cnn图像识别

100天持续行动—Day01

Richard_DL·2024-09-16 05:58

yolov5＞onnx＞ncnn＞apk

一.yolov5pt模型转onnx条件：colabnotebookyolov51.安装环境!pipinstallonnx>=1.7.0#forONNXexport!pipinstallcoremltools==4.0#forCoreMLexport!pipinstallonnx-simplifier2.修改common.py在classFocus下面

图像处理大大大大大牛啊·2024-09-16 05:15

轻量级模型解读——轻量transformer系列

，最早应用于NLP领域的机器翻译工作，Transformer解读，但随着2020年DETR和ViT的出现(DETR解读，ViT解读)，其在视觉领域的应用也如雨后春笋般渐渐出现，其特有的全局注意力机制给图像识别领域带来了重要参考

lishanlu136·2024-09-16 01:18

计算机视觉中，Pooling的作用

在计算机视觉中，Pooling（池化）是一种常见的操作，主要用于卷积神经网络（CNN）中。它通过对特征图进行下采样，减少数据的空间维度，同时保留重要的特征信息。

Wils0nEdwards·2024-09-15 23:06

探索创新科技： Lite-Mono - 简约高效的小型化Mono框架

探索创新科技：Lite-Mono-简约高效的小型化Mono框架Lite-Mono[CVPR2023]Lite-Mono:ALightweightCNNandTransformerArchitectureforSelf-SupervisedMonocularDepthEstimation

杭律沛Meris·2024-09-15 21:38

数据分析-24-时间序列预测之基于keras的VMD-LSTM和VMD-CNN-LSTM预测风速

1.5建立模型1.6预测效果2VMD-LSTM模型2.1VMD分解时间序列2.2对每一个IMF建立LSTM模型2.2.1IMF1—LSTM2.2.2IMF2-LSTM2.2.3统一代码2.3评估效果3CNN-LSTM

皮皮冰燃·2024-09-15 11:54

基于深度学习的农作物病害检测

基于深度学习的农作物病害检测利用卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、Transformer等深度学习技术，自动识别和分类农作物的病害，帮助农业工作者提高作物管理效率、减少损失。

SEU-WYL·2024-09-15 06:51

yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪

基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络（CNN）来学习从图像到深度图的映射关系。单目测距代码单目测距涉及到坐标转换，代码如下：defconvert_2D_to_3D(point2D,R,

cv_2025·2024-09-14 09:59

深度学习入门篇：PyTorch实现手写数字识别

深度学习作为机器学习的一个分支，近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就。在众多的深度学习框架中，PyTorch以其动态计算图、易用性强和灵活度高等特点，受到了广泛的喜爱。

AI_Guru人工智能·2024-09-14 02:43

探索深度学习的奥秘：从理论到实践的奇幻之旅

从感知机到神经网络1.1感知机的启蒙1.2神经网络的诞生与演进1.3深度学习的崛起二、深度学习的核心魔法：神经网络架构2.1前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork,FNN）2.2卷积神经网络（CNN

小周不想卷·2024-09-13 21:11

卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解（二）

接上一文继续;五、全连接层假设还是上面人的脑袋的示例，现在我们已经通过卷积和池化提取到了这个人的眼睛、鼻子和嘴的特征，如果我想利用这些特征来识别这个图片是否是人的脑袋该怎么办呢？此时我们只需要将提取到的所有特征图进行“展平”，将其维度变为1×x1×x1×x，这个过程就是全连接的过程。也就是说，此步我们将所有的特征都展开并进行运算，最后会得到一个概率值，这个概率值就是输入图片是否是人的概率，这个过程

FFmpeg123·2024-09-13 20:04

【AI大咖】再认识Yann LeCun，一个可能是拥有最多中文名的男人

https://www.toutiao.com/i6693678422733881860/上一期扒了扛起深度学习大旗的Hinton先生，今天聊一位他的学生，深度学习中CNN的崛起离不开的男人——YannLeCun

喜欢打酱油的老鸟·2024-09-13 17:50

TextCNN：文本卷积神经网络模型

目录什么是TextCNN定义TextCNN类初始化一个model实例输出model什么是TextCNNTextCNN（TextConvolutionalNeuralNetwork）是一种用于处理文本数据的卷积神经网

一只天蝎·2024-09-13 07:48

影像设备国产替代究竟有多重要？这家企业提前布局8K时代

根据中国互联网络信息中心（CNNIC）统计数据显示，我国网民数达到2.98亿人，互联网普及率达22.6%。网民数量居世界第一位，平均每5个人中就有一个是网络公民。

8K超高清·2024-09-13 02:07

机器学习引领未来：赋能精准高效的图像识别技术革新

图像识别技术近年来取得了显著进展，深刻地改变了各行各业。机器学习，特别是深度学习的突破，推动了这一领域的技术革新。

刷刷刷粉刷匠·2024-09-13 00:53

【Python第三方库】OpenCV库实用指南

读取图像图像基本操作获取图像信息裁剪图像图像缩放图像转换为灰度图图像模糊处理边缘检测图像翻转图像保存视频相关操作方法讲解读取视频从摄像头读取视频前言OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）作为一个强大的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能，尤其在图像识别

墨辰JC·2024-09-12 12:08

深度神经网络详解：原理、架构与应用

在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域，深度神经网络展示了强大的性能。本文将深入解析深度神经网络的基本原理、常见架构及其实际应用。

阿达C·2024-09-12 10:00

halcon第九讲，深度学习结合大数据实现AI智能识别思想

ArtificialIntelligence）：英文缩写：AI，人工智能是[计算机]科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以[人类智能]相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别

青莲居士_村长·2024-09-12 08:59

论文学习笔记 VMamba: Visual State Space Model

当前的视觉模型如卷积神经网络（CNNs）和视觉Transformer（ViTs）在处理大规模视觉任务时展现出良好的表现，但都存在各自的局限性。

Wils0nEdwards·2024-09-11 23:47

《自然语言处理 Transformer 模型详解》

它摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）架构，完全基于注意力机制，在机器翻译、文本生成、问答系统等众多任务中取得了卓越的性能。

黑色叉腰丶大魔王·2024-09-11 21:02

深度学习算法在图算法中的应用（图卷积网络GCN和图自编码器GAE）

深度学习算法在图算法中的应用1.图卷积网络（GraphConvolutionalNetworks,GCN）图卷积网络（GCN）是一种将卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN

大嘤三喵军团·2024-09-11 12:52

七十二五·2024-09-10 15:21

大模型落地指南：从下载到本地化部署全流程解析

一、引言随着人工智能技术的迅猛发展，大规模预训练模型（如GPT-4、BERT等）在自然语言处理、图像识别等领域展现出了卓越的性能。

网安猫叔·2024-09-10 09:18

2021-01-02随笔

人工智能时代最重要的是机器学习，像数据分析、图像识别、数据挖掘、自然语言处理、语音识别等都是以其为基础的，也可以说人工智能的各种应用都需要机器学习来支撑。

0清婉0·2024-09-09 23:26

开源AI图像识别：支持扫描文件批量识别快速对接数据库存储

随着数字化转型的不断深入，图像识别技术在各行各业中的应用越来越广泛。文件封识别作为图像识别技术的一个分支，能够有效地提高文件处理的自动化程度和准确性。

思通数科x·2024-09-09 22:24

产品笔记之数据来源

1.中国互联网络发展状况统计报告，每半年发布1次，http://www.cnnic.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/。

木马良人·2024-09-09 19:22

垂类大模型：领域专家参与的重要性

早期的AI模型专注于处理和分析任务，如图像识别、语音识别和情感分析。这些模型通常是在大型数据集上训练的，标注任务多可以由具有一般技能的人类执行，早期模型中的缺陷可以被标注员轻松识别和纠正。

澳鹏Appen·2024-09-09 15:39

基于ARM芯片与OpenCV的工业分拣机器人项目设计与实现流程详解

技术栈关键词ARM芯片步进电机控制OpenCV图像识别无线通信模块传感器（如超声波传感器、红外传感器）二、系统架构设计符合项目需求的系统架构本项目的系统架构主要由以下几个部分组成：控制单元：基于ARM芯片的主控板

极客小张·2024-09-09 06:31

基于深度学习的动态场景理解

该技术在自动驾驶、智能监控、机器人导航、增强现实等领域有着广泛应用，通过深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNNs）、递归神经网络（RNNs）、图神经网络（GNNs）等，对复杂动态场景进行实时解读。

SEU-WYL·2024-09-09 03:14

在国产芯片上实现YOLOv5/v8图像AI识别-【4.2】RK3588获取USB摄像头图像推流RTSP更多内容见视频

本专栏主要是提供一种国产化图像识别的解决方案，专栏中实现了YOLOv5/v8在国产化芯片上的使用部署，并可以实现网页端实时查看。根据自己的具体需求可以直接产品化部署使用。

橘子的战斗日记·2024-09-08 20:56

深度学习特征提取魔改版太强了！发文香饽饽！

目前比较常见的深度学习特征提取方法有基于transformer、基于CNN、基于LSTM以及基于GAN，都发展的比较成熟。但为了追求更快速、准确、鲁棒的特征点提取，研究者们开始致力于改进深度

深度之眼·2024-09-08 17:03

PyTorch库学习之nn.ConvTranspose2d(模块)

转置卷积通常用于生成比输入更大的输出，例如在生成对抗网络（GANs）和卷积神经网络（CNNs）的解码器部分。

Midsummer-逐梦·2024-09-08 16:01

LeYOLO 用于目标检测的新型可扩展和高效CNN架构 | 最新轻量化SOTA! 5GFLOP下无对手！

本改进已集成到YOLOv8-Magic框架。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2406.14239代码地址：https://github.com/LilianHollard/LeYOLO/tree/main在深度神经网络中，计算效率对于目标检测至关重要，尤其是在新型模型更倾向于速度而非计算效率（浮点运算次数，FLOP）的情况下。这种演变在一定程度上忽视了嵌入式和面向移动的AI目

迪菲赫尔曼·2024-09-08 02:21

一文让你搞懂什么是AI大模型

无论是自然语言处理、图像识别，还是自动驾驶，AI大模型都展现出了强大的能力和广泛的应用前景。那么，什么是AI大模型？它们有哪些特点和应用场景？本文将带你一探究竟。

码上飞扬·2024-09-08 00:11

中文车牌识别系统 `End-to-end-for-Chinese-Plate-Recognition` 教程

中文车牌识别系统End-to-end-for-Chinese-Plate-Recognition教程End-to-end-for-chinese-plate-recognition基于u-net，cv2以及cnn

皮静滢Annette·2024-09-07 14:57

速盾：没有备案的网站能否接入CDN使用？

速盾cdn·2024-09-07 13:52

[ROS自定义消息问题]ImportError: cannot import name ‘GQCNNGrasp‘ from ‘gqcnn_ros.msg‘ (unknown location)

问题描述：在ROS中运行Python代码时，如果尝试导入自定义消息文件，可能会遇到类似如下的错误：ImportError:Nomodulenamed'gqcnn_ros.msg'解决办法：解决这个问题的关键是手动添加消息文件所在的路径到

小刘同学321·2024-09-07 11:38

Node.js发票识别接口助力企业实现发票的精准高效管理

通过高精度的图像识别与机器学习技术，将繁琐的手动输入工作转化为自动化的过程，不仅提升了数据处理速度，还极大降低了人为错误。

翔云API·2024-09-07 09:24

【计算机视觉前沿研究热点顶会】ECCV 2024中Mamba有关的论文

MambaIR：状态空间模型图像恢复的简单基线近年来，图像恢复技术取得了长足的进步，这在很大程度上归功于现代深度神经网络的发展，如CNN和Transformers。

平安顺遂事事如意·2024-09-07 08:17

Python中的深度学习神经网络

Python的关系2.神经网络的原理-神经网络基础知识-Python中的神经网络库与工具-构建与训练神经网络模型的步骤深度学习训练过程3.卷积神经网络的原理-卷积层与池化层-特征提取与全连接层-Python中的CNN

2301_78297473·2024-09-07 08:46

如何在3D无序抓取中应用深度学习算法？

特征提取：利用深度学习算法（如卷积神经网络CNN）对预处理后的图像进行特征提取。这些特征可以是物体的形状、纹理、边缘等，有助于区分不同的物体。分类

道亦无名·2024-09-07 03:14

【大模型实战篇】大模型周边NLP技术回顾及预训练模型数据预处理过程解析（预告）

本篇主要关注TextCNN、FastText和Word2Vec等低成本的自然语言处理技术，如何在大模型时代发挥其余热。

源泉的小广场·2024-09-06 08:07

[Instance Normalization] The Missing Ingredient for Fast Stylization

，而非content图像；通过instancenormalization，可以去除content图像的个体对比度差异，从而简化生成过程2）高度非线性的contrastnormalization很难通过CNNblock

emergency_rose·2024-09-06 08:32

opencv轮廓近似，模板匹配

在图像处理领域，轮廓近似和模板匹配是两种非常关键的技术，它们广泛应用于计算机视觉、图像分析和图像识别等多个方面。本文将详细介绍如何使用OpenCV库进行轮廓近似和模板匹配，并给出具体的代码示例。

富士达幸运星·2024-09-06 01:22

深度学习论文精读（7）：MTCNN

深度学习论文精读（7）：MTCNN论文地址：JointFaceDetectionandAlignmentusingMulti-taskCascadedConvolutionalNetworks译文地址：

hwl19951007·2024-09-05 06:13

MTCNN人脸检测算法

在人脸检测中应用较广的算法就是MTCNN（Multi-taskCascadedConvolutionalNetworks的缩写）。

samuelwang_ccnu·2024-09-05 01:40

人脸识别算法MTCNN论文解读

JointFaceDetectionandAlignmentusingMulti-taskCascadedConvolutionalNetworks论文地址：https://www.lao-wang.com/wp-content/uploads/2017/07/1604.02878.pdf1、MTCNN

纸上得来终觉浅～·2024-09-05 01:40

MTCNN训练

MTCNN是当前效果最好的开源人脸检测算法之一，作者只提供了训练好的模型以及matlab部署代码，其训练和优化却没有放出来，引发了很多好事者复现如果只是要部署的话可以使用MTCNN，其提供了部署全平台实现

迷若烟雨·2024-09-05 01:10

AI模型：追求全能还是专精？

AI模型简介人工智能（AI）模型是人工智能系统的核心，它们是经过训练的算法，能够执行特定的任务，如图像识别、自然语言处理、游戏玩法、预测分析等。AI模型的类型很多，可以根据其功能和应用场景进行分类。

Lill_bin·2024-09-04 23:00

第T4周：使用TensorFlow实现猴痘病识别

天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊文章目录一、前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1、加载数据2、数据可视化3、再次检查数据4、配置数据集三、构建CNN

oufoc·2024-09-04 18:03

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