cnn图像识别第18页

计算机设计大赛图像识别-人脸识别与疲劳检测 - python opencv

iuerfee·2024-01-28 04:39

深度学习如何入门？

深度学习是一种利用多层神经网络来学习数据特征和模式的机器学习方法，它在图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等领域都取得了令人瞩目的成果。那么，如果你想学习深度学习，你需要掌握哪些知识和技能呢？

清水白石008·2024-01-28 00:05

2021-10-16 5秒法则：只需5秒，改变就这么简单！—《5秒法则》

作者梅尔・罗宾斯，知名TED讲者，CNN空中评论员和专栏作家，畅销书作家。

树毛竹·2024-01-27 23:47

PDCNet：一个利用脑电信号检测帕金森病的自动框架

PDCNet：一个利用脑电信号检测帕金森病的自动框架PDCNNet:AnAutomaticFrameworkfortheDetectionofParkinson’sDiseaseUsingEEGSignals

有人学习不瞌睡吗·2024-01-27 22:00

三分钟学会使用系列（YOLOv5）|SE注意力机制，涨点神器！

1.SENet通道注意力导读SENet是早期将注意力机制引入CNN的代

今天炼丹了吗·2024-01-27 21:25

人脸识别基于MTCNN网络的人脸检测与对齐算法（MTCNN代码复现）

人脸识别基于MTCNN网络的人脸检测与对齐算法（MTCNN代码复现）论文背景人脸检测与人脸对齐意义论文的研究成果人脸检测的研究趋势论文采用的方法思路阶段一阶段二：阶段三卷积网络设计层面Loss损失函数的设定面部分类边界框回归人脸关键点定位

郭庆汝·2024-01-27 21:43

Faster R-CNN原理

R-CNN->FastR-CNN->FasterR-CNN一、R-CNN（RegionwithCNNfeature)R-CNN是利用深度学习进行目标检测的开山之作。

酸酸甜甜我最爱·2024-01-27 21:12

opencv调取摄像头一个简单的实例

opencv调取摄像头一个简单的实例#coding:utf-8#In[1]:importsysfromdetection.MtcnnDetectorimportMtcnnDetectorfromdetection.detectorimportDetectorfromdetection.fcn_detectorimportFcnDetectorfromtrain.modelimportP_Net

郭庆汝·2024-01-27 21:12

FPN结构

在FasterR-CNN中就用到FPN结构了，FPN结构对网络的好处在于：针对目标检测任务，cocoAP(IoU从0.5~0.95的均值)提升2.3个点，pascalAP提升3.8个点。

酸酸甜甜我最爱·2024-01-27 21:42

Docker容器中的OpenCV：轻松构建可移植的计算机视觉环境

构建Docker镜像部署分享Docker容器1.打包Docker镜像:2.上传到Docker镜像仓库:3.在其他机器上部署并运行容器:前言计算机视觉是一门涉及图像和视频处理的领域，可以应用于目标检测、图像识别

鸭鸭渗透·2024-01-27 19:40

pos粒子群优化卷积神经网络

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportnumpyasnpfrompyswarmimportpso#定义简单的CNN模型classSimpleCNN

mqdlff_python·2024-01-27 16:10

深度学习在医学影像分析中的应用

深度学习通过卷积神经网络（CNN）等模型，能够自动提取图像中的特征，帮助医生更快速、准

jcfszxc·2024-01-27 15:23

计算机毕业设计选题参考算法方向机器学习深度学习预测（博文底部xv获取）

基于深度学习的农业病虫害识别基于U-Net模型的细胞图像分割检测基于bert的旅游文本情感分析研究基于bert的经济文本情感分析基于PythonOpenCV的车牌定位追踪识别系统医学图像识别：基于卷积神经网络的病癌细胞识别基于

mqdlff_python·2024-01-27 15:10

【深度学习】【注意力机制】【自然语言处理】【图像识别】深度学习中的注意力机制详解、self-attention

1、深度学习的输入无论是我们的语言处理、还是图像处理等，我们的输入都可以看作是一个向量。通过Model最终输出结果。这里，我们的vector大小是不会改变的。然而，我们有可能会遇到这样的情况：输入的sequence的长度是不定的怎么处理？比如VectorSetasInput：句子：句子的词数不一定相同。声音信号：经过处理，把一段声音变成向量。图：每个节点转化为向量图：分子结构中的每个原子转化为on

忘却的旋律dw·2024-01-27 13:35

【DeepLearning-7】 CNN 和Transformer的混合神经网络结构

构造函数__init__def__init__(self,channel,dim,depth=2,kernel_size=3,patch_size=(2,2),mlp_dim=int(64*2),dropout=0.):初始化函数定义了网络的主要结构和参数。channel:输入特征的通道数。dim:Transformer部分的特征维度。depth:Transformer的层数。kernel_siz

风筝超冷·2024-01-27 12:52

基于深度学习的狗狗类别检测

1.2内容1.3致谢2.项目背景与意义3.项目实现流程3.1数据处理与准备3.2环境准备与工具安装3.3模型配置与训练3.4模型评估与预测3.5模型推理与部署4.总结服务引言随着人工智能技术的不断发展，图像识别已成为计算机视觉领域的热门话题之一

OverlordDuke·2024-01-27 09:19

[Raspberry Pi] Raspberry Pi 4配置OpenCV4.6.0和ncnn环境(32-bit operation system)

文章目录前言配置OpenCV4.6.0环境1调整GPUMemory2检查EEPROM3版本确认4安装依赖5下载OpenCV6BuildMake7Make8环境配置9检查10测试11卸载配置ncnn1版本确认

ztmajor·2024-01-27 08:00

深度神经网络和传统神经网络区别

而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层，

快乐的小蓝猫·2024-01-27 07:25

python使用PaddleOCR实现《命名实体识别项目》OCR（已实现）（ai领域必看，简单易用）

该工具集使用PaddlePaddle深度学习框架技术，提供了多种OCR模型和算法，包括基于CNN+CTC、DenseNet+CTC等模型，能够针对不同场景和应用提供最优的OCR解决方案。

热爱生活的五柒·2024-01-27 07:30

车牌识别系统 Django框架深度学习 CNN算法 python语言毕业设计✅

1、项目介绍1、关键词：Python语言、TensorFlow、卷积神经网络CNN算法、PyQt5界面、Django框架、深度学习包含：训练预测代码、数据集、PyQt5界面+Django框架网页界面2、

vx_biyesheji0002·2024-01-27 05:21

【目标检测】不同结构的感受野对CNN网络的影响

一、什么是感受野？1、生物学的感受野万物能见于人，依靠的是人类的视觉系统，其中视网膜起到了关键作用，在视网膜上有许多光感受器细胞，这些光感受器把光信号转换为神经信号（电脉冲），从而刺激大脑皮层中与视觉相关的特定神经细胞，从而在人脑中显现出万物的影像。我们把所有刺激了某一特定神经细胞的光感受器称为该特定神经细胞的感受野(receptivefield)。2、卷积神经网络的感受野感受野用来表示网络内部的

牧世·2024-01-27 04:59

Jetson-inference -Coding Your Own Image Recognition Program (Python)学习笔记

我们在本教程中重点介绍的第一个深度学习功能是图像识别，使用在大型数据集上训练的分类网络来识别场景和对象。

无证驾驶梁嗖嗖·2024-01-27 00:26

2022-12-16

优点AI深度学习深度学习训练和推理在线服务，图像识别图像内容鉴别，语音识别视频处理大规模高清视频转码，4K

darkvm美美·2024-01-26 22:12

计算CNN卷积层和全连接层的参数量

计算CNN卷积层和全连接层的参数量先前阅读CNNExplainerAComprehensiveGuidetoConvolutionalNeuralNetworks—theELI5way本文主旨意在搞明白

FMsunyh·2024-01-26 19:28

精选11篇顶会论文，深度学习时间序列预测模型汇总！（含2024最新）

本文精心汇总了11篇深度学习时间序列预测模型的顶会论文，涵盖基于递归神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）、Transformer架构以及多元时序预测等多种类型的模

AI热心分享家·2024-01-26 18:03

yolov5转onnx到ncnn

测试代码6.2检测这一套都没啥说的主要在onnx转ncnn这步pythonexport.py--datadata/xuehua.yaml--weightsruns/train/exp4/weights/

初学者5213·2024-01-26 18:50

deeplab 系列文章

deeplabv1：semanticimagesegmentationwithdeepconvolutionalnetsandfullyconnectedCRFs对于传统的DCNN网络来说，其实都是具有不变性的这个特征的

horsetif·2024-01-26 18:33

自然语言NLP学习

2-7门控循环单元（GRU）_哔哩哔哩_bilibiliGRULSTM双向RNNCNN卷积神经网络输入层转化为向量表示dropoutppl标量在物理学和数学中，标量（Scalar）是一个只有大小、没有方向的量

wangqiaowq·2024-01-26 18:12

python csv 格式文件中文乱码问题解决方法

使用pandas的DataFrameto_csv方法实现csv文件输出，但是遇到中文乱码问题，已验证的正确的方法是：df.to_csv("cnn_predict_result.csv",encoding

BlueCat2016·2024-01-26 18:19

(SPP-Net)CNN处理图片时resize图片尺寸的问题小结

目前已知SPP和RoIpoolingCNN中卷积层Conv_Layer对图片size并没有限制,而全连接层FC_Layer则相反.SPP-Net(空间金字塔池化网络)背景SPP-Net是出自2015年发表在

kgbkqLjm·2024-01-26 17:57

Convolutional neural networks for crowd behaviour analysis: a survey

1本综述内容：•分析CNN技术为何渗透到人群行为分析领域;•识别CNN在人群行为分析任务中最先进的表现所面临的各种挑战;•讨论各种基于cnn的人群行为分析方法。

枸杞红枣养生茶·2024-01-26 13:59

#算法#如何手撸自己的模型，培养思维看这一篇就够了！

以下是一般的步骤：选择模型架构：根据任务的性质和数据的特点，选择适当的模型架构，例如选择使用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、自注意力机制（Transformer）等。

向日葵花籽儿·2024-01-26 11:52

泥石流监测识别摄像机

泥石流监测识别摄像机是一种基于图像识别技术的监测设备，主要用于实时监测和识别泥石流的发生和演变过程，以预警和减灾为目的。

博瓦科技·2024-01-26 10:35

反光衣穿戴识别摄像机

反光衣穿戴识别摄像机是一种基于图像识别技术的智能设备，旨在识别和监测道路上穿戴反光衣的行人和工作者，以提高道路交通安全。

博瓦科技·2024-01-26 10:35

渣土车识别摄像机

它通过摄像头实时捕捉道路上行驶的车辆画面，并利用先进的图像识别和算法分析技术对渣土车进行准确识别。渣土车识别摄像机的设计需要兼顾高清晰度、高速度、大容量等特点，以满足实际道路场景下的要求。

博瓦科技·2024-01-26 10:05

Tensorflow高阶内容（五）- Deep Learning

高阶内容5.1Classification分类学习5.2什么是过拟合（Overfitting）5.3Dropout解决Overfitting5.4什么是卷积神经网络CNN(ConvolutionalNeuralNetwork

BingshengTian_Mamba·2024-01-26 10:15

PyTorch 中的nn.Conv2d 类

这个类广泛用于构建卷积神经网络（CNN），特别是在处理图像数据时。

风筝超冷·2024-01-26 09:08

深度学习基础知识

输入尺寸-卷积核尺寸+2*padding）/stride+1卷积神经网络的基本结构层输入层：批次通道图像大小卷积层激活函数：加入非线性因素，提高神经网络对模型的表达能力，解决线性模型所不能解决的问题，CNN

湘溶溶·2024-01-26 06:40

CNN卷积理解

1卷积的步骤1过滤器（卷积核）（Filter或Kernel）：卷积层使用一组可学习的过滤器来扫描输入数据（通常是图像）。每个过滤器都是一个小的窗口，包含一些权重，这些权重通过训练数据进行学习。过滤器的大小（例如3x3或5x5）决定了它观察输入数据的范围大小。较小的过滤器可以捕捉到细粒度的特征，而较大的过滤器可以捕捉到更大范围的特征。每一个卷积核（或过滤器）通常被设计用来从输入图像中提取某类特征。2

圆圆栗子君·2024-01-26 06:05

ARKit 图像检测

图像跟踪技术的基础是图像识别，图像识别是指检测和识别出数字图像或视频中的对象或特征的技术，图像识别技术是信息时代的一门重要技术，其产生的目的是为了让计算机代替人类处理大量的图形图像及真实物体信息，是其他众多技术的基础

不凡的凡·2024-01-26 06:20

ARKit 3D 物体检测跟踪

3D物体跟踪技术的基础也是图像识别，但比前述2D图像检测、识别、跟踪要复杂得多，原因在于现实世界中的物体是三维的，从不同角度看到的物体形状、纹理都不一样，在进行图像特征值对比时需要的数据和计算比2D图像大得多

不凡的凡·2024-01-26 06:16

神经网络CNN优化处理图片

*构建一个图片分类模型，并没有涉及到图片预处理或美化的部分以下是一个简单的图片预处理的例子，它包括将图片转换为灰度图、调整大小并标准化到0-1之间：`importcv2fromtorchvisionimporttransforms定义预处理操作preprocess=transforms.Compose([transforms.Grayscale(),#将图像转换为灰度图（如果是彩色分类任务则不需要

数据科学与艺术的贺公子·2024-01-26 06:33

Mask Scoring R-CNN,代码运行报错KeyError: ‘Non-existent config key: MODEL.PRETRAINED_MODELS‘

这几天在做MaskScoringR-CNN算法运行，可是运行命令：pythontools/train_net.py--config-fileconfigs/e2e_mask_rcnn_R_50_FPN_

骑走的小木马·2024-01-26 04:54

我的2023年的总结

年初，我意识到AI和机器学习已经成为不可逆转的趋势，尤其是在自然语言处理和图像识别领域。因此，我决定深入学习这些技术，并将其应用到我的日常工作中。我开始系统地学习深度学习框架

编程千纸鹤·2024-01-26 00:48

FAIR-Wave2Vec 2.0模型介绍

卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的应用：CNN在声学建模上显示出优势，能够捕获局部特征；而

科学禅道·2024-01-26 00:26

个人品牌崛起，国家需要更多的“李子柒”

在国内拥有几千万粉丝，在国外社交媒体YouTube上的粉丝高达750万,与之旗鼓相当的,美国主流媒体CNN的粉丝数,794万。可以说，李子柒一个人，抵得上一个CNN!李子柒，为什么那么火？

大炜大视界·2024-01-25 23:23

2016年不可错过的21个深度学习视频、教程和课程

但很快，这个领域就得到了很大的发展，目前已经被应用到很多的领域当中，例如：语音识别、图像识别、在一个数据集当中寻找模式、照片中的事物分类、字符文本生成、自动驾驶汽车等等。

wd_cloud·2024-01-25 22:31

《速通机器学习》- 数据的量化和特征提取

本书从传统的机器学习，如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、集成学习，到前沿的深度学习和神经网络，如DNN、CNN、BERT、ResNet等，对人工智能技术进行零基础讲解，内容涵盖数学原理、公式推导

北大博士后AI卢菁·2024-01-25 19:15

38、FB-tCNN:基于时域的EEG信号神经网络分析模型[你也听说过我的故事?]

本文由清华大学计算机科学与技术系于2021年12月22日发表于IEEETransactionsonNeuralSystemsandRehabilitationEngineering期刊，标题为：“FilterBankConvolutionalNeuralNetworkforShortTime-WindowSteady-StateVisualEvokedPotentialClassification

是馒头阿·2024-01-25 18:35

基于雾凇算法优化多头注意力机制卷积结合长短记忆神经网络RIME-CNN-LSTM-Multihead-Attention多变量时间序列预测附MATLAB实现

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，时间序列预测在各种领域中变得越来越重要。在金融、气象、交通等领域

matlab科研助手·2024-01-25 17:18

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