cnn图像识别

Python实现自动操作 GUI

目录一、鼠标操作1、鼠标移动2、获取鼠标位置3、鼠标点击4、鼠标双击5、鼠标按下弹起6、鼠标拖动7、鼠标滚动二、屏幕处理1、屏幕截图2、获取屏幕分辨率3、图像识别匹配三、键盘输入1、键盘按下2、模拟输入文字
qq_755682240·2024-02-03 13:32

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记6.3

Chapter6ConvolutionalNeuralNetwork(CNN)6.3LeNetLeNet模型中每个卷积块中的基本单元是一个卷积层、一个
南七澄江·2024-02-03 13:31

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记6.1

Chapter6ConvolutionalNeuralNetwork(CNN)6.1BasicConcepts卷积神经网络将空间不变性（spatial
南七澄江·2024-02-03 13:57

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记6.2

Chapter6ConvolutionalNeuralNetwork(CNN)6.2ImageConvolutionOperation6.2.1Con
南七澄江·2024-02-03 13:57

神经网络模型设计的方法和技巧

选择合适的模型架构：根据问题类型选择基础模型结构，例如卷积神经网络（CNN）用于图像识别，循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）用于序列数据处理，Trans
科学禅道·2024-02-03 11:56

GAF-PCNN-AT格拉姆角场和双通道PCNN融合注意力机制的分类/故障识别程序！Excel导入，直接运行

适用平台：Matlab2023版本及以上本程序参考中文EI期刊《电力自动化设备》12月29号网络首发文献：《基于格拉姆角场与并行CNN的并网逆变器开关管健康诊断》,此外，在此基础上进一步对模型进行复现并改进
预测及优化·2024-02-03 09:43

在树莓派下使用NCNN部署YOLOv5-lite

在树莓派下使用NCNN部署YOLOv5-lite前置的开发环境操作可以先看这篇文章：树莓派下部署NCNN_树莓派部署神经网络我这里的yolov5-lite的param文件和bin文件是参考这个github
TTao9·2024-02-03 09:12

TTAO-CNN-BiGRU-MSA三角拓扑聚合优化、双向GRU融合注意力的多变量回归预测程序！

我们利用该创新性极高的优化算法对我们的CNN-BiGRU-Attention时序和空间特征结合-融合注意力机制的回归预测程序代码中的超参数
预测及优化·2024-02-03 09:37

深度学习有何新进展

随着计算能力的提升和大数据的积累，深度学习技术在图像识别、语音处理、自然语言理解等多个方面取得了显著进展。
小狗蛋ing·2024-02-03 09:06

AI预测-注意力机制/多头注意力机制及其tensorflow实现

AI预测相关目录AI预测流程，包括ETL、算法策略、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制
写代码的中青年·2024-02-03 09:02

AI预测-多任务学习-模型融合策略

AI预测相关目录AI预测流程，包括ETL、算法策略、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制
写代码的中青年·2024-02-03 09:01

AI预测-Transformer模型及Paddle实现

AI预测相关目录AI预测流程，包括ETL、算法策略、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制
写代码的中青年·2024-02-03 09:01

AI预测-迁移学习在时序预测任务上的tensoflow2.0实现

AI预测相关目录AI预测流程，包括ETL、算法策略、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制
写代码的中青年·2024-02-03 09:01

AI预测-VMD-CNN-LSTM时序预测

AI预测相关目录AI预测流程，包括ETL、算法策略、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测文章目录AI预测相关目录一、
写代码的中青年·2024-02-03 08:31

ConvFormer: Plug-and-Play CNN-StyleTransformers for Improving Medical ImageSegmentation

ConvFormer:改进医学图像分割的即插即用CNN风格转换器摘要：Transformer在医学图像分割中被广泛研究，以建立成对的长程依赖关系（像素之间的长程依赖关系）。
我在努力学习分割（禁止说我水平差）·2024-02-03 08:03

机器学习入门-----sklearn

特征值+目标值构成】进行预测算法数据集的目标值是类别的话叫做分类问题；目标值是连续的数值的话叫做回归问题；统称监督学习；另一类是无监督学习，这一类的数据集没有目标值，典型：聚类；做什么可以进行传统预测、图像识别
辣椒酱.·2024-02-03 07:30

1.27CNN（输入层，特征提取（卷积，最大池化），输出），损失函数（KL散度，交叉熵推导），熵（物理、信息熵推导），点积矩阵运算（CPU,GPU,NPU）

CNN损失函数KL散度，交叉熵B部分是训练集的真实实际值，是常数，C部分是训练结果，目的是要让这个损失最小化，与模型参数紧密相关，取出C（带负号），C非负就是更精简的损失函数熵v所谓M个空间，N个小球在其中的排列组合方式为熵对应概率是
CQU_JIAKE·2024-02-03 07:23

基于FFT + CNN -Transformer时域、频域特征融合的电能质量扰动识别模型

目录往期精彩内容：模型整体结构1快速傅里叶变换FFT原理介绍第一步，导入部分数据，扰动信号可视化第二·步，扰动·信号经过FFT可视化2电能质量扰动数据的预处理2.1导入数据2.2制作数据集3基于FFT+CNN-Transformer
建模先锋·2024-02-03 07:52

深度学习的进展

深度学习的核心是神经网络，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，这些网络通过不断地学习和优化，逐渐提高对输入数据的理解和处理能力。深度学习的应用范围十分广泛
佛系爱学习·2024-02-03 07:16

OpenCV学习记录——轮廓检测

文章目录前言一、寻找、绘制轮廓二、具体应用代码前言寻找目标图像的轮廓并绘制出该轮廓是我们进行图像识别时常用的手段，轮廓是图像中连续的边界线，可以用于物体检测、形状分析等应用。
KAIs32·2024-02-03 07:00

时间序列预测 —— TCN模型

时间序列预测——TCN模型卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）在图像处理等领域取得了显著的成就，一般认为在处理时序数据上不如RNN模型，而TCN（TemporalConvolutionalNetwork
Persist_Zhang·2024-02-03 06:55

【技术综述】图像与CNN发家简史，集齐深度学习三巨头

本文首发于微信公众号《与有三学AI》【技术综述】图像与CNN发家简史，集齐深度学习三巨头没有一个经典的发现会是突然之间横空出世，它总是需要一些积淀。
城市中迷途小书童·2024-02-03 06:36

目标检测:PC端MobileNetSSD通过Ncnn前向推理框架之实现

我的最终目标是将MobileNetSSD部署到Anroid设备端，考虑到运行效率，采用了NCNN前向推理来实现，下面将在PC端的实现过程和大家分享下，欢迎讨论。
宝坚刘炜·2024-02-03 05:38

深度学习入门笔记（七）卷积神经网络CNN

我们先来总结一下人类识别物体的方法：定位。这一步对于人眼来说是一个很自然的过程，因为当你去识别图标的时候，你就已经把你的目光放在了图标上。虽然这个行为不是很难，但是很重要。看线条。有没有文字，形状是方的圆的，还是长的短的等等。看细节。纹理、颜色、方向等。卷积神经网络就是对上述过程的程序实现。7.1卷积卷积在卷积神经网络中的主要作用是提取图片的特征，同时保留原来图片中各个像素的相对位置（空间）关系。
zhanghui_cuc·2024-02-03 03:03

深度学习之图像分类

下面回顾一下深度学习在图像分类上的发展历程:LeNet-5在1998年，YannLeCun等人设计的第一个卷积神经网络（CNN）模型LeNet-5，为图像分类领域打开了一个新的门。
kadog·2024-02-03 01:11

real-time-emotion-detection 排坑记录

real-time-emotion-detection排坑记录任务踩坑回顾CV2包版本问题症状描述解决方法模型文件路径问题症状描述解决办法tensorflow版本问题症状描述解决办法其他任务我之前跑了一个CNN
Debug的魔法小马·2024-02-03 01:40

嵌入式人工智能实验方向

2采用BESSOC部署深度学习语音信号处理算法，降噪算法3根据公式用C语言实现卷积CNN，或者采用开源的嵌入式机器学习，嵌入式深度学习，嵌入式神经网络开源sdk，移植，部署到MCU或者SOC，
周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)·2024-02-03 01:05

基于stm32F4卷积神经网络手写数字识别项目

加我微信hezkz17可以申请加入嵌入式人工智能技术研究开发交流答疑群，赠送企业嵌入式AI图像理解/音/视频项目核心开发资料1采用CNNBP反向传播算法更新权重系数2原理解析3实现策略训练与识别分离，先在电脑上训练好
周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)·2024-02-03 01:35

分类预测 | Matlab实现GAF-PCNN-MATT格拉姆角场和双通道PCNN融合多头注意力机制的分类预测/故障识别

分类预测|Matlab实现GAF-PCNN-MATT格拉姆角场和双通道PCNN融合多头注意力机制的分类预测/故障识别目录分类预测|Matlab实现GAF-PCNN-MATT格拉姆角场和双通道PCNN融合多头注意力机制的分类预测
机器学习之心·2024-02-03 01:27

SCI一区 | Matlab实现mRMR-CNN-GRU-Mutilhead-Attention最大相关最小冗余特征选择卷积门控循环单元融合多头注意力机制多特征分类预测

SCI一区|Matlab实现mRMR-CNN-GRU-Mutilhead-Attention最大相关最小冗余特征选择卷积门控循环单元融合多头注意力机制多特征分类预测目录SCI一区|Matlab实现mRMR-CNN-GRU-Mutilhead-Attention
机器学习之心·2024-02-03 01:57

故障诊断 | 一文解决，CNN-LSTM卷积神经网络-长短期记忆神经网络组合模型的故障诊断（Matlab）

效果一览文章概述故障诊断|一文解决，CNN-LSTM卷积神经网络-长短期记忆神经网络组合模型的故障诊断（Matlab）模型描述CNN-LSTM模型是一种结合了卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork
机器学习之心·2024-02-03 01:26

深度学习之循环神经网络

前言卷积神经网络CNN在图象处理领域起到了重要的作用,在自然语言处理中还要看循环神经网络RNN,RNN对具有序列特性的数据非常有效，它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息.为什么要发明循环神经网络我们先来看一个
懒猫gg·2024-02-02 22:19

【深度学习】从0完整讲透深度学习第2篇：TensorFlow介绍和基本操作（代码文档已分享）

具体包括：TensorFlow的数据流图结构，神经网络与tf.keras，卷积神经网络(CNN)
程序员一诺·2024-02-02 22:09

Pytroch 自写训练模板适合入门版 包含十五种经典的自己复现的一维模型 1D CNN

训练模板在毕业之前，决定整理一下手头的代码，自己做1D-CNN这吗久，打算开源一下自己使用的1D-CNN的代码，包括用随机数生成一个模拟的数据集，到自己写的一个比较好的适合入门的基础训练模板，以及自己复现的所有
浩浩的科研笔记·2024-02-02 21:47

基于GAN-CNN-CNN的鲁棒笔迹识别方法(一)

笔迹识别（writerrecognition）是生物特征识别的一个重要分支.对于每个书写者而言，其笔迹总体上具有相对稳定性，而笔迹的局部变化则是每个书写者笔迹的固有特性；而对于不同的书写者而言，其笔迹的差别则比较大[1].基于这种特性,笔迹识别是一种可行的身份鉴别方法.前言目前的笔迹识别方法或多或少都要用到一些传统方法,如切割字符、特征提取等过程.这些方法比较常用的有投影法、滴水法、HOG特征、G
kadog·2024-02-02 21:41

基于GAN-CNN-CNN的鲁棒笔迹识别方法(二)

上一篇文章讲到了HTID_0数据集的建立以及它的缺陷,本节主要内容是模型的架构和新数据集HTID_1的建立.笔迹识别有了制作HTID_0的经验,我意识到分类任务并不是最难解决的那部分,因为现在已经有非常多性能优秀的分类网络,重点是传入网络的图片质量,也就是笔迹图像.理想的输入为图片中只有笔迹信息,没有多余的杂质(如横线、印刷体、污渍等).一些笔迹来源原始材料(来自互联网、IMA数据集[1]、ICD
kadog·2024-02-02 21:41

语义分割：从早期探索到深度学习的突破

语义分割：从早期探索到深度学习的突破语义分割的端倪：从早期探索到深度学习的突破引言早期技术：图像处理与模式识别边缘检测区域生长图割(GraphCut)聚类方法深度学习的兴起：CNN革命2012年AlexNet
kadog·2024-02-02 21:08

Python 深度学习实战：聊天机器人

在现实生活中，深度学习已经广泛应用于各个领域，如图像识别、自然语言处理、语音识别等。而聊天机器人则是自然语言处理的一个重要应用之一，它可以通过深度学习技术来实现对用户输入的文本进行理解和回复。
Python人工智能大数据·2024-02-02 20:47

CV案例解析：YOLO——从v1到v5

在YOLO诞生之前，目标检测领域热门的深度学习模型是R-CNN系列模型，这一类的模型被称之为二阶段模型（two-stage），其大致思路就是先找出可能含有物体的区域，进而再细致的找出这片区域内的物体是什么
CV案例精选·2024-02-02 18:51

虫情监测设备能够自动识别病虫害

TH-CQ3S虫情监测设备的工作原理主要是通过高清摄像头拍摄农田的实时图像，利用图像识别技术对图像中的病虫害进行自动识别。一旦发现病虫害，设备会自动发出警报，并通过手机APP通知农民。
YYtianhe17·2024-02-02 17:11

到底是什么特征影响着CNN的性能？

记录一下，CNN到底学到了什么东西，或者换句话讲。到底是什么样的特征在影响着CNN的性能？
城市中迷途小书童·2024-02-02 17:55

基于卷积神经网络模型开发构建国内大规模鸟类图像识别分析系统

鸟类图像数据相关的开发实践在我们前面的博文中有不少项目实践，感兴趣的话可以自行移步阅读：《基于轻量级YOLOv5模型开发构建200种鸟类细粒度检测识别分析系统》《基于轻量级YOLOv5开发构建鸟类检测识别分析系统》《基于轻量级神经网络GhostNet开发构建的200种鸟类细粒度识别分析系统》前面这些相关的实践大都是基于同一批的数据集开发构建的，另外，鸟类数据的采集大都来自于国外，那么对于我们国内的
Together_CZ·2024-02-02 16:40

基于yolov5模型的200种鸟类检测识别分析系统

前面系列文章链接如下，感兴趣可以移步自行阅读即可：基于CNN的动物识别系统[完整实战源码]基于CNN的字符型验证码识别系统设计开发[完整源码实战]CNN基于肺部C
Together_CZ·2024-02-02 16:40

YOLO系列详解(YOLO1-YOLO5)【实时物体检测算法】

与传统的物体检测方法（例如R-CNN系列）不同，YOLO将物体检测视为一个回归问题，直接从图像中预测物体的边界框和类别。这种方法的主要优点是
super_journey·2024-02-02 12:15

vit细粒度图像分类（七）TBNet学习笔记

1.摘要细粒度鸟类图像识别致力于实现鸟类图像的准确分类，是机器人视觉跟踪中的一项基础性工作。鉴于濒危鸟类的监测和保护对保护濒危鸟类具有重要意义，需要采用自动化方法来促进鸟类的监测。
无妄无望·2024-02-02 10:18

手写数字识别从训练到部署全流程详解——模型在Android端的部署

目前市面上基本所有的训练框架训练出来的模型都无法直接在移动端上使用和推理，尽管部分框架同时做了移动端部署功能（如Tensorflow-lite、pytorch-mobile等），但是在性能表现上对比专业的部署框架（如ncnn
彧侠·2024-02-02 10:59

网络协议与攻击模拟_12DNS协议及Windows部署DNS服务器

域名：由ICNNN机构统一管理www.baidu.comwww.a.shifen.comwww.sina.c
Zkaisen·2024-02-02 10:59

目标检测算法

图像识别三大任务目标识别：或者说分类，定性目标，确定目标是什么目标检测：定位目标，确定目标是什么以及位置目标分割：像素级的对前景与背景进行分类，将背景剔除目标检测定义识别图片中有哪些物体以及物体的位置目标检测中能检测出来的物体取决于当前任务
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-02 09:59

【Pytorch】CNN中的Attention

目录更大层面上的Attention在attention中，怎么分区channel-wise还是spatial-wise举一个Spatial-ChannelAttention的例子使用广泛的Dot-productAttentionattention机制中的query,key,value的概念解释Attention的一个例子更大层面上的Attention在attention中，怎么分区channel-
leSerein_·2024-02-02 09:16

特征选择＋深度学习：mRMR-CNN-BiGRU-Attention故障识别模型！特征按重要性排序！最大相关最小冗余！

我们将该特征选择方法应用于CNN-BiGRU-Attention故障识别模型上，构建的mRMR-CNN-BiGRU-Attent
预测及优化·2024-02-02 09:12
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