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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。

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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）。

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

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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。

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

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。

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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。

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。

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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，

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

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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

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

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

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)

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

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

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

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

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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

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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

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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-

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