cnn调参第22页

边缘检测——PidiNet网络训练自己数据集并优化推理测试（详细图文教程）

PiDiNet采用了新颖的像素差卷积，将传统的边缘检测算子集成到现代CNN中流行的卷积运算中，以增强任务性能。

佐咖·2023-12-30 23:43

图像分割之常用损失函数-Focal Loss

twoStage：主要指FastRCNN、RFCN等这样需要regionpropos

唐宋宋宋·2023-12-30 21:34

根据DCT特征训练CNN

记录一次改代码的挣扎经历：看了几篇关于DCT频域的深度模型文献，尤其是21年FcaNet：基于DCT的attentionmodel，咱就是说想试试将我模型的输入改为分组的DCT系数，然后就开始下面的波折了。第一次尝试：我直接调用了库函数，然后出现问题了：这个库函数是应用在numpy数组上，得在CPU上处理。fromscipy.fftpackimportdct,idct...dct_block=dc

youyiketing·2023-12-30 20:21

Python深度学习技术进阶篇|注意力（Attention）机制详解

GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、SwinTransformer等）、生成式模型（变分自编码器VAE、生成式对抗网络GAN、扩散模型DiffusionModel等）、目标检测算法（R-CNN

AIzmjl·2023-12-30 19:02

Self-attention学习笔记（Self Attention、multi-head self attention）

SelfAttention的实现方法以及网络结构Multi-headSelfAttentionpositionalencoding3、SelfAttention方法的应用4、SelfAttention与CNN

shuyeah·2023-12-30 16:49

Mask-RCNN网络——实例分割

Mask-RCNN网络——实例分割实例分割任务可以看做分为两部分：目标检测和语义分割1、Mask-RCNN的网络结构框架2、Mask-RCNN网络的的具体步骤2.1主干特征提取网络ResNet101这里默认输入图片大小为

shuyeah·2023-12-30 16:19

pytorch 训练超分辨率模型的技巧是什么？

模型选择：选择适合任务的模型，如SRCNN、ESPCN、EDSR等。同时，也可以考虑使用已经预训练好的模型进行微调。损失函数：选择适合任务的损失函数，如MSE、MAE、SSIM、LPIPS等。可

weixin_44616020·2023-12-30 12:07

双语!性能优越|融合黏菌和差分变异的量子哈里斯鹰算法SDMQHHO

HarrisHawksOptimization,HHO).HHO是Heidari等[1]于2019年提出的一种新型元启发式算法，设计灵感来源于哈里斯鹰在捕食猎物过程中的合作行为以及突然袭击的狩猎风格，具有需调参数少

KAU的云实验台·2023-12-30 11:26

RCNN，Fast RCNN and Faster RCNN

找到了三篇很好的文章，贴链接如下，留作自读：-【目标检测】RCNN算法详解：【目标检测】RCNN算法详解-CSDN博客-【目标检测】FastRCNN算法详解：【目标检测】FastRCNN算法详解-CSDN

biubiubiuoooooo·2023-12-30 11:58

catboost回归自动调参

importosimporttimeimportoptunaimportpandasaspdfromcatboostimportCatBoostRegressorfromsklearn.metricsimportr2_score,mean_squared_errorfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitX_train=data.drop(

兔兔爱学习兔兔爱学习·2023-12-30 10:10

Faster RCNN源码解读(1)-NMS非极大值抑制

py_cpu_nms.pyimage.png#---------------------------#非极大值抑制（Non-MaximumSuppression，NMS），顾名思义就是抑制不是极大值的元素#在fasterrcnn

疯人愿的疯言疯语·2023-12-30 08:55

互联网加竞赛基于CNN实现谣言检测 - python 深度学习机器学习

文章目录1前言1.1背景2数据集3实现过程4CNN网络实现5模型训练部分6模型评估7预测结果8最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于CNN实现谣言检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐

Mr.D学长·2023-12-30 08:29

论文解读：细粒度分类---SCDA、RA-CNN

细粒度分类解决的问题我们在路边看到萌犬可爱至极，然后却不知道这个是哪种狗；看见路边的一个野花却不知道叫什么名字，吃着一种瓜，却不知道是甜瓜还是香瓜傻傻分不清……细粒度图像分析任务相对通用图像任务的区别和难点在于其图像所属类别的粒度更为精细。大体分类细粒度分类目前的应用场景很广泛，现在的网络大多分为有监督的和半监督的。有监督的做法基于强监督信息的细粒度图像分类模型，是在模型训练时，为了获得更好的分类

机器学习算法工程师·2023-12-30 08:18

【深度学习-图像分类】02 - AlexNet 论文学习与总结

论文地址：ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks论文学习1.摘要本研究训练了一个大型深度卷积神经网络（CNN），用于对ImageNetLSVRC

CarNong_Blog·2023-12-30 08:10

PyTorch CNN

卷积神经网络目前被广泛地用在图片识别上,已经有层出不穷的应用.更多可以查看官网:*PyTorch官网MNIST手写数据importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.autogradimportVariableimporttorch.utils.dataasDataimporttorchvision#数据库模块importmatplotlib.pyplotasplt

Jancd·2023-12-30 07:34

目标检测-One Stage-SSD

的网络结构和流程二、SSD的创新点总结前言根据前文目标检测-TwoStage-YOLOv1可以看出YOLOv1的主要缺点是：每个格子针对目标框的回归是不加限制的，导致目标的定位并不是很精准和FasterRCNN

学海一叶·2023-12-30 06:56

【Week-P3】CNN天气识别

文章目录一、环境配置二、准备数据三、搭建网络结构四、开始训练五、查看训练结果六、总结6.1不改变学习率的前提下，将训练epoch分别增加到50、60、70、80、90（1）epoch=50的训练情况如下：（2）epoch=60的训练情况如下：（3）epoch=70的训练情况如下：（4）epoch=80的训练情况如下：（5）epoch=90的训练情况如下：6.2在epoch=50、60、70、80、

m_Molly·2023-12-30 06:02

SCI一区级 | Matlab实现KOA-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention开普勒算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测

SCI一区级|Matlab实现KOA-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention开普勒算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测目录SCI一区级|Matlab

机器学习之心·2023-12-30 05:01

基于CNN和双向gru的心跳分类系统

CNNandBidirectionalGRU-BasedHeartbeatSoundClassificationArchitectureforElderlyPeople是发布在2023MDPIMathematics

deephub·2023-12-30 05:56

图像识别的技术前沿：人工智能与机器学习的融合

深度学习，特别是卷积神经网络（CNN），已经

matlabgoodboy·2023-12-30 05:25

基于MINIST的手写数字体识别

这个网络的设计灵感来自于经典的CNN结构，其中卷积层用于提取图像特征，而全连接层则用于将这些特征映射到最终的类别。

夏天是冰红茶·2023-12-30 04:14

[1DCNN] 简单使用自制音频数据集进行模型训练

本文打算使用自制的西瓜数据集进行深度学习的模型训练.通过对手部敲击西瓜的音频进行分析,进行快速傅里叶变换提取频域特征,使用一维卷积神经网络模型进行模型训练,构建西瓜成熟度检测模型.目录一.数据集预处理1.数据采集2.数据预处理2.1端点检测2.2数据增强2.3快速傅里叶变换(FFT)2.4数据集制作二.模型训练1.模型设计2.模型训练超参数设置3.模型性能评估指标4.模型训练5.模型训练结果与分析

tenju·2023-12-30 00:49

vue小写转大写

constnum=790175.40this.numberChinese(num)//柒拾玖万零壹佰柒拾伍元肆角numberChinese(money){//汉字的数字varcnNums=newArray

圆脸喜欢吃菠萝·2023-12-29 19:46

python keyerror(0)

11年it研发经验，从一个会计转行为算法工程师，学过C#，c++，java，android，php，go，js，python，CNN神经网络，四千多篇博文，三千多篇原创，只为与你分享，共同成长，一起进步

AI视觉网奇·2023-12-29 17:39

【2023 CCF 大数据与计算智能大赛】基于TPU平台实现超分辨率重建模型部署基于FSRCNN的TPU平台超分辨率模型部署方案

2023CCF大数据与计算智能大赛基于TPU平台实现超分辨率重建模型部署基于FSRCNN的TPU平台超分辨率模型部署方案WELL刘渝人工智能研一西安交通大学中国-西安[email protected]史政立网络空间安全研一西安交通大学中国

算能开发者社区·2023-12-29 15:42

Understanding Deep Image Representations by Inverting Them（2014）

文章目录AbstractIntroductionContribution-SummaryhhAbstract从SIFT和视觉词袋到卷积神经网络(cnn)，图像表示几乎是任何图像理解系统的关键组成部分。

怎么全是重名·2023-12-29 15:06

Deep Learning（wu--108-118）CNN详解（一）

文章目录4卷积神经网络计算机视觉CV边缘检测示例CNNPaddingStride三维卷积参数量计算单层卷积网络小结池化为什么使用卷积4卷积神经网络计算机视觉CV边缘检测示例CNNPaddingStride

怎么全是重名·2023-12-29 15:36

yolov5旋转目标检测-遥感图像检测-无人机旋转目标检测-附代码和原理

基于特征提取的方法：利用图像特征提取技术，如SIFT、HOG、CNN等，获取目标的特征表示，再通过分类器进行目标检测。这种方法能够较好地处理目标的旋转变化

阿利同学·2023-12-29 12:10

目标检测-Two Stage-Mask RCNN

文章目录前言一、MaskRCNN的网络结构和流程二、MaskRCNN的创新点总结前言前文目标检测-TwoStage-FasterRCNN提到了FasterRCNN主要缺点是：ROIPooling有两次量化操作

学海一叶·2023-12-29 10:50

目标检测-One Stage-YOLOv1

文章目录前言一、YOLOv1的网络结构和流程二、YOLOv1的损失函数三、YOLOv1的创新点总结前言前文目标检测-TwoStage-MaskRCNN提到了TwoStage算法的局限性：速度上并不能满足实时的要求因此出现了新的

学海一叶·2023-12-29 10:50

LSTM Siamese neural network

大家是否还记得，在「核心基础」课程中，我们讲过CNN以及LSTM。

茶桁·2023-12-29 06:58

LSKA（大可分离核注意力）：重新思考CNN大核注意力设计

静静AI学堂·2023-12-29 06:17

YOLOv5改进 | 2023主干篇 | RepViT从视觉变换器（ViT）的视角重新审视CNN

一、本文介绍本文给大家来的改进机制是RepViT，用其替换我们整个主干网络，其是今年最新推出的主干网络，其主要思想是将轻量级视觉变换器（ViT）的设计原则应用于传统的轻量级卷积神经网络(CNN)。

Snu77·2023-12-29 06:11

ViT中的上采样和下采样——patch merge

与传统的卷积神经网络（CNN）不同，ViT使用自注意力机制而不是卷积操作来处理输入图像，因此上采样和下采样的方式也有所不同。

盐巴饭团193·2023-12-29 05:41

模型调参

模型调参模型调参的具体操作1.学习目标2.模型对比与性能2.1逻辑回归2.2决策树模型2.3集成模型集成方法（ensemblemethod）2.4模型评估方法3.模型调参的三种方法3.1贪心算法3.2网格调参

alstonlou·2023-12-28 23:43

分别使用MLP，CNN和Attention对Kaggle上的LOL比赛数据进行预测胜负

写在前面这篇博客只是记录一下在训练神经网络中的一些问题和熟悉一下流程，毕竟好久没有训练一个模型了。课程正好需要我们去进行训练，我就选择了三个比较经典的模型进行预测。过程分为：处理数据，划分训练集和预测集，定义模型和优化器，生成混淆矩阵。整个部分比较简单，使用了GPU进行训练，主要是熟悉训练网络的流程和框架。处理数据首先是读入数据，使用了pandas读数据csv_data='./data/high_

LANGZHIZHEN·2023-12-28 22:06

掌握激活函数（一）：深度学习的成功之源

函数应用于二分类任务Sigmoid激活函数的局限性举例ReLU激活函数公式ReLU函数的数学特性ReLU函数的特点示例基于NumPy和PyTorch实现ReLU函数搭建基于ReLU函数的卷积神经网络（CNN

高斯小哥·2023-12-28 22:05

深度学习-异常处理-You must install pydot and graphviz for `pydotprint` to work.

异常代码Traceback(mostrecentcalllast):File"D:/AiLearning/tf-demo/chapter08/mnist_cnn.py",line292,indisplay_nn_structure

木卫二号Coding·2023-12-28 21:53

Python深度学习技术进阶篇|Transformer模型详解

GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、SwinTransformer等）、生成式模型（变分自编码器VAE、生成式对抗网络GAN、扩散模型DiffusionModel等）、目标检测算法（R-CNN

zmjia111·2023-12-28 19:21

【Digest】YOLO系列：YOLOv1,YOLOv2,YOLOv3,YOLOv4,YOLOv5简介

http://arxiv.org/abs/1506.02640代码下载：https://github.com/pjreddie/darknet核心思想：将整张图片作为网络的输入（类似于Faster-RCNN

gikod·2023-12-28 18:04

CNN Explainer----卷积神经网络可视化可解释工具

链接CNN

木彳·2023-12-28 18:29

CNN中卷积层和池化层

卷积层在PyTorch中内置了torch.nn.Conv2d()方法在三维图片输入是应用2D卷积，其中重要参数包括in_channels、out_channels、kernel_size、stride和padding等in_channels:代表输入的特征层数，如输入通道数为3的彩色图像，则in_channels=3out_channels:代表输出的特征层数，也就是卷积核的个数，这是一个超参数。

才不是小emo的小杨·2023-12-28 18:03

CNN实现对手写字体的迭代

导入库importtorchvisionimporttorchfromtorchvision.transformsimportToTensorfromtorchimportnnimportmatplotlib.pyplotasplt导入手写字体数据train_ds=torchvision.datasets.MNIST('data/',train=True,transform=ToTensor(),

才不是小emo的小杨·2023-12-28 18:56

YOLO模型

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录摘要Abstract文献阅读：使用卷积神经网络和区域卷积神经网络(R-CNN)的肺部异常的检测与分类方法1、研究背景2、研究目的3

qq_43314576·2023-12-28 17:58

VBA+SQL 多条件查询与分类汇总 (时间格式+正常参数)

1、根据第一行与第二行的内容进行数据查找，查找后结果显示在本页下2、进行简单信息汇总，找出自己要的统计信息(灰色区域部分)代码实现：VBA+SQL代码如下:SubstrSQLFindData()DimcnnAsObject

果冻布丁h·2023-12-28 16:49

NCNN环境部署及yolov5pt转ncnn模型转换推理

〇开发环境版本vs2022cmake3.21.1ncnn20231027发行版yolov5sv6.2vunlkan1.2.198.1Protobuf3.20.0Opencv3.4.1一、模型转换yolov5sv6.2

小星博博·2023-12-28 14:16

目标检测-Two Stage-Faster RCNN

文章目录前言一、FasterRCNN的网络结构和流程FasterR-CNN的流程图FasterR-CNN网络结构图（以VGG为backbone）：二、FasterRCNN的创新点三、FasterRCNN

学海一叶·2023-12-28 14:10

sheng的学习笔记-卷积神经网络

源自吴恩达的深度学习课程，仅用于笔记，便于自行复习导论1）什么是卷积神经网络卷积神经网络，也就是convolutionalneuralnetworks（简称CNN），使用卷积算法的神经网络，常用于计算机视觉等领域

coldstarry·2023-12-28 14:28

数据挖掘（作业3

任务一对以下数据集使用K均值聚类算法：1）观察实验结果是否符合预期；2）利用SSE标准确定K值；3）自行调参并观察对聚类结果的影响。注意：需要把类别信息去掉。

全是头发的羊羊羊·2023-12-28 11:59

基于CNN-SVM/LSSVM的手写数字图像识别，MNIST数据集，MALAB代码实现

今天出一期基于CNN-SVM/LSSVM的手写数字识别。

今天吃饺子·2023-12-28 11:42

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