cnn调参第32页

自己动手实现一个深度学习算法——七、卷积神经网络

卷积层1）全连接层存在的问题2）卷积运算3）填充4）步幅5）3维数据的卷积运算6）结合方块思考7）批处理3.池化层1）池化层的特征4.卷积层和池化层的实现1）im2co2）卷积层的实现3）池化层的实现5.CNN

千里之行起于足下·2023-11-28 19:35

YOLO系列/20230903

深度学习经典检测方法1.two-stage（分两阶段）：Faster-Rcnn和Mask-Rcnn系列-------检测过程中加了预选框步骤速度通常较慢（5FPS），但是效果通常不错非常实用的通用框架Mask-Rcnn

lucharaar·2023-11-28 18:10

CNN对 MNIST 数据库中的图像进行分类

加载MNIST数据库MNIST是机器学习领域最著名的数据集之一。它有70,000张手写数字图像-下载非常简单-图像尺寸为28x28-灰度图fromkeras.datasetsimportmnist#使用Keras导入MNIST数据库(X_train,y_train),(X_test,y_test)=mnist.load_data()print("TheMNISTdatabasehasatraini

伪_装·2023-11-28 06:09

用mtcnn+keras+facenet实现简易的人脸识别

人工智能-人脸识别采用mtcnn+keras+facenet深度学习算法文章目录人工智能-人脸识别采用mtcnn+keras+facenet深度学习算法前言：在前段时间的挑板杯和互联网+的双赛中，我们和校企合作的项目疲劳驾驶检测预警

胖头鱼青年·2023-11-28 03:58

Transformer —— attention is all you need

www.cnblogs.com/rucwxb/p/10277217.htmlTransformer——attentionisallyouneedTransformer模型是2018年5月提出的，可以替代传统RNN和CNN

weixin_30511107·2023-11-28 01:11

Transformer——《Attention is all you need》

该模型基于纯注意力机制（Attentionmechanisms），完全抛弃了RNN和CNN网络结构，在机器翻译任务上取得了很好的效果。

NPC_0001·2023-11-28 01:41

Transformer——理论篇

序在看这一篇之前，我希望你有一定的基础知识：1.CNN,RNN,Transformer比较2.Attention机制3.self-attention机制本文将紧接着前文的内容，对Transformer再进行一次探索

MoonLer·2023-11-28 01:10

CNN内部计算及卷积核、通道数关系

目录CNN内部计算具体实现：tensorflow1*1卷积的作用卷积和池化后的大小计算CNN局部连接：不是全连接，而是使用size相对input小的kernel在局部感受视野内进行连接（点积运算）权值共享

dabingsun·2023-11-28 00:14

CNN中输入通道数、卷积核的深度、卷积核的个数和输出通道数之间的关系

当涉及卷积神经网络（CNN）中卷积核的数量和通道数时，通常存在一些混淆。让我为您解释清楚：通道数（Channel）：在CNN中，输入数据通常是一个三维张量，具有宽度、高度和通道数。

weixin_44194001·2023-11-28 00:43

深度学习第3天：CNN卷积神经网络

☁️主页Nowl专栏《机器学习实战》《机器学习》君子坐而论道，少年起而行之文章目录介绍CNN的主要结构卷积层激励层池化层Kears搭建CNN搭建代码直观感受卷积的作用结语介绍卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork

Nowl·2023-11-27 20:27

阿里云安全恶意程序检测（速通三）

特征构建细节特点业务理解和结果分析结合模型理解业务多分类问题预测结果分析特征工程进阶基于LightGBM模型验证模型结果分析模型测试优化技巧与解决方案升级内存管理控制加速数据处理技巧其他开源工具包深度学习解决方案：TextCNN

盖盖的博客·2023-11-27 19:40

2020-03-27 工作小记

3、工作三对接工作1：农业项目示范基地建设，审核项目范围，整理相关材料，协调参考资

汐木x·2023-11-27 19:24

2020-04-01

#Datawhale零基础入门数据挖掘-Task4建模调参##四、建模与调参Tip:此部分为零基础入门数据挖掘的Task4建模调参部分，带你来了解各种模型以及模型的评价和调参策略，欢迎大家后续多多交流。

黑乎乎AI·2023-11-27 17:24

PaddleDetection——开始训练及评估预测

roadsign_voc_template.ymlyolov3_mobilenet_v1_roadsign_coco_template.ymlppyolo_resnet50_vd_roadsign_coco_template.ymlfaster_rcnn_r50

赖床冠军·2023-11-27 17:02

机器学习中四种调参方法总结

机器学习中四种调参方法总结来源|AI公园导读ML工作流中最困难的部分之一是为模型找到最好的超参数。ML模型的性能与超参数直接相关。

小小杨树·2023-11-27 15:44

属性级情感分析（于restaurant14和laptop14数据集上使用LSTM和GRU、 MemNet和IAN以及CNN等）的对比分析

随着人们的社交活动、消费习惯、工作内容也逐渐由线下转移到线上，从互联网上海量文本中自动挖掘出人们对各类事务的需求、喜好、观点、态度等，具有广阔的应用场景和很高的商业价值。在自然语言处理领域，情感分析是一种从文本中自动抽取该文本中表达的对某些实体(比如产品、服务、话题、事件等)的情感、观点、态度的技术。情感分析主要分为三个级别【1】：(1)句子级别的情感分析(SentimentAnalysis)，(

Monkey typist·2023-11-27 13:17

探索计算机视觉：深度学习与图像识别的融合

我们将介绍卷积神经网络（CNN）的原理、常用的图像数据集以及图像识别的实际应用场景，并通过代码示例展示如何使用TensorFlow框架进行图像识别任务的实践。

a谷雨c·2023-11-27 11:49

2023一区优化套用:KOA-CNN-BiGRU-Attention融合注意力机制预测程序代码！直接运行！

同样的，我们利用该新鲜出炉的算法对我们的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进行优化，构成KOA-CNN-BiGRU-Attention多变量回归预测模型

预测及优化·2023-11-27 10:04

SCI、中科院1区算法应用：（BWO-CNN-BiGRU-Attention）白鲸优化深度学习-融合注意力机制预测程序代码！包含特征可视化，数据Excel导入，直接运行！

我们利用该高创新算法对我们的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进行优化。该论文进行了一系列实验，包括定性分析、定量分析和可扩展性测试。

预测及优化·2023-11-27 10:03

目标检测｜实战总结

ssd算法是继faster-rcnn与yolo之后的又一力作。来自UNC团队2016年发表在ECCV上。SSD最大的特点就是在较高的准确率下实现较好的检测准确度。

voice_an·2023-11-27 09:07

第五章目标检测中K-means聚类生成Anchor box(工具)

例如，在SSD、Faster-RCNN中，设计了9个不同大小和宽高比的anchor。

小酒馆燃着灯·2023-11-27 08:24

[论文阅读]CBAM——代码实现和讲解

CBAM论文网址：CBAM论文代码：CBAM本文提出了一种卷积块注意力模块（CBAM），它是卷积神经网络（CNN）的一种轻量级、高效的注意力模块。

一朵小红花HH·2023-11-27 06:57

LTE参考信号CRS、DRS、SRS、DMRS

DMRS：DemodulationReferenceSgnal，解调参考信号，在LTE中用于PUSCH和PUCCH信道的相关解调。

bobuddy·2023-11-27 06:20

那些幸福的女人们

就在去年，2017年，PayScale和CNNMoney也将软件工程师评为他们认为的美国最好的工作。LinkedIn领英公司发布雇主最需要的技能排名当中，充斥着大量的软件工程师所必备的一些编程技能。

英贤社·2023-11-27 05:03

YOLO的网络架构是怎样的？它包含哪些主要组件和层类型？

一、YOLO网络架构概述YOLO的网络架构是一种基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，它将整个图像作为输入，并直

程序员小米·2023-11-26 18:40

YOLO系列详解（YOLO1-YOLO5）

YOLOv2四、YOLOv3五、YOLOv4框架原理5.4.5余弦模拟退火5.5.2DIoU-NMS六YOLOv5七、YOLOv6前言一、前言YOLO系列是one-stage且是基于深度学习的回归方法，而R-CNN

陈子迩·2023-11-26 18:09

IVP 2021 UNETR: Transformers for 3D Medical Image Segmentation

动机具有跟踪和扩展路径的全卷积神经网络（FCNNs）（如编码器和解码器），近年来在各种医学图像分割应用中显示出了突出的地位。

smile909·2023-11-26 18:00

smooth L1为什么好？

之前再看FastR-CNN的时候，网络boundingboxes回归使用的smoothL1loss，当时并没有去细想为什么用这个loss而不是l2loss，这个loss有什么好？

井底蛙蛙呱呱呱·2023-11-26 15:51

JVM虚拟机：JVM调优第一步,了解JVM常用命令行参数

本文重点从本文课程开始，我们将用几篇文章来介绍JVM中常用的命令行的参数，这个非常重要，第一我们可以通过参数了解JVM的配置，第二我们可以通过参数完成对JVM的调参。

幻风_huanfeng·2023-11-26 14:55

第三十六周周报

二、改小ViTGAN模型训练时间通过改小batchsize，减少训练数据以及降低训练轮数等操作将训练时间降到了一天，正在进行调参，判断哪个参数对模型的影响最大

童、一·2023-11-26 14:29

论文阅读——MCAN（cvpr2019）

补充一下MCAN-VQA：对图片的处理：首先输入图片到FasterR-CNN，会先设定一个判断是否检测到物体的阈值，这样动态的生成m∈[10,100]个目标，然后从检测到的对应的区域通过平均池化提取特征

じんじん·2023-11-26 14:20

使用Pytorch从零开始构建Conditional PixelCNN

条件PixelCNNPixelCNN是PixelRNN的卷积版本，它将图像中的像素视为一个序列，并在看到前面的像素后预测每个像素（定义如上和左，尽管这是任意的）。

Garry1248·2023-11-26 13:35

外刊文章翻译

原文：CNN.COM文章截图This81-year-oldItalianmancouldn'tvisithiswifeinhospital,soheserenadedherfromthestreetIfmusicbethefoodoflove

ahannd·2023-11-26 13:46

caffe详解之优化算法

从零开始，一步一步学习caffe的使用，期间贯穿深度学习和调参的相关知识！

AI异构·2023-11-26 13:29

R语言ggplot2-颜色设置调参详解

本章是ggplot2科研绘图调参的第十一个章节，前十章内容请跳转：ggplot保姆级教程-科研绘图调参细节library(tidyverse)library(ggplot2)theme_set(theme_bw

RookieTrevor·2023-11-26 12:21

[深度学习]动手学深度学习笔记-10

Task5——卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶10.1卷积神经网络（CNN）基础卷积神经网络是一种用来处理局部和整体相关性的计算网络结构，被应用在图像识别、自然语言处理甚至是语音识别领域，

田纳尔多·2023-11-26 12:16

【VisDrone|目标检测】保姆级教程：Cascade RCNN训练VisDrone数据集的日志信息+评估结果（五）

文章目录一、日志信息二、评估结果三、加epoch一、日志信息看一段日志信息：11/0219:23:05-mmengine-INFO-Epoch(train)[1][850/3236]:表示当前仍处于第一个训练周期，已经处理了850个批次（总共有3236个批次）的数据。“lr:2.0000e-02”:学习率（learningrate）为2.0000e-02，这是相对较大的学习率，用于控制模型参数的更

旅途中的宽~·2023-11-26 10:52

【VisDrone|目标检测】保姆级教程：Faster RCNN模型训练VisDrone数据集（含代码修改+训练启动+评估指标）（六）

如下所示：python/home/wangzhenkuan/mmdetection/tools/train.py/home/wangzhenkuan/mmdetection/configs/faster_rcnn

旅途中的宽~·2023-11-26 10:52

【VisDrone|目标检测】保姆级教程：Cascade-RCNN模型训练VisDrone数据集（含代码修改+训练启动）（四）

文章目录一、修改两处代码二、用训练命令生成配置文件三、正式训练一、修改两处代码第一处：mmdet/evalution/class_names.py代码下的defcoco_classes()的return内容改为自己数据集的类别；第二处：mmdet/datasets/coco.py代码下的classCocoDataset(CustomDataset)的CLASSES改为自己数据集的类别；注意：修改两

旅途中的宽~·2023-11-26 10:22

秃头的少女·2023-11-26 09:28

人工智能-注意力机制之Transformer

Transformer比较了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和自注意力（self-attention）。值得注意的是，自注意力同时具有并行计算和最短的最大路径长度这两个优势。

白云如幻·2023-11-26 09:42

Co-DETR:DETRs与协同混合分配训练代码学习笔记

这种新的训练方案通过训练ATSS和FasterRCNN等一对多标签分配监督下的多个并行辅助头部，可以很容易地提高编码器在端到端检测器中的学习能力。此外，作者通过从这些辅助头部提取正坐标来进行额外的

athrunsunny·2023-11-26 07:52

Prophet 时间序列预测框架入门实践笔记

Prophet采用了一种基于加性模型的方法，将时间序列数据分解为趋势、季节性和假日三个部分，并为每个部分提供可调参数，以便用户进行更灵活的模型构建和调整。P

肖永威·2023-11-26 06:49

(二)Faster-RCNN--NIPS2015论文解读

FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks更快的R-CNN：利用区域提案网络实现实时目标检测摘要最先进的目标检测网络依赖于区域建议算法来假设对象位置

灯会_hust·2023-11-26 05:00

pkl文件的简介（Python中的Pickle）

文章目录Pickle模块简介Pickle模块的使用最近从Github上下载了一个预训练好的Faster-RCNN模型用于科研任务，突然对该文件的格式，.pkl文件产生了一丝疑惑，便去特意了解了一下该格式的文件的含义

北岛寒沫·2023-11-26 05:14

【论文翻译】A Survey of Convolutional Neural Networks: Analysis, Applications, and Prospects

原文地址：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2004/2004.02806.pdf摘要卷积神经网络(CNN)是深度学习领域最重要的网络之一。

虎克船长AL·2023-11-26 03:09

LSTM+CNN实现时间序列预测(负荷预测)

文章目录LSTM+CNN实现时间序列预测(PyTorch版)基于PyTorch搭建LSTM+CNN模型实现风速时间序列预测配置类时序数据集的制作数据归一化数据集加载器搭建LSTM+CNN模型定义模型、损失函数

安替-AnTi·2023-11-26 03:31

【读点论文】FMViT: A multiple-frequency mixing Vision Transformer-期待源码

然而，由于自关注的时间和内存复杂度是二次的，并且与输入token的数量成正比，大多数现有的(Visiontransformer,vit)在实际工业部署场景中难以实现高效的性能，例如传统cnn所具有的TensorRT

羞儿·2023-11-26 02:12

使用matlab深度学习工具箱实现CNN卷积神经网络训练仿真

目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述深度学习(DL,DeepLearning)是机器学习(ML,MachineLearning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI,ArtificialIntelligence)。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音

我爱C编程·2023-11-26 01:21

贴吧发帖引流技巧，百度贴吧怎么发帖不删

想必问这个问题的大部分都是用贴吧来做引流的，做贴吧引流自然就少不了需要贴吧账号咯，先和大家推荐一家卖贴吧账号的商家www.xtyinliu.cnn这个就是网址复制在浏览器去打开，或者也可以加文章开头提到的

九千营销·2023-11-25 23:59

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