cnn调参第45页

L0、L1、L2范数、核范数、优化与调参剖析、向量范数与矩阵范数

向量范数与矩阵范数【精简、一目了然】:向量范数与矩阵范数-知乎矩阵分析(四)向量和矩阵的范数【较全面】：矩阵分析(四)向量和矩阵的范数-简书范数——百度百科：https://baike.baidu.com/item/范数/10856788?fr=aladdin矩阵范数——Wiki百科：https://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_norm#Frobenius_norm目

Dust_Evc·2023-10-31 01:23

PBA.常用人工智能预测分析算法

1.神经网络算法以算法区分深度学习应用，算法类别可分成三大类：常用于影像数据进行分析处理的卷积神经网络(简称CNN)文本分

908486905·2023-10-31 00:08

计算机视觉面试之物体检测

一、RCNNRCNN去掉窗口扫描，用聚类方式，对图像进行分割分组，得到多个候选框的层次组。1.原始图片通过SelectiveSearch提取候选框，约2k个。2.候选框缩放成固定大小。

梦无音·2023-10-31 00:22

PaddleDetection-新增模型算法

ppdet/modeling/中，所有网络模型是以组件的形式进行定义与组合，网络模型模块的主要构成如下架构所示：ppdet/modeling/├──architectures#│├──faster_rcnn.py

烩鳗鱼·2023-10-30 18:49

paddle CNN+Mnist识别模型搭建，保存，加载，推理完整过程

特征提取MNIST的数据加载前面已经提到，每一份MINIST数据都由图片以及标签组成。我们将图片命名为“x”，将标记数字的标签命名为“y”。训练数据集和测试数据集都是同样的结构，例如：训练的图片名为mnist.train.images而训练的标签名为mnist.train.labels。每一个图片均为28×28像素，我们可以将其理解为一个二维数组的结构：在实际应用中，保存到本地的数据存储格式多种多

Vertira·2023-10-30 18:46

DeepMind新作：CNN可媲美视觉Transformer

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>【计算机视觉和Transformer】交流群在CVer微信公众号后台回复：最强CNN，可以下载本论文pdf，学起来！

Amusi（CVer）·2023-10-30 17:46

【目标检测】目标检测究竟发展到了什么程度?聊聊这22年！

3.1.1ViolaJonesDetector3.1.2HOGDetector3.1.3DPMDetector3.1.4局限性3.2Anchor-Based中的Two-stage目标检测算法3.2.1RCNN3.2.2SPPNet3.2.3FastRCNN3.2.4FasterRCNN3.2.5FPN3.2.6Cas

旅途中的宽~·2023-10-30 17:33

单阶段目标检测模型的发展历程是什么

单阶段目标检测模型的发展历程始于2012年，当时FastR-CNN模型首次提出了将目标检测任务分为两个阶段：区域提议阶段和分类阶段。

李多田·2023-10-30 17:31

目标检测的发展

2014年，RossGirshick等人提出R-CNN，首次利用CNN进行目标检测。

Bulbbbb·2023-10-30 17:29

关于目标检测的那些事儿（1） —— 二十年发展史 ^_^

从Viola-JonesDetector、DPM等冷兵器时代的智慧到当今RCNN、YOLO等深度学习土壤孕育下的GPU暴力美学，整个目标检测的发展可谓是计算机视觉领域的一部浓缩史。

柠檬怪瘦yummy~·2023-10-30 17:28

【第3次实验】卷积神经网络

卷积神经网络文章目录卷积神经网络1.MNIST数据集分类2.CIFAR10数据分类3.使用VGG16对CIFAR10分类1.MNIST数据集分类构建简单的CNN对mnist数据集进行分类。

明月栖山河。·2023-10-30 17:20

基于深度学习的人脸专注度检测计算系统 - opencv python cnn 计算机竞赛

Mr.D学长·2023-10-30 15:18

基于深度学习的中文情感分类 - 卷积神经网络情感分类情感分析情感识别评论情感分类计算机竞赛

3.1sentence部分3.2filters部分3.3featuremaps部分3.41max部分3.5concat1max部分3.6关键代码4实现效果4.1测试英文情感分类效果4.2测试中文情感分类效果5调参实验结论

Mr.D学长·2023-10-30 15:46

样式迁移 - Style Transfer

基于CNN的样式迁移奠基性工作：首先，我们初始化合成图像，例如将其初始化为内容图像。该合成图像是风格迁移过程中唯一需要更新的变量，即风格迁移所需迭代的模型参数。

mango1698·2023-10-30 14:57

全连接神经网络 - FCN

FCN将传统CNN后面的全连接层换成了卷积层，这样网络的输出将是热力图而非类别；同时，为解决卷积和池化导致图像尺寸的变小，使用上采样方式对图像尺寸进行恢复。

mango1698·2023-10-30 14:57

量化策略——准备5 策略调参配置文件读写、日志的保存

文章目录配置文件的读写配置程序读写示例程序日志记录配置文件的读写一般咱们做项目用yaml写配置，但是回测的时候起始很多时候是通过控制代码来控制传递的参数，而不是通过文件作为中介来控制参数，所以我们这里的配置思路是：配置是一个字典格式通过npy文件来控制具体的配置，调参程序写入

呆萌的代Ma·2023-10-30 11:37

边缘检测论文笔记

摘要：这篇论文提出了一种基于FCNN和深度监督网络的新的边缘检测算法HED，它解决了两个重要的问题，1）整体图片的训练和预测，2）多尺度多层级的特征学习。

LeadAI学院·2023-10-30 06:58

基于深度学习的安全帽识别检测系统（python OpenCV yolov5）

收藏和点赞，您的关注是我创作的动力文章目录概要一、研究的内容与方法二、基于深度学习的安全帽识别算法2.1深度学习2.2算法流程2.3目标检测算法2.3.1FasterR-CNN2.3.2SSD2.3.3YOLOv3

01图灵科技·2023-10-30 06:20

分类预测 | Matlab实现KOA-CNN-GRU-selfAttention多特征分类预测（自注意力机制）

分类预测|Matlab实现KOA-CNN-GRU-selfAttention多特征分类预测（自注意力机制）目录分类预测|Matlab实现KOA-CNN-GRU-selfAttention多特征分类预测（

机器学习之心·2023-10-30 06:48

图像分类任务ViT与CNN谁更胜一筹？DeepMind用实验证明

小白如何1个月系统学习CV核心知识：链接点击@CV计算机视觉，关注更多CV干货今天跟大家分享DeepMind发表的一篇技术报告，通过实验得出，CNN与ViT的架构之间虽然存在差异，但同等计算资源的预训练下两者性能非常相似

CV51·2023-10-30 04:23

2023mathorcup大数据数学建模竞赛A题坑洼道路识别67页完整高质量原创论文

给大家看一下目录吧：摘要：10一、问题重述12二．问题分析132.1问题一132.2问题二132.3问题三14三、模型假设14四、符号说明14五、模型建立与求解155.1问题一模型建立与求解155.1.1CNN

smppbzyc·2023-10-30 00:04

循环神经网络（RNN）笔记总结

就像卷积神经网络（CNN）是专门用于处理网格化数据（如图像）的神经网络，循环神经网络是专门用于处理序列的神经网络。常见的循环神经网络包括双向循环神经网络（B

咬我呀_Gemini·2023-10-29 20:30

CV-CNN-2016：ResNeXt【ResNet和Inception的结合体】【Inception中每个分支结构相同，无需人为设计】【不增加参数的前提下，提高准确率、减少超参数量】

《原始论文：AggregatedResidualTransformationsforDeepNeuralNetworks》中心思想：GooLeNet-V4Inception那边把ResNet拿来搞了Inception-ResNet，这头ResNet也把Inception拿来搞了一个ResNeXt，主要就是单路卷积变成多个支路的多路卷积，不过分组很多，结构一致，进行分组卷积。参考资料：（转载）Res

u013250861·2023-10-29 19:15

【论文笔记】【cnn】ResNeXt详解

ResNeXt解决的问题：传统的要提高模型的准确率，都是加深或加宽网络，但是随着超参数数量的增加（channels，filtersize等），网络设计的难度和计算开销也会增加。本文提出的ResNeXt结构可以在不增加参数复杂度的情况下提高准确率，同时还减少了超参数的数量。ResNeXt乍一看很像inception，作者也在论文中提到了vgg相关。VGG和resnet主要采用堆叠网络来实现，ince

Chen_Swan·2023-10-29 19:42

SPP Net 目标检测网络学习笔记（附代码）

SPPNet是何凯明团队在R-CNN的基础上提出的一种网络模型，其核心思想是空间金字塔池化(SpatialPyramidPooling,SPP)。它主要解决了R-CNN不能适应不同尺寸的输入的问题。

无妄无望·2023-10-29 19:11

Fast RCNN 目标检测网络学习记录（附代码）

论文地址：https://arxiv.org/abs/1504.08083代码地址：https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn1.是什么？

无妄无望·2023-10-29 19:40

一文读懂目标检测之R-CNN系列，YOLO，SSD

一、目标检测常见算法objectdetection，就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。所以，objectdetection要解决的问题就是物体在哪里以及是什么的整个流程问题。然而，这个问题可不是那么容易解决的，物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度，姿态不定，而且可以出现在图片的任何地方，更何况物体还可以是多个类别。目前学术和工业界出现的目标检测算法分成3类：传统的目标检

AI路上的小白·2023-10-29 18:03

Attention Is All You Need 论文笔记

2017年，Google机器翻译团队发表的《AttentionisAllYouNeed》中，完全抛弃了RNN和CNN等网络结构，而仅仅采用Attention机制来进行机器翻译任务，并且取得了很好的效果，

墨鱼mo·2023-10-29 18:26

Transformer 学习笔记（ing）

目录1.三大特征提取器RNN、CNN、Transformer1.1RNN1.2CNN1.3Transformer1.4三者比较2.Transformer模型思想2.模型概述3.Transformer优缺点

xxxibolva·2023-10-29 18:23

吴恩达深度学习笔记（一）——第一课第二周

x那一列是输入，y是输出，中间是隐藏单元，由神经网络自己定义用神经网络进行监督学习领域所用的神经网络房产预测等领域标准架构StandardedNN计算机视觉卷积神经网络CNN音频，文字翻译（一维序列问题

Laurie-xzh·2023-10-29 16:57

卷积神经网络（CNN）——学习笔记

是什么卷积神经网络（CNN）也是一种网络结构的数学模型，擅长于于图像处理，并且默认的输入是图像。

weixin_43898617·2023-10-29 16:23

v3是c语言吗 yolo_理解 YOLO V1, V2, V3

YOLO包括V1,V2,V3YOLOv1：2016优点：快，45fps,泛化性能好缺点：检测小物体不太行,如成群的鸟.与FastR-CNN相比，定位不太准YOLO的网络结构YOLOv1network(没看懂论文上的下图

weixin_39627751·2023-10-29 16:23

YOLO v1（2016.5）

UniﬁedDetectionNetworkDesignTrainingInferenceComparisontoOtherDetectionSystemsDeformablepartsmodelsR-CNNOtherFastDetectorsDeepMultiBoxOverFeatMultiGraspEx

怎么全是重名·2023-10-29 16:38

卷积神经网络（CNN）

姓名：张志文学号：19021210649【嵌牛导读】卷积神经网络（CNN）的在图像处理方面的应用十分广泛【嵌牛鼻子】CNN；卷积神经网络【嵌牛提问】什么是卷积神经网络？

张小文_f7d4·2023-10-29 16:44

风力发电功率预测（CEEMDAN-LSTM-CNN-CBAM模型，Python代码）

1.前言1.1.运行效果：风力发电功率预测（CEEMDAN-LSTM-CNN-CBAM模型，Python代码）_哔哩哔哩_bilibili1.2.环境库：如果库版本不一样，一般也可以运行，这里展示我运行时候的库版本

深度学习的奋斗者·2023-10-29 12:09

刀具磨损状态识别（Python代码，MSCNN_LSTM_Attention模型，初期磨损、正常磨损和急剧磨损分类，解压缩直接运行）

1.运行效果：刀具磨损状态识别（Python代码，MSCNN_LSTM_Attention模型，初期磨损、正常磨损和急剧磨损）_哔哩哔哩_bilibili环境库：NumPy版本:1.19.4Pandas

深度学习的奋斗者·2023-10-29 12:37

深度学习——目标检测（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN）

目录一、RCNN二、FastR-CNN三、FasterR-CNN四、FPN(FeaturePyramidNetworks)一、RCNN2000个框，每个框都得到4096个特征，把得到的输入svm，得出20

清园暖歌·2023-10-29 11:26

基于深度学习的手势识别算法实现

2.2深层神经网络训练方法2.2.1线性感知器算法2.1.3卷积神经网络算法三、数字图像识别的实现与分析4.1实验环境介绍4.2基于Python对数字图像识别的实现4.2.1线性感知器算法实现4.2.2CNN

01图灵科技·2023-10-29 10:17

基于深度学习的水果识别系统

收藏和点赞，您的关注是我创作的动力文章目录概要一、水果识别的实验结果分析3.1实验环境3.2水果数据集二、水果识别的界面展示结论目录概要本文详细地介绍了深度学习算法卷积神经网络（CNN）的发展状况。

01图灵科技·2023-10-29 10:11

2023年MathorCup大数据竞赛赛道A：基于计算机视觉的坑洼道路检测和识别思路论文5

后者方法通常使用卷积神经解决道路坑洼检测问题端到端方式的网络（CNN）。然而，道路坑洼不是必然无处不在，准备一个大的注释良好的具有挑战性

Hello NiKo·2023-10-29 09:42

用于读取验证码的 OCR 模型

除了结合CNN和RNN之外，它还说明了如何实例化新层并将其用作“端点层”来实现CTC损失。

TD程序员·2023-10-29 08:48

git clone失败解决方法

gitclone失败gitclonehttps://github.com/xiangxiangtao/Domain-Adaptive-Faster-RCNN-PyTorch.git报错：fatal:unabletoaccess

_mountainriver·2023-10-29 08:13

经典物体检测框架，Faster RCNN、SSD、YOLO以及扩展

经典物体检测框架文章目录经典物体检测框架前言一、二阶检测器FasterRCNN根据FasterRCNN改进的算法二、单阶检测器1.SSD根据SSD改进的算法2.YOLO总结前言这篇文章是我本人看完三大经典物体检测框架后的一些总结一

darkfan_cheese·2023-10-29 06:12

一文读懂目标检测：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达一、目标检测常见算法objectdetection，就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。所以，objectdetection要解决的问题就是物体在哪里以及是什么的整个流程问题。然而，这个问题可不是那么容易解决的，物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度，姿态不定，而且可以出现在图片的任何地方，更何况物体还可

小白学视觉·2023-10-29 06:41

Fast-Rcnn和YOLO的区别及mAP值的计算

Fast-Rcnn和YOLO的区别及mAP值的计算算法分类：YOLO所属类别为one-stage，Fast-Rcnn所属类别为two-stagetwostage：先进行区域生成，该区域称为regionproposal

爱吃小巴掌·2023-10-29 06:41

经典目标检测神经网络 - RCNN、SSD、YOLO

文章目录1.目标检测算法分类2.区域卷积神经网络2.1R-CNN2.2FastR-CNN2.3FasterR-CNN2.4MaskR-CNN2.5速度和精度比较3.单发多框检测（SSD）4.YOLO1.

mango1698·2023-10-29 06:38

基于TensorFlow的CNN模型——猫狗分类识别器（五）之训练和评估CNN模型

目录三、训练和优化CNN模型1、搭建训练主循环2、训练时间的记录3、早期终止机制4、训练数据的可视化5、训练数据的保存与加载四、测试和运用CNN模型1、加载训练好的模型2、调用训练好的模型3、查看TensorBoard

魔法攻城狮MRL·2023-10-29 04:51

使用TensorFlow训练模型的基本流程

准备语言:Python3库:tensorflow、cv2、numpy、matplotlib数据集:Chars74Kdataset的数字部分网络:CNN所有代码已经上传至github：https://

aiji4095·2023-10-29 04:50

卷积神经网络(CNN)

活动地址：CSDN21天学习挑战赛目录1、什么是CNN2、CNN的层级结构2.1数据输入层（Inputlayer）2.2卷积层（Convolutionallaye）2.3线性整流层（RectifiedLinearUnitslayer

小白冲冲冲··2023-10-29 00:18

卷积神经网络（CNN）的组成结构以及其优点

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）是一种深度学习模型，主要用于处理具有网格结构的数据，如图像和视频。

Nancy-sn·2023-10-29 00:47

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