cnn调参第47页

音频类型识别方案-audioset_tagging

audioset_tagginggithub上开源的音频识别模型，可以识别音频文件的类型并打分给出标签占比，如图@echooffsetCHECKPOINT_PATH="module/Cnn14_mAP=

11eleven·2023-10-26 13:45

模型的调教和设计，与任务的关系（任务挑战的难度各不相同）

模型的设计和调教，一定是充分考虑任务本身特点的，所以会任务进行分类，然后给不同类型任务建议合适的模型类型，最大的分类是：序列数据和图像数据的处理和分析，序列目前主推RNN和transfromer，图像主推CNN4

xw555666·2023-10-26 12:34

SincNet原理和代码学习

YoshuaBengio,“SpeakerRecognitionfromrawwaveformwithSincNet”1.论文内容摘要介绍SincNet架构相关工作实验设置结果结论和展望1）摘要端到端的CNN

weixin_51228224·2023-10-26 12:04

object detection

Jumpto...LeaderboardPapersR-CNNFastR-CNNFasterR-CNNMultiBoxSPP-NetDeepID-NetNoCDeepBoxMR-CNNYOLOYOLOv2AttentionNetDenseBoxSSDDSSDInside-OutsideNet

sophia_xw·2023-10-26 12:48

CNN实现与训练--------------以cifar10数据集为例进行演示（基于Tensorflow）

本文以cifar10数据集为例进行演示（cifar10数据集有5万张3232像素点的彩色图片，用于训练有1万张3232像素点的彩色图片，用于测试）importtensorflowastfimportosimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtensorflow.keras.layersimportConv2D,BatchNormaliz

weixin_44119674·2023-10-26 11:48

【深度学习】使用Pytorch实现的用于时间序列预测的各种深度学习模型类

深度学习模型类简介按滑动时间窗口切割数据集模型类CNNGRULSTMMLPRNNTCNTransformer简介本文所定义模型类的输入数据的形状shape统一为[batch_size,time_step

汐ya~·2023-10-26 08:46

DenseNet论文学习笔记

原始的CNN网络，包含L个层，则有L个连接，在DenseNet网络中如果包含L个层，则有L×（L+1）/2个连接。DenseNet网络有以下优点减缓梯度消失增强特征传播特征重

shuyeah·2023-10-26 08:13

论文笔记：CNN经典结构2（WideResNet，FractalNet，DenseNet，ResNeXt，DPN，SENet）

前言在论文笔记：CNN经典结构1中主要讲了2012-2015年的一些经典CNN结构。本文主要讲解2016-2017年的一些经典CNN结构。

weixin_30607659·2023-10-26 08:13

投资就是“大海捞针”—《区块链思维》

2019年2月28日，中国互联网络信息中心（CNNIC）在京发布第43次《中国互联网络发展状况统计报告》（以下简称《报告》）。

袁晔·2023-10-26 08:27

论文阅读：Pixel Recurrent Neural Networks

IntroductionPixelRNN和PixelCNN都没有做独立性假设。通过一层256维的softmax层来将像素值当做离散分布来建模。

qq184861643·2023-10-26 07:32

论文阅读：ByteNet, Neural Machine Translation in Linear Time

与PixelCNN类似，t的联合概率分布可以通过链式法则转化为连续的p(ti|t

qq184861643·2023-10-26 07:32

伺服驱动器--增益调整

增益调整1.1惯量辨识1.2刚性等级1.2.1刚性等级设定1.2.2微调参数1.3指令滤波1.4机械特性曲线1.5项目实战：3.1、刚性等级15的情况下分析曲线3.2、刚性等级28的情况下分析曲线3.3

会打退堂鼓·2023-10-26 06:30

windows中java -jar 在jar包中引用nacos配置中心的问题

parsedatafromNacoserror,dataId:glsMetadataliu.yaml,data:namespace:cluster:dcn:dcnId:dcn01dcnType:dcn01dcnname

小小微的博客·2023-10-26 04:13

第一章：神经网络中的名词解释

激活函数用来表述CNN的非线性度，对多层网络检测非线性特征十分理想。损失函数将数据输入，将神经网络的输出与历史数据的标签最对对比训练。因为新建

Strive_LiJiaLe·2023-10-26 03:33

基于麻雀算法优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制SSA-CNN-BILSTM-Attention分类预测

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述基于麻雀算法优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制SSA-CNN-BILSTM-Attention分类预测直接替换数据即可使用，保证程序可正常运行

前程算法屋·2023-10-26 03:51

基于麻雀算法优化卷积神经网络-双向门控循环单元结合注意力机制SSA-CNN-BiGRU-Attention分类预测

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述基于麻雀算法优化卷积神经网络-双向门控循环单元结合注意力机制SSA-CNN-BiGRU-Attention分类预测直接替换数据即可使用，保证程序可正常运行

前程算法屋·2023-10-26 03:51

回归预测 | MATLAB实现CNN-GRU-Attention多输入单输出回归预测

Matlab科研辅导帮·2023-10-26 03:51

SSA-CNN-LSTM-Attention回归预测 | Matlab 基于麻雀算法优化卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述SSA-CNN-LSTM-Attention回归预测|Matlab基于麻雀算法优化卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制评价指标包括:MAE、

前程算法屋·2023-10-26 03:51

SSA-CNN-BILSTM-Attention回归预测 | Matlab 基于麻雀算法优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述SSA-CNN-BILSTM-Attention回归预测|Matlab基于麻雀算法优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制评价指标包括:

前程算法屋·2023-10-26 03:21

分类预测 | MATLAB实现SSA-CNN-LSTM-Attention数据分类预测

分类预测|MATLAB实现SSA-CNN-LSTM-Attention数据分类预测目录分类预测|MATLAB实现SSA-CNN-LSTM-Attention数据分类预测分类效果基本描述模型描述程序设计参考资料分类效果基本描述

机器学习之心·2023-10-26 03:50

分类预测 | MATLAB实现SSA-CNN-BiGRU-Attention数据分类预测（SE注意力机制）

分类预测|MATLAB实现SSA-CNN-BiGRU-Attention数据分类预测（SE注意力机制）目录分类预测|MATLAB实现SSA-CNN-BiGRU-Attention数据分类预测（SE注意力机制

机器学习之心·2023-10-26 03:18

23年 20篇神经架构搜索(NAS) CVPR ICLR ICCV AAAI IJCAI Survey 笔记（持续更新）

目录1、CNN专题1.1PA&DA:JointlySamplingPAthandDAtaforConsistentNAS1.2.DisWOT:StudentArchitectureSearchforDistillationWithOutTraining1.3

从零开始的计科搬砖猫·2023-10-26 01:14

CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN，LSTM

http://cs231n.github.io/neural-networks-1https://arxiv.org/pdf/1603.07285.pdfhttps://adeshpande3.github.io/adeshpande3.github.io/A-Beginner's-Guide-To-Understanding-Convolutional-Neural-Networks/Appli

weixin_34174132·2023-10-26 01:08

人工智能：CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)的知识梳理

卷积神经网络（CNN）卷积神经网络（CNN），也被称为ConvNets或ConvolutionalNeuralNetworks，是一种深度学习神经网络架构，主要用于处理和分析具有网格状结构的数据，特别是图像和视频数据

贾斯汀玛尔斯·2023-10-26 01:07

CNN笔记：通俗理解卷积神经网络

通俗理解卷积神经网络（cs231n与5月dl班课程笔记）1前言2012年我在北京组织过8期machinelearning读书会，那时“机器学习”非常火，很多人都对其抱有巨大的热情。当我2013年再次来到北京时，有一个词似乎比“机器学习”更火，那就是“深度学习”。本博客内写过一些机器学习相关的文章，但上一篇技术文章“LDA主题模型”还是写于2014年11月份，毕竟自2015年开始创业做在线教育后，太

I_O_fly·2023-10-26 01:07

手把手教你玩转单目摄像头（OpenCv+Python）

深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和递归神经

code2035·2023-10-26 00:58

Vision Transformer 入门到继续入门2022

为什么先生2012·2023-10-26 00:54

学习记录——VAN LKA、LSKA

CNN 因为使用了局部上下文信息和平移不变性，极大地提高了神经网络的效率。视觉的注意力视觉的注意力可以被分为四个类

Chaoy6565·2023-10-25 21:18

YoloV8改进策略：独家原创，LSKA（大可分离核注意力）改进YoloV8，比Transformer更有效，包括论文翻译和实验结果

文章目录摘要论文：《LSKA（大可分离核注意力）：重新思考CNN大核注意力设计》1、简介2、相关工作3、方法4、实验5、消融研究6、与最先进方法的比较7、ViTs和CNNs的鲁棒性评估基准比较8、结论YoloV8

静静AI学堂·2023-10-25 21:40

LSKA（大可分离核注意力）：重新思考CNN大核注意力设计

AI浩·2023-10-25 21:31

【ResNet网络模型】

ResNet网络模型文章CNN经典网络模型网络结构残差单元模型特点网络深度的重要性为什么不能简单增加网络层数呢？残差块如何解决退化问题？

smilelingling·2023-10-25 20:01

什么是卷积神经网络？解决了什么问题？

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度神经网络模型，主要用于图像识别、语音识别和自然语言处理等任务。它通过卷积层、池化层和全连接层来实现特征提取和分类。

逍遥壮士·2023-10-25 17:38

多尺度特征融合总结（金字塔结构）

多尺度特征融合参考连接：多尺度融合介绍MTCNN论文解读图像金字塔----高斯和拉普拉斯一、什么是多尺度？

m0_53955985·2023-10-25 17:33

深度学习断层实战（二）——CNN神经网络模型建立（附程序）

卷积神经网络（CNN）是当今广泛使用的一种深度神经网络模型，它是在人工神经网络的基础上引入了卷积运算和采样操作，这种运算极大提高了提取信号特征的能力。

科技州与数据州·2023-10-25 16:18

基于机器学习与大数据的糖尿病预测计算机竞赛

Mr.D学长·2023-10-25 14:16

PV-RCNN++网络结构

PV-RCNN++（PV-RCNN-V2）论文：https://arxiv.org/pdf/2102.00463v1.pdf代码：https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet1

jiangtao129·2023-10-25 14:06

3DIoUMatch-PVRCNN 模型部分

论文地址：https://arxiv.org/abs/2012.04355v3项目地址：https://github.com/THU17cyz/3DIoUMatch-PVRCNN本篇论文的关键代码：Dataset

符号看象限_Wangerer·2023-10-25 14:05

3DIoUMatch-PVRCNN 数据处理部分

论文地址：https://arxiv.org/abs/2012.04355v3项目地址：https://github.com/THU17cyz/3DIoUMatch-PVRCNN本篇论文的关键代码：Dataset

符号看象限_Wangerer·2023-10-25 14:04

【3D 目标检测】PVRCNN详解(个人阅读心得并总结其他人的结论得出的文章)

第一篇3d检测博客，尽量做的详细。一核心思路文章称该方法把point-based和voxel-based两种方法的优势结合起来，提高了3D目标检测的表现。基于体素的操作可以高效的编码多尺度特征表示并生成高质量3D提案框，基于point操作有可变的感受野故可以保留更精确的位置信息。voxel-based（grid）优缺点：高效、但信息损失降低定位细粒度的精度（finegrainedlocalizat

J.Wang_China·2023-10-25 14:02

服务器跑通PVRCNN

参考博客：PV-RCNN参数修改数据集格式以及文件目录：OpenPCDet├──data│├──kitti│││──ImageSets│││──training│││├──calib&velodyne&

qq_36675590·2023-10-25 14:32

PCDet环境安装:PVRCNN网络环境配置

PVRCNN环境搭建：Reference：PVRCNN环境搭建环境框架：OpenPCDet点击主页InstallationSpconv：References:instructionsonhowtosuccessfullybuildspconv1.0

JaneQinJ·2023-10-25 14:27

pvrcnn在openpcdet框架下的实现流程

1.数据预处理pcdet/datasets/kitti/kitti_dataset.py下__getitem__函数def__getitem__(self,index):#index=4ifself._merge_all_iters_to_one_epoch:index=index%len(self.kitti_infos)info=copy.deepcopy(self.kitti_infos[i

~山有木兮·2023-10-25 14:56

使用 NGINX Unit 实施应用隔离

原文作者：ArtemKonev-SeniorTechnicalWriter原文链接：使用NGINXUnit实施应用隔离转载来源：NGINX中文官网NGINX唯一中文官方社区，尽在nginx.org.cnNGINXUnit

NGINX开源社区·2023-10-25 12:46

网络解析----yolox

这里引用yolox原作者的一些话，YOLOX的设计，在大方向上主要遵循以下几个原则：1.所有组件全平台可部署2.避免过拟合COCO，在保持超参规整的前提下，适度调参3.不做或少做稳定涨点但缺乏新意的工作

mmd_0912·2023-10-25 11:59

目标检测第三篇：基于SSD的目标检测算法

损失函数训练代码及参考SSD简介SSD，全称SingleShotMultiBoxDetector，是WeiLiu在ECCV2016上提出的一种目标检测算法，截至目前是主要的检测框架之一，相比FasterRCNN

浅冲一下·2023-10-25 11:57

HiVT、VectorNet运动预测方法分析

1.VectorNet原理基于DL的运动预测方法有基于渲染的方法和基于坐标点编码的方法：基于渲染的方法通过将交通要素渲染成一张特征图，再基于CNN等网络对特征进行学习，实现目标对象未来轨迹预测。

信雪神话·2023-10-25 09:06

Relu

image.png优点ReLU是神经网络中最常用的激活函数，尤其是在CNN中。如果您不确定要在网络中使用哪种激活功能，通常最好选择ReLU。

VvAvV·2023-10-25 09:25

利用传统方法（N-gram，HMM等）、神经网络方法（CNN，LSTM等）和预训练方法（Bert等）的中文分词任务实现

自然语言处理中文分词利用传统方法（N-gram，HMM等）、神经网络方法（CNN，LSTM等）和预训练方法（Bert等）的中文分词任务实现【Thewordsegmentationtaskisrealizedbyusingtraditionalmethods

JackHCC·2023-10-25 09:46

Caffe2移动端GPU支持列表

即使强大如iPhone，对于iPhone6s以下的设备，NNPACK加速的CPU实现也比Apple的MPSCNNConvolution性能好。

图波列夫·2023-10-25 09:28

卷积神经网络的感受野（一）

本文将参考多个教程来学习记录：如何计算卷积神经网络（CNN）的感受野？你知道如何计算CNN感受野吗？

曙光_deeplove·2023-10-25 09:47

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