mscnn

基于知识蒸馏的单幅图像去雾方法

早期的大多数方法仍然基于大气退化模型恢复无雾图像例如，Ren等[4]提出的MSCNN和Cai等[5]提出的DehazeNet是最早采用CNN进行图像去

HoraceO·2023-11-03 06:16

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

西安交大转子数据集故障诊断（Python代码，MSCNN结合LSTM结合注意力机制模型）

1.运行效果：西安交大转子数据集故障诊断（Python代码，MSCNN结合LSTM结合注意力机制模型）_哔哩哔哩_bilibili2.环境库版本如果库版本不一样，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·2023-10-13 00:43

【论文解读】——基于多尺度卷积网络的遥感目标检测研究（姚群力，胡显，雷宏）

——基于多尺度卷积网络的遥感目标检测研究（姚群力，胡显，雷宏）该文针对现有遥感图像目标检测算法对于复杂场景下多尺度目标检测精度较低、泛化能力差的问题，提出了一种多尺度卷积神经网络遥感目标检测框架———MSCNN

醪糟小丸子·2023-09-22 15:01

东南大学轴承故障诊断（Python代码，没有使用复合故障类型数据，内圈/外圈/滚动体/正常四种类型下的诊断，模型为MSCNN结合LSTM结合注意力机制模型，有注释）

，例如本次的MSCNN结合LSTM结合注意力机制模型1.东南大学采集数据平台数据该数据集包含2个子数据集，包括轴承数据和齿轮数据，这两

深度学习的奋斗者·2023-08-19 00:34

MSCNN_LSTM_Attention模型下江南大学数据集轴承故障诊断（Python，TensorFlow框架下，很容易改为其它模型，解压缩后可以直接运行，无需修改数据目录，代码有详细注释）

本篇用的MSCNN_LSTM_Attention模型与MSCNN_LSTM_Attention模型下轴承故障诊断（Python，TensorFlow框架下，很容易改为其它模型，解压缩后可以直接运行，无需修改数据目录

深度学习的奋斗者·2023-08-14 11:54

东南大学齿轮箱故障诊断（Python代码，MSCNN结合LSTM结合注意力机制模型，代码有注释）

运行代码要求：代码运行环境要求：Keras版本>=2.4.0，python版本>=3.6.01.东南大学采集数据平台：数据该数据集包含2个子数据集，包括轴承数据和齿轮数据，这两个子数据集都是在传动系动力学模拟器（DDS）上获取的。（第一个文件夹是轴承数据，第二个文件夹是齿轮数据，本次是针对齿轮数据进行故障诊断）有两种工况，转速-负载配置设置为20-0和30-2。在每个文件中，有8行信号，分别表示：

深度学习的奋斗者·2023-08-14 11:54

电机故障诊断(python程序，模型为MSCNN结合LSTM结合注意力机制模型，有注释)

代码运行环境要求：TensorFlow版本>=2.4.0，python版本>=3.6.01.电机常见的故障类型有以下几种：轴承故障：轴承是电机运转时最容易受损的部件之一。常见故障包括磨损、疲劳、过热和润滑不良，这些问题可能导致噪音增加和电机性能下降。绝缘老化：电机绝缘材料随着使用时间的增加会老化，失去绝缘性能，导致绝缘击穿和电机短路。绕组故障：电机的绕组可能出现短路、开路或者匝间故障，这些故障会导

深度学习的奋斗者·2023-08-14 11:50

如何用Python 实现景区安防系统

人员跟踪定位监测8、智能视觉交互涉及算法1、目标检测算法2、目标跟踪算法3、人群密度估计算法4、姿态估计算法本设计中，利用YOLO目标检测算法、Openpose姿态识别算法、deepsort跟踪算法、MSCNN

·2023-02-16 20:55

3.Single Image Dehazing via MSCNN-HE 论文阅读

SingleImageDehazingviaMulti-scaleConvolutionalNeuralNetworkswithHolisticEdges译为：基于整体边缘多尺度卷积神经网络的单幅图像去噪作者：XiaochunCao、WenqiRen、JinshanPan、HuaZhang和Ming-HsuanYangAbstract本文的算法：是由一个粗比例尺网络和细比例尺网络组成，粗比例尺基于

ChenTsingZheng·2023-01-16 11:31

轻量高效！清华智能计算实验室开源基于PyTorch的视频 (图片) 去模糊框架SimDeblur

基于PyTorch的视频(图片)去模糊框架SimDeblur它的特点是：全面：涵盖经典的视频(图像)去模糊算法，如MSCNN,SRN,DeblurGAN,EDVR,等等。高效：支持DDP多机多卡训练。

极市平台·2022-12-25 16:02

2021-03-24【Faster R-CNN理解&&改进思路（方向）】记录贴

fasterrcnn的改进方向_weixin_34293911的博客FasterR-CNN改进篇（一）：ION●HyperNet●MSCNN_跟随技术的脚步-linolzhang的专栏FasterR-CNN

m_Molly·2022-12-04 17:04

基于MSCNN的人群密度估计之生成人群密度图

项目地址：https://github.com/zzubqh/CrowdCount，如果你感觉有点用就帮忙点个start吧概述和生成人群密度图基于MSCNN的人群密度估计：概述和生成人群密度图数据集制作和数据生成器密度等级分类网络

zzubqh103·2022-12-03 22:14

深度学习上的又一重点发现——利用MSCNN实现人群密度监测

作者|李秋键出品|AI科技大本营(ID:rgznai100)人群密度计数是指估计图像或视频中人群的数量、密度或分布，它是智能视频监控分析领域的关键问题和研究热点，也是后续行为分析、拥塞分析、异常检测和事件检测等高级视频处理任务的基础。随着城市化进程的快速推进，城市人口数量急剧增长，导致各种人员高度聚集的社会活动频繁发生，如果管控不当，极易发生拥挤踩踏事故。例如上海“12.31”外滩踩踏事故中，由于

AI科技大本营·2022-12-03 22:43

【每日一网】Day24：MS-CNN简单理解

MSCNN算法背景本文提出了一种多尺度的神经网络，用于快速的多尺度目标检测，作者将FasterRCNN进行多尺度化，从而提升了对小目标检测效果，在自然图像中，目标可以以不同的比例和大小出现，如图中黄色边看所示

dudu199806·2021-01-07 19:22

基于python的入侵检测系统毕设_基于时空特征融合的入侵检测系统模型

在本文中，我们提出了一种将多尺度卷积神经网络与长短期记忆（MSCNN-LSTM）相结合的统一模型。该模型首先利用多尺度卷积神经网络（MSCNN）分析数据集的空间

weixin_39843677·2020-11-25 08:08

汇总：密集人群检测

arxiv.org/abs/1702.02359keras代码：https://github.com/xiaochus/MSCNNTensorFlow版本代码：https://github.com/Ling-Bao/mscnn

Yrs_Dennis·2020-09-14 08:46

[论文解读] MSCNN: A Unified Multi-scale Deep Convolutional Neural Network for Fast Object Detection

基本情况《AUnifiedMulti-scaleDeepConvolutionalNeuralNetworkforFastObjectDetection》是发表于ECCV16的一篇很出色的文章，来自加州圣地亚哥的ZhaoweiCai。其基本思路是提出了一种多尺度卷积神经网络，由于不同层的featuremap的优势不一样，如较低层的featuremap由于感知野较小，因此对与小物体的检测相对较好；较

williamyi96·2020-08-25 05:08

MSCNN论文解读-A Unified Multi-scale Deep Convolutional Neural Network for Fast Object Detection

多尺度深度卷积神经网络进行快速目标检测：两阶段目标检测器，与faster-rcnn相似，分为anobjectproposalnetworkandanaccuratedetectionnetwork.文章主要解决的是目标大小不一致的问题，尤其是对小目标的检测，通过多层次的结构，实现多尺度的目标检测。之前所使用的简单的单一尺度的目标检测器通常为了识别出图片中大小适中的目标而将感受野设定为一个适当的大小

花花花哇_·2020-08-25 04:42

MSCNN

其代码已经开源到GitHub，链接为：https://github.com/zhaoweicai/mscnn这篇文章主要解决多尺度同时存在时的检索问题，设计了MSCNN网络，提出了两点创新：（1）针对多尺度问题

小白aaa·2020-08-17 15:00

目标检测--A Unified Multi-scale Deep Convolutional Neural Network for Fast Object Detection

AUnifiedMulti-scaleDeepConvolutionalNeuralNetworkforFastObjectDetectionECCV2016https://github.com/zhaoweicai/mscnn

O天涯海阁O·2020-07-10 14:49

人群分析、人群计数开源代码文献及数据库

Multi-scaleConvolutionNeuralNetworksforCrowdCountingInceptionmodule用于人群密度估计tensorflow:https://github.com/Ling-Bao/mscnn

O天涯海阁O·2020-07-09 05:56

基于MSCNN的人群密度估计之数据集制作

数据集制作基于MSCNN的人群密度估计：概述和生成人群密度图数据集制作和数据生成器密度等级分类网络MSCNN的训练和预测生成数据集人群密度数据标记在labelme中选择“points”对图片中的人头进行标记

喵水军的近卫第76师·2020-07-07 23:21

目标检测算法-MSCNN（用于人群计数）

1：首先从模型结构整体理解重要网络结构：MSB结构网络架构应用于人群计数2：从代码层面理解2.1MSB结构，就是四种卷积核对输入分别进行卷积，然后叠加起来（多种卷积核可以提取不同大小范围的特征，实现多尺度），然后经过BN归一化，再然后经过relu激活函数进行非线性变换，这就是MSB的结构了，还是很简单的。defMSB(filters):"""Multi-ScaleBlob.Arguments:fi

TJMtaotao·2019-04-20 23:47

目标检测：MSCNN

其代码已经开源到GitHub，链接为：https://github.com/zhaoweicai/mscnn。

AI百科·2018-10-09 16:39

「Computer Vision」Note on MSCNN （多尺度卷积网络）

SinaWeibo：小锋子ShawnTencentE-mail：[email protected]://blog.csdn.net/dgyuanshaofeng/article/details/810462700摘要MS-CNN包含proposal子网络和detection子网络。（这就和Faster类似。）在KITTI和Caltech数据集上，可达15FPS，可检测小目标。（解决小目标难以

小锋子Shawn·2018-07-14 18:59

推荐频道