卷积 全连6.1
深度可分离卷积
深度可分离卷积，使用了一些 trick 极大减少卷积所需参数量和计算量。 理解深度可分离卷积 若需要对 12×12×3 的输入使用卷积，获得 8×8×256 的输出，直接的卷积方法是使用 256 个 5×5×3 的卷积核（无 padding、步长为 1，下同）。此时卷积层的参数量为 19200，卷积 ......
鱼类识别系统Python+TensorFlow卷积神经网络算法模型+深度学习人工智能【计算机课设项目】
一、介绍 鱼类识别系统。使用Python作为主要编程语言开发，通过收集常见的30种鱼类（'墨鱼', '多宝鱼', '带鱼', '石斑鱼', '秋刀鱼', '章鱼', '红鱼', '罗非鱼', '胖头鱼', '草鱼', '银鱼', '青鱼', '马头鱼', '鱿鱼', '鲇鱼', '鲈鱼', '鲍鱼' ......
【信号与系统】卷积信号计算
 
在TensorFlow中，可以使用tf.nn.conv1d函数来进行一维的卷积操作，这个函数通常是用于卷积神经网络的，但也可以实现信号与系统里的卷积，此处关于信号与系统的卷积，可以参照【官方双语】那么……什么是卷积？_哔哩哔哩_bilibili Numpy代码及结果 #得到结果：[ 4 13 28 ......
机器学习笔记（四）初识卷积神经网络
前言 第一次写卷积神经网络，也是照着paddlepaddle的官方文档抄，这里简单讲解一下心得。 首先我们要知道之前写的那些东西都是什么，之前写的我们称之为简单神经网络，也就是简单一层连接输出和输出，通过前向计算和逆向传播，以及梯度下降的方式让结果慢慢滑向我们期望的终点。 这种方法固然好，但是它的限 ......
典型卷积神经网络（LeNet-5,AlexNet,VGG,GoogLeNet）
3.1 LeNet-5网络 LeNet-5 曾被大规模用于自动识别美国银行支票上的手写数字。该网络是卷积神经网络 (CNN)。CNN 是现代最先进的基于深度学习的计算机视觉的基础。这些网络建立在 3 个主要思想之上：局部感受野、共享权重和空间子采样。具有共享权重的局部感受野是卷积层的本质，下面描述的 ......
pytorch转onnx中关于卷积核的问题
pytorch导出onnx过程中报如下错误： RuntimeError: Unsupported: ONNX export of convolution for kernel of unknown shape. 我报错的部分代码如下： def forward(self, input): n, c, ......
【Python机器学习课程设计】基于卷积神经网络的动物图像分类+数据分析
一、选题背景 在现代社会中，图像分类是计算机视觉领域的一个重要任务。动物图像分类具有广泛的应用，例如生态学研究、动物保护、农业监测等。通过对动物图像进行自动分类，可以帮助人们更好地了解动物种类、数量和分布情况，从而支持相关领域的决策和研究。本研究的目标是使用卷积神经网络（CNN）对动物图像进行分类。 ......
【Python机器学习课程设计】基于卷积神经网络的动物图像分类
恢复内容开始 一、选题背景 在现代社会中，图像分类是计算机视觉领域的一个重要任务。动物图像分类具有广泛的应用，例如生态学研究、动物保护、农业监测等。通过对动物图像进行自动分类，可以帮助人们更好地了解动物种类、数量和分布情况，从而支持相关领域的决策和研究。本研究的目标是使用卷积神经网络（CNN）对动物 ......
安路TD5.6.1安装步骤【附安装包】
1.双击安装包TD_rel220906_r5.6.1_59063_64bit.msi 2.直接下一步 3.选择安装位置，进行安装 4.安装完成后找到安装路径license下 5.这样就可以正常使用软件了 软件安装下载链接： 链接：https://pan.baidu.com/s/1c4CO0yycTd ......
PMP工具与技术-6.1-1 监控项目工作的工具与技术--备案分析、成本效益分析、根本原因分析、挣值分析、趋势分析、偏差分析
一、专家判断（关注点/会议点/讨论点） 应该就以下主题，考虑具备相关专业知识或接受过相关培训的个人或小组的意见： 1. 挣值分析 2. 数据的解释和情境化 3. 持续时间和成本的估算技术 4. 趋势分析 5. 关于项目所在的行业以及项目关注的领域的技术知识 6. 风险管理 7. 合同管理 二、数据分 ......
PMP-6.1 监控项目工作--工作绩效报告、变更请求
######################################### 在规划过程组中，制定项目管理计划属于项目整合管理。 在执行过程组中，指导与管理项目工作和管理项目知识属于项目整合管理。 监控项目工作和实施整体变更控制都属于项目整合管理领域。 项目整合管理领域是对项目整体的控制的领域 ......
【专题】2023工业5G全连接工厂白皮书报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=33736 气候变化是一个全球性挑战，需要国际合作来解决。目前，已有189个国家加入了《巴黎协定》，并且各大经济体纷纷承诺实现碳中和目标，如欧盟委员会的长期战略愿景，中国的碳达峰和碳中和目标，以及美国重新加入巴黎协定。 阅读原文，获取专题报告合集全 ......
卷积
目录 卷积 卷积层的结构参数 计算公式 特殊卷积 卷积的矩阵表示 转置卷积 空洞卷积 可分离卷积 空间可分离卷积 深度可分离卷积 分组卷积 可变形卷积 卷积 卷积层的结构参数 **卷积核大小(Kernel Size): **定义卷积操作的感受野。 步幅(Stride): 定义卷积核遍历图像时的步幅大 ......
深度学习的典型神经网络类型——卷积神经网络（CNN）
1.CNN的定位 CNN属于深度学习中的一类典型神经网络，是一种前馈神经网络，它采用的是SGD（随机梯度下降）算法，它的人工神经元可以相应一部分覆盖范围内的单元，在图像处理方面的表现十分出色。 CNN在模式分类领域，因其避免了对图像的前期的预处理，所以它可以直接输入图像得到结果。 2.CNN的构成 ......
基于异构图卷积网络的网络威胁情报建模
基于异构图卷积网络的网络威胁情报建模 基本信息 题目：Cyber Threat Intelligence Modeling Based on Heterogeneous Graph Convolutional Network 来源：USENIX Association 摘要 网络威胁情报 （CTI） ......
【Pytorch基础实战】第二节，卷积神经网络
项目地址 https://gitee.com/wxzcch/pytorchbase/tree/master/leason_2 源码 import torch from torch import nn, optim from torch.autograd import Variable from to ......
经典卷积神经网络LeNet&AlexNet&VGG
LeNet LeNet-5是一种经典的卷积神经网络结构，于1998年投入实际使用中。该网络最早应用于手写体字符识别应用中。普遍认为，卷积神经网络的出现开始于LeCun等提出的LeNet网络，可以说LeCun等是CNN的缔造者，而LeNet则是LeCun等创造的CNN经典之作网络结构图由下图所示： L ......
InternImage: Exploring Large-Scale Vision Foundation Models with Deformable Convolutions 可变形卷积v3
InternImage: Exploring Large-Scale Vision Foundation Models with Deformable Convolutions * Authors: [[Wenhai Wang]], [[Jifeng Dai]], [[Zhe Chen]], [[Z ......
Deformable ConvNets V2: More Deformable, Better Results 可变形卷积v2
Deformable ConvNets V2: More Deformable, Better Results * Authors: [[Xizhou Zhu]], [[Han Hu]], [[Stephen Lin]], [[Jifeng Dai]] DOI: 10.1109/CVPR.2019. ......
Conv2Former: A Simple Transformer-Style ConvNet for Visual Recognition：使用大核卷积调制来简化注意力
Conv2Former: A Simple Transformer-Style ConvNet for Visual Recognition * Authors: [[Qibin Hou]], [[Cheng-Ze Lu]], [[Ming-Ming Cheng]], [[Jiashi Feng]] ......
ffmpeg-6.1编译
ffmpeg编译 ** ffmpeg详细说明可以参考：** https://blog.csdn.net/leixiaohua1020/article/details/44220151 https://www.cnblogs.com/leisure_chn/category/1351812.html ......
SCConv：用于特征冗余的空间和通道重建卷积
SCConv：用于特征冗余的空间和通道重建卷积 摘要 卷积神经网络（CNN）在各种计算机视觉任务中取得了显着的性能，但这是以巨大的计算资源为代价的，部分原因是卷积层提取了冗余特征。最近的工作要么压缩训练有素的大型模型，要么探索精心设计的轻量级模型。在本文中，我们尝试利用特征之间的空间和通道冗余进行 ......
纯卷积BEV模型的巅峰战力 | BEVENet不用Transformer一样成就ADAS的量产未来(转)
近年来，在自动驾驶领域，鸟瞰视角（BEV）空间中的3D目标检测作为一种普遍的方法逐渐脱颖而出。尽管与视角视图方法相比，BEV方法在精度和速度估计方面得到了改进，但将BEV技术部署到实际自动驾驶车辆中仍然具有挑战性。这主要归因于它们依赖于基于视觉 Transformer （ViT）的架构，这使得相对于 ......
深度学习笔记4：在卷积基上添加数据增强代码块和分类器
特征提取的另一种方式是将原有模型与一个新的密集分类器相连接，以构建一个新的模型，然后对整个模型进行端到端的训练。这种方法在输入数据上进行整体训练，使模型能够更好地适应数据特性并提取更有效的特征。通过这种方式，模型的性能可以得到进一步提高，同时也能更好地捕捉到数据中的复杂模式。 冻结卷积基 from ......
团队作业6.1——Alpha阶段项目复审
一、Alpha阶段项目复审 作业所属课程 所属课程链接 作业要求 团队作业6——复审与事后分析 团队Github仓库链接 Github链接 作业目标 评审与事后总结 评审人 为了保证评审结果的客观性和准确性，我们团队选择三位团队成员进行评审。 评审人：黄翼山 和 两位不愿意透露名字的帅哥 评审结果如 ......