卷积 深度 图像pytorch
解码注意力Attention机制：从技术解析到PyTorch实战
在本文中，我们深入探讨了注意力机制的理论基础和实际应用。从其历史发展和基础定义，到具体的数学模型，再到其在自然语言处理和计算机视觉等多个人工智能子领域的应用实例，本文为您提供了一个全面且深入的视角。通过Python和PyTorch代码示例，我们还展示了如何实现这一先进的机制。 关注TechLead， ......
关于二叉树中三种深度遍历方式的理解
今日刷题，538. 把二叉搜索树转换为累加树。明确知道利用二叉搜索树中序遍历的情况下是有序数组这一个特点，进行“逆中序”来累加。但是在递归时却还是有些没有搞清楚一些细节，终究还是没有掌握。 问题主要还是在于递归返回值的处理上： 在中序遍历的情况下，似乎对于左右两个节点的遍历，不太方便进行返回值的操作 ......
深度学习之Attention Model（注意力模型）
https://www.cnblogs.com/jiangxinyang/p/9367497.html 1、Attention Model 概述 深度学习里的Attention model其实模拟的是人脑的注意力模型，举个例子来说，当我们观赏一幅画时，虽然我们可以看到整幅画的全貌，但是在我们深入仔细 ......
基于LSTM深度学习网络的时间序列分析matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 LSTM是一种循环神经网络（RNN）的变体，专门设计用于处理序列数据。LSTM网络通过记忆单元和门控机制来捕捉时间序列中的长期依赖关系，避免了传统RNN中的梯度消失问题。LSTM的核心原理包括三种门控：输入门（i ......
深度学习入门--认识深度学习以及安装工具
感谢李沐老师的教学视频以及《动手学深度学习》，视频总时长47h https://zh-v2.d2l.ai/chapter_preface/index.html https://www.bilibili.com/video/BV1if4y147hS/?spm_id_from=333.999.0.0&v ......
104.二叉树的最大深度
目录题目法一、后序遍历法二、层序遍历 题目 给定一个二叉树 root ，返回其最大深度。二叉树的 最大深度 是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 示例 1： 输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：3 示例 2： 输入：root = [1,null,2] ......
pytorch(13-2) CycleGAN
官网 https://junyanz.github.io/CycleGAN/ 代码 https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix ......
pytorch(13) GAN模型
https://zh.d2l.ai/chapter_computer-vision/neural-style.html import torch import torchvision from torch import nn from d2l import torch as d2l # 1阅读内容和 ......
ElasticSearch深度解析入门篇：高效搜索解决方案的介绍与实战案例讲解，带你避坑
ElasticSearch深度解析入门篇：高效搜索解决方案的介绍与实战案例讲解，带你避坑 1.Elasticsearch 产生背景 大规模数据如何检索 如：当系统数据量上了 10 亿、100 亿条的时候，我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题： 1）用什么数据库好？(mysql、oracl ......
[Leetcode] 0111. 二叉树的最小深度
111. 二叉树的最小深度 题目描述 给定一个二叉树，找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明：叶子节点是指没有子节点的节点。 示例 1： 输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：2 示例 2： 输入：root = [2,nu ......
多模态对比语言图像预训练CLIP：打破语言与视觉的界限
多模态对比语言图像预训练CLIP：打破语言与视觉的界限 一种基于多模态（图像、文本）对比训练的神经网络。它可以在给定图像的情况下，使用自然语言来预测最相关的文本片段，而无需为特定任务进行优化。CLIP的设计类似于GPT-2和GPT-3，具备出色的零射击能力，可以应用于多种多模态任务。 多模态对比语言 ......
pytorch 学习记录
model.train()：启用 Batch Normalization 和 Dropout。作用：对BN层，保证BN层能够用到每一批数据的均值和方差，并进行计算更新；对于Dropout，model.train()是随机取一部分网络连接来训练更新参数。 model.eval()：不启用 Batch ......
刘老师《Pytorch深度学习实践》第三讲：梯度下降
1.分治法不能用 局部点干扰性大 2.梯度下降 3. 随机梯度下降 随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent, SGD)：由于批量梯度下降法在更新每一个参数时，都需要所有的训练样本，所以训练过程会随着样本数量的加大而变得异常的缓慢。随机梯度下降法正是为了解决批量梯度下降 ......
dom-to-image图像失真
// height: document.getElementById("hwLabelform").scrollHeight,//canvas高 // width: document.getElementById("hwLabelform").scrollWidth, //canvas宽 // sc ......
基于Googlenet深度学习网络的矿物质种类识别matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 VGG在2014年由牛津大学著名研究组vGG (Visual Geometry Group)提出，斩获该年lmageNet竞赛中Localization Task (定位任务)第一名和 Classificatio ......
python3_图像
图像读取的Image.open()和cv2.imread()的区别-CSDN博客 报错：ModuleNotFoundError: No module named 'PIL'解决方法-CSDN博客 wordcloud: raise ValueError(“Only supported for True ......
video标签播放黑屏，只有声音无图像
原链接：https://www.jianshu.com/p/23927bf4b634 在做视频上传时，发现有的视频上传之后无法播放的问题，在手机（ios）上却可以显示 一、先从video标签讲起 在2000年代初期到后期，网络上的视频播放主要依靠Flash插件，这是因为当时没有其它方法可以在浏览器上 ......
Transoformer Pytorch实现
LayerNorm层 作用 BatchNorm计算的是一批样本，样本间同一个通道进行正则化 LayerNorm计算的是一个样本内，一个样本内进行正则化。 实现代码 class LayerNorm(nn.Module): def __init__(self,features,eps=1e-6): su ......
[Leetcode] 0832. 翻转图像
832. 翻转图像 题目描述 给定一个 n x n 的二进制矩阵 image ，先 水平 翻转图像，然后 反转 图像并返回 结果 。 水平翻转图片就是将图片的每一行都进行翻转，即逆序。 例如，水平翻转 [1,1,0] 的结果是 [0,1,1]。 反转图片的意思是图片中的 0 全部被 1 替换， 1 ......
图像形态学自学（持续更新ing）
一、膨胀运算 膨胀运算是图像二值形态学的基本运算，是将与物体接触的背景点合并到该物体中，使边界向外部扩张的过程。 具体操作是：用一个结构元素（例子中为3*3方格）扫描图像中的每一个像素，用结构元素中的每一个像素与其覆盖的像素做"与"操作，如果都为０，则该像素为０，否则为１。 ......
全面掌握胶囊网络：从基础理论到PyTorch实战
本文全面深入地探讨了胶囊网络（Capsule Networks）的原理、构建块、数学模型以及在PyTorch中的实现。通过本文，读者不仅能够理解胶囊网络的基础概念和高级数学原理，还能掌握其在实际问题中的应用方法。 关注TechLead，分享AI与云服务技术的全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构 ......
C++U5-深度优先搜索-03（记忆化搜索、剪枝和优化）
💡 根据 遗忘曲线：如果没有记录和回顾，6天后便会忘记75%的内容 笔记正是帮助你记录和回顾的工具，不必拘泥于形式，其核心是：记录、翻看、思考 思维导图 记忆化搜索图示： 剪枝和优化解释 例题讲解： 【天下第一】 #include <bits/stdc++.h> using namespace s ......
【专题】2022年中国数字孪生行业研究报告-数字孪生与产业深度融合-推动报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34041 本次报告合集分为数字孪生综述、技术架构建设、核心技术分享、新型技术成果展示以及重点行业应用五大内容版块。从数字孪生应用建设路径的角度出发，着重提出了“数智视融合，虚实人联动”的观点，并提供数字孪生应用技术的参考。同时，本报告合集还完整系 ......
基于深度学习的自动驾驶汽车语义分割与场景标注算法研究。
自动驾驶汽车是当前研究的热点领域之一，其中基于深度学习的语义分割与场景标注算法在自动驾驶汽车的视觉感知中具有重要作用。本文将围绕自动驾驶汽车的语义分割与场景标注算法展开研究。 一、研究背景 随着人工智能技术的不断发展，自动驾驶汽车逐渐成为汽车产业的重要发展方向。在自动驾驶汽车的视觉感知中，语义分割和 ......
深度学习（非线性优化）
之前做非线性优化一般都是求雅可比矩阵或者数值求导，然后通过高斯牛顿或者LM迭代求解。 这次用pytorch中的方法求解试试。 下面给一个用pytorch求解的代码，例子是之前文章中的。 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as ......
自动驾驶汽车中的图像识别与机器学习算法的实践与挑战
自动驾驶汽车中的图像识别与机器学习算法的实践与挑战 自动驾驶汽车技术的关键在于其对环境的感知和理解。通过图像识别和机器学习算法，自动驾驶汽车能够识别道路、车辆、行人以及其他交通元素，进而做出决策并执行相应的驾驶操作。然而，这项技术在实际应用中仍面临一些挑战。 一、图像识别的实践 在自动驾驶汽车中，图 ......
ResNet详解：网络结构解读与PyTorch实现教程
本文深入探讨了深度残差网络（ResNet）的核心概念和架构组成。我们从深度学习和梯度消失问题入手，逐一解析了残差块、初始卷积层、残差块组、全局平均池化和全连接层的作用和优点。文章还包含使用PyTorch构建和训练ResNet模型的实战部分，带有详细的代码和解释。 关注TechLead，分享AI与云服 ......
基于CNN卷积神经网络的目标识别matlab仿真,数据库采用cifar-10
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 MATLAB2022a 3.算法理论概述 CNN是一种专门用于图像处理的神经网络架构，其核心是卷积层、池化层和全连接层。CNN利用卷积操作和池化操作来自动学习图像中的特征，然后通过全连接层将这些特征映射到不同类别的标签上，实现图像分类和目标识别。 CNN ......
基于CNN卷积神经网络的口罩检测识别系统matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 新型冠状病毒可以通过呼吸道飞沫等方式传播，正确佩戴口罩可以有效切断新冠肺炎病毒的传播途径，是预防感染的有效措施。国内公众场合要求佩戴口罩。而商场、餐饮、地铁等人员密集型的场所对人流量高峰时段的应对措施往往令人力不 ......