卷积numpy
深度学习| 卷积神经网络与典型结构
神经网络与卷积神经网络 从神经网络到卷积神经网络 DNN能用到计算机视觉上吗？为什么需要CNN？ 卷积神经网络和人工神经网络的差异在哪？ 1.层级结构 保持了层级网络结构； 不同层次有不同形式（运算）与功能； 主要是以下层次： 数据输入层/ Input Iayer 卷积计算层/ CONV Iayer ......
m基于FC全卷积网络和kalman的遮挡车辆跟踪算法matlab仿真,用matconvnet-1.0-beta20工具箱
1.算法描述 1.1全卷积神经网络 全卷积神经网络（Fully Convolutional Networks，FCN）是Jonathan Long等人于2015年在Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation一文中提出的用于图像语义分割 ......
How to get indices of top-K values from a numpy array
How to get indices of top-K values from a numpy array np.argpartition(probs,-5)[-5:] ......
使用卷积神经网络实现图片去摩尔纹
摘要：本项目主要介绍了如何使用卷积神经网络去检测翻拍图片，主要为摩尔纹图片；其主要创新点在于网络结构上，将图片的高低频信息分开处理。 本文分享自华为云社区《图片去摩尔纹简述与代码实现》，作者： 李长安。 1前言 当感光元件像素的空间频率与影像中条纹的空间频率接近时，可能产生一种新的波浪形的干扰图案， ......
Matlab使用CNN(卷积神经网络)对一维信号(如语音信号、心电图信号)进行二分类源程序
Matlab使用CNN(卷积神经网络)对一维信号(如语音信号、心电图信号)进行二分类源程序。 也可以改成多分类。 会提供原始数据，数据可直接替换为自己的数据运行，注释详细 工作如下： 1、加载数据，一共为200个正常样本和200个异常样本，训练集为80%，即160正常和160异常，一共320条数据； ......
基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序
基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序，预测精度很高。 可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等 标记注释清楚，可直接换数据运行。 代码实现训练与测试精度分析。YID:5860673742612391 ......
深度学习—常见的卷积操作和卷积神经网络
各种常见的卷积操作 0、三种模式及输出矩阵尺寸计算 W输入矩阵宽，w是卷积核的大小，p是padding的数值，stride是滑动步幅 Full 补k-1圈 ：w0 =（ | W | - w + 2p ）/ stride + 1 Same 补若干圈：w0 = ceil（ | W | / stride） ......
CoordConv：给你的卷积加上坐标
摘要：本文主要对CoordConv的理论进行了介绍，对其进行了复现，并展示了其在网络结构中的用法。 本文分享自华为云社区《CoordConv：给你的卷积加上坐标》，作者： 李长安。 一、理论介绍 1.1 CoordConv理论详解 这是一篇考古的论文复现项目，在2018年作者提出这个CoordCon ......
基于CNN卷积神经网络的minst数据库手写字识别matlab仿真
1.算法描述 深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习 ......
深度学习的数学基础: 函数/参数优化/矩阵运算/向量化/卷积运算/张量运算
1. 函数与导数 函数是一种映射关系，将一个或多个自变量的取值映射为一个因变量的取值。 函数的导数表示函数在某一点处的变化率，即函数图像在该点的切线斜率。 导数可以用来求解函数的最值、优化问题、拟合曲线等。 常见的求导方法包括使用基本导数公式、链式法则、反函数法则、隐函数法则等。 导数具有一些重要性 ......
使用matlab深度学习工具箱实现CNN卷积神经网络训练仿真
1.算法描述 深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习 ......
Tensflow & Numpy to implement Linear Regresssion and Logistic Regression
Optional Lab - Neurons and Layers¶ In this lab we will explore the inner workings of neurons/units and layers. In particular, the lab will draw parall ......
numpy.ndarray.flatten-返回array一维的复制本
参考：https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.ndarray.flatten.html 语法格式 ndarray.flatten(order='C') 参数order有{"C", "F', "A", "K"}可供选择。C '表示按 ......
什么是deconv操作（反卷积，转置卷积）
1. 前言 zfnet在他们可视化的时候，利用到了《Zeiler, M., Taylor, G., and Fergus, R. Adaptive deconvolutional networks for mid and high level featurelearning. In ICCV, 20 ......
CNN卷积神经
1.概念 CNN -> 深度学习模型，主要用于图像识别、语音识别、自然语言处理等。 2.卷积操作 1.滑动卷积核(一个小矩阵、滤波器)对输入图像进行特征提取 2.滑动在图像上，对每个位置的像素进行加权求和 -> 新的输出矩阵(特征图) $$y[i] = (w * x)[i] = sum(j=0 to ......
numpy.zeros-返回一个以0填充的给定形状和类型的新数组
参考：https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.zeros.html 语法格式 numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C', *, like=None) 常用参数解释： shape: 接受整数 ......
卷积神经网络理论
卷积基本概念 卷积操作 感受野计算 RFi = ( RFi+1 - 1)x si +Kisi为第i层的步长，Ki为第i层卷积核大小。 数据填充 图像填充后卷积输出的维度： n：图像大小 f：卷积核大小 p：填充的层数 s：卷积核的步幅 卷积模式 Full：全填充，扩大原图Same：填充保持原图大小V ......
聊聊池化层和步长为2的卷积层
摘要：对于池化层和步长为2的卷积层来说，个人的理解是这样的，池化层是一种先验的下采样方式，即人为的确定好下采样的规则；而对于步长为2的卷积层来说，其参数是通过学习得到的，采样的规则是不确定的。 本文分享自华为云社区《对于池化层和步长为2的卷积层的一些思考》，作者： 李长安。 引言 对于池化层和步长为 ......
python中将QImage转化成 opencv 下的 MAT(numpy ndarray) 对象
最近写了一个脚本，用PyQt自带的screen方法截取某个程序的画面，然后用OpenCV判断截取的图片中有没有想要的东西 from PyQt5.QtWidgets import QApplication import sys app = QApplication(sys.argv) screen = ......
邻接矩阵、稀疏矩阵(torch, sparse, numpy)相互转换 [转载]
原链接：邻接矩阵转稀疏矩阵 邻接矩阵转稀疏矩阵 Example： import scipy.sparse as sp import numpy as np import torch adj_matrix = torch.randint(0,2,(4,4)) print(adj_matrix) # 输 ......
NumPy
np.arange vs np.linspace Both np.arange and np.linspace are used to create arrays with evenly spaced values, but they have different ways of specifyin ......
神经网络基础部件-卷积层详解
本文深度讲解了卷积计算的原理，并详细介绍了构成所有卷积网络主干的基本元素，包括卷积层本身、填充(padding)和步幅 (stride)的基本细节、用于在相邻区域汇聚信息的汇聚层(pooling)，最后给出卷积层和汇聚层的代码示例和CNN框架结构图。 ......
【论文笔记】FCN全卷积网络
全卷积网络（FCN）是用于图片语义分割的一种卷积神经网络（CNN），由Jonathan Long，Evan Shelhamer 和Trevor Darrell提出，由此开启了深度学习在语义分割中的应用。语义分割是计算机视觉领域很重要的一个分支，在自动驾驶、地面检测等方面都起到很重要作用。与简单区分前 ......
在不使用cv2等库的情况下利用numpy实现双线性插值缩放图像
起因 我看到了一个别人的作业，他们老师让不使用cv2等图像处理库缩放图像 算法介绍 如果你仔细看过一些库里缩放图像的方法参数会发现有很多可选项，其中一般默认是使用双线性插值。具体步骤： 计算目标图坐标对应原图中哪些坐标来填充 根据双线性插值的公式写出代码 其中缩放函数使用numpy来加快速度，使用f ......
从 Numpy+Pytorch 到 TensorFlow JS：总结和常用平替整理
demo展示 这是一个剪刀石头布预测模型，会根据最近20局的历史数据训练模型，神经网络输入为最近2局的历史数据。 如何拥有较为平滑的移植体验？ 保持两种语言，和两个框架的API文档处于打开状态，并随时查阅：Python，JavaScript；Pytorch，TensorFlow JS（用浏览器 F3 ......