sparse r-cnn cnn
卷积神经网络CNN
# 卷积神经网络 假设一张图片由28x28个像素块构成，每个像素块有一个值，称为灰度值，取值范围是0-255。而在深度学习中，我们用一个28x28的矩阵来存储图片信息，将0-255的灰度值转换为0-1之间的值。0代表全白，1代表全黑。图片存储的时候以0-255灰度值存储，而我们将图片载入到网络中时， ......
基于CNN卷积神经网络的目标识别算法matlab仿真,测试mnist数据库
1.算法理论概述 我们将介绍CNN卷积神经网络的基本原理和数学模型，并解释其在图像分类中的优势。然后，我们将详细介绍如何使用matlab实现CNN卷积神经网络，并在mnist数据库上进行测试。 1.1、CNN卷积神经网络的基本原理 CNN卷积神经网络是一种广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的人工神经 ......
Git Sparse Checkout
# 背景 由于仓库有2k+文件，并不想全部拉取下来，只想拉取特定文件。 最后确定使用git的稀疏检出(sparse checkout)功能。 # 步骤： 初始化仓库&进入仓库： ``` git init cd ``` 关联远程仓库： ``` git remote add origin ``` 打开稀 ......
[论文笔记] Line-CNN: End-to-End Traffic Line Detection With Line Proposal Unit
作者受Faster-RCNN启发, 提出Line-CNN, 提出了一种新颖的车道线Anchor的表示方法,解决了车道线检测中表征的难点, 实现了端到端的车道线检测 ......
深度学习 - 卷积神经网络（CNN）介绍+实例说明
https://blog.csdn.net/weixin_46072771/article/details/108590347 卷积神经网络（CNN）简介CNN基础前面我们讲解了机器学习基础知识，包括多层感知器等问题。下面我们要介绍的目标识别与分类，就是在前面问题的基础上进行扩展，实现对于图像等分类 ......
金融时间序列预测方法合集：CNN、LSTM、随机森林、ARMA预测股票价格（适用于时序问题）、相似度计算、各类评判指标绘图（数学建模科研适用）
金融时间序列预测方法合集：CNN、LSTM、随机森林、ARMA预测股票价格（适用于时序问题）、相似度计算、各类评判指标绘图（数学建模科研适用） ......
LeViT-UNet：transformer 编码器和CNN解码器的有效整合
前言 本文介绍了一种新的医学图像分割架构levi-unet，它使用transformer 作为编码器，这使得它能够更有效地学习远程依赖关系。levi-unet比传统的U-Nets更快，同时仍然实现了最先进的分割性能。 本文转载自DeepHub IMBA 作者 | Golnaz Hosseini 仅用 ......
LeViT-UNet：transformer 编码器和CNN解码器的有效整合
levi - unet[2]是一种新的医学图像分割架构，它使用transformer 作为编码器，这使得它能够更有效地学习远程依赖关系。levi - unet[2]比传统的U-Nets更快，同时仍然实现了最先进的分割性能。 levi - unet[2]在几个具有挑战性的医学图像分割基准上取得了比其他 ......
时间序列预测-基于LSTM-CNN的人体活动识别
本文主要利用LSTM和CNN来处理移动传感器产生的数据识别人类活动。 # 传感器数据集 ## 数据组成 这个项目使用了 [WISDM (Wireless Sensor Data Mining) Lab](https://www.cis.fordham.edu/wisdm/ "WISDM (Wirel ......
CNN练习汇总
# 1.手写数字识别  
# 1. 概念引入: Image Classification 我们做图像分类时,一般分为三步: * 所有图片都先 rescale 成大小一样 * 把每一个类别表示成一个 one-hot vector(dimension 的长度决定模型可以辨识出多少不同种类的东西) * 将图片输入到模型中 ![im ......
图解3种常见的深度学习网络结构：FC、CNN、RNN
01 全连接网络结构 全连接（FC）网络结构是最基本的神经网络/深度神经网络层，全连接层的每一个节点都与上一层的所有节点相连。 全连接层在早期主要用于对提取的特征进行分类，然而由于全连接层所有的输出与输入都是相连的，一般全连接层的参数是最多的，这需要相当数量的存储和计算空间。 参数的冗余问题使单纯的 ......
什么是Sparse by default for crates.io
当 Rust crate 发布到 crates.io 上时，可以启用“Sparse by default”特性，这意味着默认情况下，crate 不会包含所有依赖项在上传到 crates.io 的最终包中。相反，它只会包含必要的直接依赖项来使 crate 正常运行。 这个特性对于减少 crate 的大 ......
CAM, Grad-CAM, Grad-CAM++可视化CNN方式的代码实现和对比
当使用神经网络时，我们可以通过它的准确性来评估模型的性能，但是当涉及到计算机视觉问题时，不仅要有最好的准确性，还要有可解释性和对哪些特征/数据点有助于做出决策的理解。模型专注于正确的特征比模型的准确性更重要。 理解CNN的方法主要有类激活图(Class Activation Maps, CAM)、梯 ......
深度学习—Faster R-CNN系列目标检测算法
〇、目标检测 1、定义：既包括回归问题（外接框顶点坐标回归也包括分类问题（识别每个检测框中的物体种类） 在深度学习中，目标检测就是在图像中自动生成确定物体/目标位置（定位目标）， 及物体类别（目标识别）目标的位置的表示方法， 通常是目标的外边界的矩形框（或其他形式的框）的各项顶点。 2、基于深度学习 ......
[cnn][julia]Flux实现卷积神经网络cnn预测手写MNIST
# julia_Flux ### 1.导入Flux.jl和其他所需工具包 ```julia using Flux, MLDatasets, Statistics using Flux: onehotbatch, onecold, logitcrossentropy, params using MLD ......
人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline[2]：数据探索性分析（温度风场可视化）、CNN+LSTM模型建模
人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline[2]：数据探索性分析（温度风场可视化）、CNN+LSTM模型建模 ......
【什么是CNN】入门学习随笔
什么是CNN？ https://www.bilibili.com/video/BV1zF411V7xu/?p=6&share_source=copy_web&vd_source=3a1ed9fe9b3eb506d95e8709e124a7ce CNN最基本的架构：卷积层、池化层、全连接层 带参数计算 ......
目标检测：RPN — Faster R-CNN 的主干
动动发财的小手，点个赞吧！ 在使用 R-CNN 的目标检测中，RPN 是真正的主干，并且到目前为止已被证明非常有效。它的目的是提出在特定图像中可识别的多个对象。 这种方法是由 Shaoqing Ren、Kaiming He、Ross Girshick 和 Jian Sun 在一篇非常受欢迎的论文“F ......
DHVT：小数据集也能轻松训练！缩小VIT与CNN鸿沟，解决从零开始的训练难题
前言 VIT在归纳偏置方面存在空间相关性和信道表示的多样性两大缺陷。所以论文提出了动态混合视觉变压器(DHVT)来增强这两种感应偏差。在空间方面，采用混合结构，将卷积集成到补丁嵌入和多层感知器模块中，迫使模型捕获令牌特征及其相邻特征。在信道方面，引入了MLP中的动态特征聚合模块和多头注意力模块中全新 ......
使用 CNN 提取内容和风格进行风格迁移（PyTorch 实现）
## 使用 CNN 提取内容和风格进行迁移 [TOC] 本文演示了使用 CNN 进行风格迁移（style transfer）的深度学习 PyTorch 实现。 完整实现代码位于 https://github.com/VioleshnvQuetsall/neural-transfer 的 cnn-tr ......
[cnn]FashionMINST训练+保存模型+调用模型判断给定图片
```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim import torch.utils.data as Data from torchvis ......
卷积神经网络（CNN）进行特征提取
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像分类、目标检测、语音识别等领域。CNN通过卷积层、池化层、全连接层等组成，可以自动地从原始数据中提取特征。 卷积层是CNN的核心组成部分，它通过滑动卷积核对输入数据进行卷积操作，提取出图像的特征。卷积核的大小、步长、填充等参数可以根据任务需求进 ......
[cnn]cnn训练MINST数据集demo
# [cnn]cnn训练MINST数据集demo tips: 在文件路径进入conda 输入 ```jupyter nbconvert --to markdown test.ipynb``` 将ipynb文件转化成markdown文件 ```jupyter nbconvert --to html t ......
cnn全连接层
## 作用 根据特征的组合进行分类 大大减少特征位置对分类带来的影响 ### 减少特征位置对分类带来的影响 **就是它把特征representation整合到一起，输出为一个值** **这样做,有一个什么好处？** **就是大大减少特征位置对分类带来的影响** ![image](https://im ......
nn-meter——构建CNN推理预测器
## 1 nn-meter构建流程 ## 2 构建tflite预测器 ### 2.1 环境搭建 1. follow它的readme提示，准备nn-meter的安装 ```bash git clone https://github.com/microsoft/nn-Meter cd nn-Meter ......