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CNN

CN0+CN1+CN2+…＋CNN = 2的N次方 如何理解？

关于标题所示的经典公式的理解 数学角度讲是二项式定理，证明过程不记得了 但是这个回答里看到一个非常有意思的思路，从程序员角度比较好接受 参考链接 知乎：CN0+CN1+CN2+…＋CNN如何得出等于2的N次方？ PS 疑问来源：《算法图解：第8章 贪婪算法》 8.3 集合覆盖问题一节中提到，要找出覆 ......
CN CN0 CN1 CN2 CNN

m基于Faster R-CNN网络的烟雾检测系统matlab仿真,带GUI操作界面

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 经过R-CNN和Fast RCNN的积淀，Ross B. Girshick在2016年提出了新的Faster RCNN，在结构上，Faster RCNN已经将特征抽取(feature extraction)，propo ......
检测系统 烟雾 界面 Faster matlab

m基于CNN卷积神经网络的口罩识别系统matlab仿真,带GUI操作界面,可以检测图片和视频,统计人数

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 CNN 由许多神经网络层组成。卷积和池化这两种不同类型的层通常是交替的。网络中每个滤波器的深度从左到右增加。最后通常由一个或多个全连接的层组成。 Convnets 背后有三个关键动机：局部感受野、共享权重和池化。 （1 ......
卷积 神经网络 口罩 界面 神经

Sparse R-CNN

DETR是一个简洁的pipeline，但有一部分操作还是Dense的DETR提出了一套不同于Dense Prediction的pipeline，将检测视为一个Set Prediction问题，成功去掉了Anchor Generation和NMS但是在Decoder中，Object Query和Fea ......
Sparse R-CNN CNN

头疼！卷积神经网络是什么？CNN结构、训练与优化一文全解

> 本文全面探讨了卷积神经网络CNN，深入分析了背景和重要性、定义与层次介绍、训练与优化，详细分析了其卷积层、激活函数、池化层、归一化层，最后列出其训练与优化的多项关键技术：训练集准备与增强、损失函数、优化器、学习率调整、正则化技巧与模型评估调优。旨在为人工智能学者使用卷积神经网络CNN提供全面的指 ......
卷积 神经网络 神经 结构 网络

OpenCV3.3深度神经网络DNN模块 实例6：CNN模型预测性别与年龄

1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/dnn.hpp> 3 #include <iostream> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace cv::dnn; 7 using namespac ......
神经网络 实例 模块 深度 模型

论文解读（CBL）《CNN-Based Broad Learning for Cross-Domain Emotion Classification》

Note：[ wechat：Y466551 | 付费咨询，非诚勿扰 ] 论文信息 论文标题：CNN-Based Broad Learning for Cross-Domain Emotion Classification论文作者：Rong Zeng, Hongzhan Liu , Sancheng ......
Classification Cross-Domain CNN-Based Learning Emotion

Convolutional neural network (CNN)–extreme learning machine (ELM)

1. 介绍 论文：(2020)Neural networks for facial age estimation: a survey on recent advances. 地址： http://link.springer.com/article/10.1007/s10462-019-09765-w ......
Convolutional learning network extreme machine

利用pytorch自定义CNN网络（五）：保存、加载自定义模型【转载】

**本文转载自：**[**PyTorch | 保存和加载模型**](https://zhuanlan.zhihu.com/p/82038049) ## 1. **简介** 本文主要介绍如何加载和保存 PyTorch 的模型。这里主要有三个核心函数： 1. torch.save ：把序列化的对象保存到 ......
模型 pytorch 网络 CNN

利用pytorch自定义CNN网络（四）：损失函数和优化器

本文是利用pytorch自定义CNN网络系列的第四篇，主要介绍如何训练一个CNN网络，关于本系列的全文见这里。 笔者的运行设备与软件：CPU (AMD Ryzen™ 5 4600U) + pytorch (1.13，CPU版) + jupyter； 训练模型是为了得到合适的参数权重，设计模型的训练时 ......
函数 损失 pytorch 网络 CNN

利用pytorch自定义CNN网络（三）：构建CNN模型

本文是利用pytorch自定义CNN网络系列的第三篇，主要介绍如何构建一个CNN网络，关于本系列的全文见[这里](https://www.cnblogs.com/wpx123/p/17613613.html "这里")。 笔者的运行设备与软件：CPU (AMD Ryzen™ 5 4600U) + p ......
CNN 模型 pytorch 网络

利用pytorch自定义CNN网络（二）：数据集的准备

本文是利用pytorch自定义CNN网络系列的第二篇，主要介绍构建网络前数据集的准备，关于本系列的全文见[这里](https://www.cnblogs.com/wpx123/p/17613613.html "这里")。 笔者的运行设备与软件：CPU (AMD Ryzen™ 5 4600U) + p ......
pytorch 数据 网络 CNN

利用pytorch自定义CNN网络（一）：torchvision工具箱

本文是利用pytorch自定义CNN网络系列的第一篇，主要介绍 torchvision工具箱及其使用，关于本系列的全文见[这里](https://www.cnblogs.com/wpx123/p/17613613.html "这里")。 笔者的运行设备与软件：CPU (AMD Ryzen™ 5 46 ......
工具箱 torchvision pytorch 工具 网络

基于CNN卷积神经网络的图像分割matlab仿真

1.算法理论概述 本文将从专业角度详细介绍基于CNN卷积神经网络的图像分割。主要包括以下几个方面：图像分割的基本原理、CNN卷积神经网络的基本结构、训练数据集的准备、网络训练和测试等。 1.1 图像分割的基本原理 图像分割是将一幅图像分割为多个具有独立语义的区域的过程。图像分割可以应用于计算机视觉、 ......
卷积 神经网络 图像 神经 matlab

pytorch实现cnn&图像分类器

## 1 pytorch实现神经网络 ### 1.1 定义网络 从基类 `nn.Module` 继承过来，必须重载 `def __init__()` 和 `def forward()` ```python class Net(nn.Module): def __init__(self): #网络结构 ......
图像 pytorch cnn amp

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， ......
卷积 神经网络 神经 网络 CNN

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 ......
卷积 神经网络 算法 神经 目标

[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 ......
Line End-to-End End Detection Line-CNN

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 ......
卷积 神经网络 实例 深度 神经

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） ......
时间序列 数学建模 时序 序列 科研

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 ......
编码器 解码器 transformer LeViT-UNet 编码

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 ......
编码器 解码器 transformer LeViT-UNet 编码

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 ......
时间序列 序列 LSTM-CNN 人体 时间

CNN练习汇总

# 1.手写数字识别 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/1914163/202306/1914163-20230628194604981-1293007551.png) ![image](https://img2023.cnblogs.com/blo ......
CNN

文本识别分类系统python，基于深度学习的CNN卷积神经网络算法

## 一、介绍 文本分类系统，使用Python作为主要开发语言，通过TensorFlow搭建CNN卷积神经网络对十余种不同种类的文本数据集进行训练，最后得到一个h5格式的本地模型文件，然后采用Django开发网页界面，实现用户在界面中输入一段文字，识别其所属的文本种类。 在我们的日常生活和工作中，文 ......
卷积 神经网络 算法 深度 文本

手写数字识别系统Python+CNN卷积神经网络算法【完整代码】

## 一、介绍 手写数字识别系统，使用Python语言，基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法对数据集进行训练，最后得到模型，并基于FLask搭建网页端界面，基于Pyqt5搭建桌面端可视化界面。 ## 二、效果展示 ![img_06_20_13_35_27](http://zwgroup ......
卷积 神经网络 算法 神经 代码

三大特征提取器（RNN/CNN/Transformer）

三大特征提取器 - RNN、CNN和Transformer# 简介# 近年来，深度学习在各个NLP任务中都取得了SOTA结果。这一节，我们先了解一下现阶段在自然语言处理领域最常用的特征抽取结构。 本文部分参考张俊林老师的文章《放弃幻想，全面拥抱Transformer：自然语言处理三大特征抽取器（CN ......
Transformer 特征 三大 RNN CNN

3.1 卷积神经网路 (Convolutional Neural Networks, CNN)

# 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 ......
卷积 Convolutional 网路 Networks 神经

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 ......
学习网络 深度 常见 结构 网络

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 ......
Grad-CAM CAM Grad 代码 方式
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