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一.定义：卷积神经网络（CNN），是一类包含卷积计算且具有深度结构前馈神经网络，是深度学习（deeplearning）的代表算法之一。卷积神经网络具有表征能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类，因此也被称为“平移不变人工神经网络。二.CNN解决的问题 在CNN出现之前，图像对于人

1深度残差网络随着CNN的不断发展，为了获取深层次的特征，卷积的层数也越来越多。一开始的LeNet网络只有5层，接着AlexNet为8层，后来VggNet网络包含了19层，GoogleNet已经有了22层。但仅仅通过增加网络层数的方法，来增强网络的学习能力的方法并不总是可行的，因为网络层数到达一定的

 前言作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv8的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更

文章目录前言一、论文拟解决问题与思想二、正文1.标识概念2.快速卷积2.1谱图卷积2.2线性模型3.半监督节点分类4.实验5.结果总结前言开始进入研究生生活啦~想研究的方向是图深度学习方向，现在对图卷积神经网络GCN进行相应的了解。这篇文章就是对《Semi-SupervisedClassificat

1、关于卷积神经网络对一维信号的特征提取问题你好，对信号的特征提取在数学上看其实就是做一个滤波的运算，实际上都是通过卷积来实现的。下面是一个matlab的实现：functionr=my_conv(a,b)m=length(a);n=length(b);r=zeros(1,m+n-1);fork=1:

目录前言课题背景和意义实现技术思路实现效果图样例前言  📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利

 ​前言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv7，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv7的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达

ICCV2017的一篇文章。论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers/Dai_Deformable_Convolutional_Networks_ICCV_2017_paper.pdf 源码地址：https://

网上已具有大量卷积神经网络的讲解，故本文不在对此赘述，这篇文章针对已了解CNN基础结构和原理者，以一个例子搭建一个简单的卷积神经网络，作为正式迈入深度学习的第一步。我们以深度学习最经典的案例——手写数字的识别，和一种经典的CNN——LeNet进行本次学习。Matlab的功能十分强大，其自带的深度学习

前言一、Resnet论文精读引入残差残差块ResNet50模型基本构成BN层Resnet50总体结构二、Resnet50代码复现完整代码前言如果说在CNN领域一定要学习一个卷积神经网络，那一定非Resnet莫属了。接下来我将按照：Resnet论文解读、Pytorch实现ResNet50模型两部分，进

文章目录YOLO的每个版本都是基于前一版本进行更新，故需要先理解初始版本。前言：评价指标（1）指标：IOU（2）指标：Precision（精度）、Recall（召回率）（3）指标：mAP一、开山之作：yolov1（1.1）简介（1.2）网络模型备注：连续使用两个全连接层的作用？（1.3）损失函数（四

一、CNN简介1.神经网络基础输入层（Inputlayer），众多神经元（Neuron）接受大量非线形输入讯息。输入的讯息称为输入向量。输出层（Outputlayer），讯息在神经元链接中传输、分析、权衡，形成输出结果。输出的讯息称为输出向量。隐藏层（Hiddenlayer），简称“隐层”，是输入层

前言本文介绍ECA注意力模块，它是在ECA-Net中提出的，ECA-Net是2020CVPR中的论文；ECA模块可以被用于CV模型中，能提取模型精度，所以给大家介绍一下它的原理，设计思路，代码实现，如何应用在模型中。一、ECA 注意力模块ECA注意力模块，它是一种通道注意力模块；常常被应用

论文名称：RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgain论文下载地址：https://arxiv.org/abs/2101.03697官方源码（Pytorch实现）：https://github.com/DingXiaoH/RepVGGbilibili视频讲解：ht

YOLOV7详细解读网络架构解读YOLOV7详细解读前言一、YOLOV7是什么？二、网络架构1、架构图总览2、CBS模块解读3、CBW模块解读4、REP模块解读5、MP模块解读6、ELAN模块解读7、ELAN-W模块解读8、UPSample模块解读9、SPPCSPC模块解读前言继美团发布YOLOV6

本文为来自 字节教育-成人与创新前端团队 成员的文章，已授权ELab发布。​前言​上周启动居家开会的时候，看到有人通过「虚拟形象」功能，给自己带上了口罩、眼镜之类，于是想到了是不是也可以搞一个简单的虚拟形象系统。大致想来，分为以下几个部分：​卷积神经网络(CNN)​下面讲解一下三

神经网络是一组应用于输入对象的输出的操作(层)。在计算机视觉中，输入对象是一张图片:一个大小为[通道数X高度X宽度]的张量，其中通道数通常为3(RGB)。中中间输出称为特征映射(featuremap)。特征映射在某种意义上是相同的图片，只是通道数是任意的，张量的每个单元称为特征。为了能够在一次传递中

译者| 朱先忠审校| 孙淑娟归纳一下所有当今巨型卷积神经网络（例如RESNET、VGG等），它们都引出了同样一个问题：我们如何能够用更少的参数使所有这些网络体积更小，同时仍然保持相同的精度水平，甚至使用更少的参数改进模型的泛化。一种方法是借助于深度可分离卷积，也称为TensorF

从卷积到矩阵乘矩阵乘（GEMM）具有计算密度大和易并行等优良特点，传统领域例如芯片产业和高性能计算领域往往将GEMM作为benchmark并已经将其优化到接近硬件理论峰值。为了获得更好的性能收益，im2col算法将GEMM带进了卷积神经网络的工程优化领域。ImplicitGEMM算法进一步解决了im

比起晦涩复杂的数学或文本描述，也许代码能帮助我们更好地理解各种卷积模块。计算机科学家Paul-LouisPröve用Keras对瓶颈模块、Inception模块、残差模块等进行了介绍和代码说明，并在***留下了AmoebaNetNormalCell代码实现的练习题。我会尽力定期阅读与机器学习和人工智