cnn

表格结构识别与内容解析——基于Cascade R-CNN的表格行、列、单元格自动检测与分类_1该数据集是RF100计划的一部分，由Intel赞助，旨在创建用于模型泛化能力评估的新型目标检测基准。数据集以表格结构识别为核心，包含3866张图像，所有图像均以YOLOv8格式进行了详细标注。数据集涵盖12种类别，包括普通行、加粗行、父行、子行、列、父列、主父元素、闭合行等表格结构元素。这些标注能够精确识别表格中的各种结构关系，如直接父子关系、非直接父子关系等。数据集通过qunshankj平台导出，未应用任何图像增强技术，保持了原始数据的完整性。该数据集为表格结构理解、文档解析和信息提取等计算机视觉任务提

Quintus五等升

深度学习③|分类任务—AlexNetAlexNet（2012），是深度学习发展历程中的一个里程碑，开启了深度学习的狂潮。同时，也是如今学习深度学习绕不开的经典模型。

AI大模型-深度学习-卷积神经网络CNN为避免一学就会、一用就废，这里做下笔记本文内容紧承前文-对卷积的理解、对神经网络的理解，欲渐进，请循序。

TensorFlow学习系列03 | 实现天气识别

啊阿狸不会拉杆

《机器学习》第 8 章 - 常用深度网络模型大家好！今天给大家分享《机器学习》第 8 章的核心内容 —— 常用深度网络模型。这一章是机器学习进阶的关键，涵盖了卷积网络、循环网络、生成对抗网络三大核心深度模型，以及它们的实际应用。全文内容通俗易懂，每个知识点都配有可直接运行的完整 Python 代码 + 可视化对比图 + 详细注释，方便大家动手实操，加深理解。

AI大模型-深度学习-卷积神经网络-残差网络为避免一学就会、一用就废，这里做下笔记本文内容紧承前文-卷积神经网络CNN，欲渐进，请循序残差网络（ResNet）是一种通过引入 “快捷连接” 来构建极深卷积神经网络的架构。其核心思想是“残差学习”。

通过手写识别数字可视化学习卷积神经网络原理本项目是一个交互式卷积神经网络(CNN)可视化工具，旨在帮助用户直观地理解卷积神经网络的工作原理。用户可以在绘图板上绘制数字，系统会实时将绘制内容输入到预训练的CNN模型中，并以3D可视化的方式展示神经网络各层的工作过程和决策依据。

前进的李工

深度解析：词向量与自注意力机制词的表示即为将输入的语句转换为计算机可以处理的数字形式。独热编码是一种最简单、最基础的将离散型数据（特别是分类数据）转换为数值形式的方法。

【MobileVIT论文解读】打破 CNN 与 ViT 壁垒：MobileViT 如何重塑移动端视觉模型？在移动端视觉任务中，轻量化卷积神经网络（CNNs）一直占据主导地位，其空间归纳偏置使其能以较少参数学习有效表征。但 CNN 的局限性也十分明显 —— 仅能进行局部特征处理，难以捕捉全局依赖关系。而以自注意力为核心的视觉 Transformer（ViT）虽能学习全局表征，却存在模型笨重、 latency 高、训练复杂等问题，难以适配移动端资源约束。 2022 年 ICLR 会议上，Apple 团队提出的 MobileViT 给出了破局之道：将 CNN 的局部特征提取能力与 ViT 的全局依赖建模优势相结合，

【论文笔记】《Deep Learning for Time Series Anomaly Detection: A Survey》用于时序数据异常检测的深度学习综述2024年10月时序数据的异常检测广泛应用与金融市场、经济学、地球科学、制造业和医疗保健等行业。本综述提供了基于异常检测策略和深度学习模型的分类法，讨论了它们的优点和局限性。该综述包括近年来在各种应用领域的时序数据中深度异常检测的例子。

翱翔的苍鹰

通俗、生动的方式来讲解“卷积神经网络（CNN）🌟 一、什么是卷积神经网络？（CNN） ✅ 简单说：卷积神经网络（CNN）是专门用来“看图”的深度学习模型。 🔍 举个生活例子：想象你是一个刚出生的婴儿，第一次看到一只猫。一开始你只看到一堆颜色和形状 → 不知道是什么但你的眼睛会慢慢注意到：有两条竖线 → 可能是耳朵有圆点 → 是眼睛有胡须 → 是猫！最后你把所有特征组合起来 → “这是只猫” 🧠 CNN 就像这个过程：它通过一层层“扫描”图像，从简单到复杂地识别图案。 🧱 二、CNN 的三大核心组件（构成）我们来用一张图片一步

纺织品微观缺陷检测与分类：基于Faster R-CNN的改进模型实现与性能优化_1纺织品在生产和加工过程中难免会出现各种微观缺陷，如破洞、断线、污渍、色差等。这些缺陷不仅影响产品的美观度，更会严重影响其使用寿命和安全性。传统的纺织品缺陷检测主要依靠人工目视检查，这种方法效率低、成本高，且容易受到人为因素的影响。随着深度学习技术的发展，基于计算机视觉的自动缺陷检测方法逐渐成为研究热点。

AI大模型-卷积神经网络-卷积核的由来为避免一学就会、一用就废，这里做下笔记本文内容紧承前文-卷积神经网络，欲渐进，请循序。卷积核的初始值是随机生成的，最终值是通过网络在训练数据上，通过反向传播和梯度下降算法“学”出来的。

EfficientNet解析：用复合缩放统一CNN架构在CNN架构演进历程中，模型性能的提升往往伴随参数与计算量的暴涨——从AlexNet到ResNet，再到后续的DenseNet，为追求更高精度，研究者常盲目加深网络层数、拓宽通道数或扩大输入分辨率，却陷入“精度提升有限而成本激增”的困境。2019年，Google Brain提出的EfficientNet，如同一位“精准建筑师”，打破了传统“单一维度缩放”的盲目性，通过提出“复合缩放”策略，在参数与计算量可控的前提下，实现了精度与效率的最优平衡，成为CNN架构设计的里程碑式成果。本文将从核心原理、复合缩放机

深度学习——卷积神经网络实现手写数字识别导入所需的依赖库：torch：PyTorch 的核心包，提供张量运算和深度学习构建的基础。nn：神经网络模块，用于搭建层结构（卷积层、全连接层等）。

肾衰竭医学影像多类别目标检测：基于Mask R-CNN的囊肿、肾脏、结石和肿瘤六类病变特征识别_1在医学影像分析领域，肾衰竭病变的精准检测对于临床诊断和治疗规划至关重要。传统的人工阅片方式不仅耗时耗力，还容易受到主观因素的影响。随着深度学习技术的发展，基于计算机视觉的自动病变检测方法展现出巨大潜力。本文将详细介绍如何利用Mask R-CNN模型实现肾脏CT图像中囊肿、肾脏、结石和肿瘤六类病变特征的自动识别与分割。🔍

一行注释也不写

【卷积层和池化层在CNN中的作用】卷积层和池化层在CNN里分工明确，一个负责"看细节"，一个负责"做总结"，共同高效地提取图像特征。卷积层通过滑动窗口的方式，使用卷积核（滤波器）在输入图像上进行卷积运算，从而提取局部特征。例如，一个 5×5 的卷积核在图像上滑动，每次与图像局部区域进行点积运算并加上偏置，生成一个新的特征图。这个过程可以提取图像中的边缘、纹理等特征。

使用Faster R-CNN实现网球球检测：基于R50-FPN-MS-3x模型的COCO数据集训练与优化本数据集为网球运动领域的专用数据集，专注于网球球的检测任务。数据集采用CC BY 4.0许可协议，由qunshankj平台用户提供并于2024年5月30日导出。该数据集共包含50张图像，所有图像均已进行预处理，包括自动调整像素数据方向（剥离EXIF方向信息）并将图像尺寸统一调整为640x640像素。数据集中的网球球采用YOLOv8格式进行标注，标注类别为’tennis-balll’。数据集按照训练集、验证集和测试集进行划分，适用于目标检测模型的训练与评估。该数据集未应用任何图像增强技术，保留了原始图像特征

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长豆荚目标检测：Faster R-CNN改进模型实战与优化声明：本文旨在更好的普及Faster R-CNN在农业目标检测中的应用，并不会有任何商业行为，侵权请联系删除谢谢。