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技术闲聊DD2 小时前
pytorch·深度学习·cnn
深度学习(10)-PyTorch 卷积神经网络PyTorch 卷积神经网络 (CNN) 是一类专门用于处理具有网格状拓扑结构数据(如图像)的深度学习模型。CNN 是计算机视觉任务(如图像分类、目标检测和分割)的核心技术。 下面这张图展示了一个典型的卷积神经网络(CNN)的结构和工作流程,用于图像识别任务。 在图中,CNN 的输出层给出了三个类别的概率:Donald(0.2)、Goofy(0.1)和Tweety(0.7),这表明网络认为输入图像最有可能是 Tweety。
孤狼灬笑2 天前
rnn·深度学习·算法·cnn·生成模型·fnn
深度学习经典分类(算法分析与案例)目录前馈神经网络(FNN)卷积神经网络(CNN)循环神经网络(RNN)生成模型总结与展望深度学习是人工智能的重要分支,其分类方式多样,主要可以从学习方式、模型架构和应用场景等角度进行划分。例如,按照学习方式可分为监督学习、无监督学习和强化学习;按照应用场景分类,深度学习广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别和推荐系统等领域。比如,CNN在医疗诊断中用于分析医学图像,RNN和Transformer在机器翻译和文本生成中表现优异。本文主要是从模型架构的角度来进行分类的。
lingchen19063 天前
深度学习·计算机视觉·cnn
卷积神经网络中的卷积运算原理卷积神经网络(CNN)中的卷积运算,是借鉴数学中 “卷积” 的思想并结合图像处理需求优化后的操作,核心目的是高效提取图像的局部特征(如边缘、纹理、形状等)。与数学中严格的卷积(带核翻转)略有不同,CNN 中通常使用 “互相关”(不翻转核),但习惯上仍称为 “卷积”。以下从原理、计算过程、核心特性三方面详细讲解:
StarPrayers.4 天前
人工智能·pytorch·神经网络·cnn
卷积神经网络(CNN)入门实践及Sequential 容器封装学习链接:https://www.bilibili.com/video/BV1hE411t7RN?t=1.4&p=22
一水鉴天4 天前
人工智能·神经网络·cnn
整体设计 逻辑系统程序 之29 拼语言+ CNN 框架核心定位、三阶段程序与三种交换模式配套的方案讨论 之2Q361、但是,“人/机器/机械”它们真的是 “整体设计”的 “客体”吗? 我们的“整体设计” 能交付 一个“人”或 “机器”或“机械”吗? 我们交付的只是程序!
incidite4 天前
cnn
一文读懂 YOLOv1 与 YOLOv2:目标检测领域的早期里程碑在深度学习目标检测领域,YOLO 系列以 “快速高效” 的特点占据重要地位。其中 YOLOv1 作为 one-stage 检测方法的经典代表,开创了将检测任务转化为回归问题的新思路;YOLOv2 则在其基础上优化升级,进一步提升了检测精度与实用性。今天我们就从基础原理出发,带你梳理这两个版本的核心知识。
Sunhen_Qiletian4 天前
pytorch·分类·cnn
卷积神经网络搭建实战(二)——基于PyTorch框架和本地自定义图像数据集的食物分类案例(附输入图片预测功能)目录一、引言二、项目背景与数据集介绍2.1 项目背景2.2 数据集结构三、完整代码实现(附逐行注释)3.1 环境准备与依赖导入
ARM+FPGA+AI工业主板定制专家5 天前
网络·人工智能·机器学习·fpga开发·cnn·自动驾驶
【JETSON+FPGA+GMSL+AI】自动驾驶与移动机器人的摄像头如何实现高精度时间同步?RGB点云图(来源于网络)在自动驾驶、机器视觉等领域,多传感器协同感知是系统可靠运行的核心,无论是定位导航、构建地图、还是障碍物检测,都必须依赖摄像头和其他传感器(如激光雷达、IMU等)的数据融合。而时间同步在数据融合中扮演了关键的角色,特别是在自动驾驶、移动机器人等高速运动场景中,对同步性要求更高,通常需要达到1毫秒(ms,1e-3s)以内精度。
Y200309165 天前
人工智能·cnn·集成学习
基于 CIFAR10 数据集的卷积神经网络(CNN)模型训练与集成学习导入torch、torch.nn、torch.optim等 PyTorch 核心模块,以及numpy、torchvision等工具库,用于模型构建、优化、数据处理;同时定义超参数(如批次大小BATCHSIZE=100、训练轮数EPOCHES=20、学习率LR=0.001等)。
董建光d6 天前
人工智能·pytorch·cnn
PyTorch 实现多种 CNN 模型并采用集成方法提升 CIFAR-10 分类性能在计算机视觉领域,图像分类是一项基础且关键的任务。CIFAR-10 数据集作为入门级图像分类基准,包含 10 类共 60000 张 32×32 彩色图像,常用于验证模型性能。
麦麦大数据7 天前
vue.js·python·cnn·flask·推荐算法
F024 CNN+vue+flask电影推荐系统vue+python+mysql+CNN实现文章结尾部分有CSDN官方提供的学长 联系方式名片B站up账号: 麦麦大数据 关注B站,有好处! 编号: F024 CNN
算法打盹中7 天前
图像处理·神经网络·计算机视觉·cnn·图像分类
计算机视觉:卷积神经网络(CNN)图像分类从像素与色彩通道基础到特征提取、池化及预测卷积神经网络通过滤波器(或称核)从图像中提取特征,再将这些特征传入神经网络进行预测或输出。在深入探讨卷积神经网络之前,我们先详细了解图像的工作原理。
孤狼warrior9 天前
人工智能·爬虫·神经网络·cnn·卷积神经网络
爬虫+卷积神经网络项目实战解析——对图像狗的识别分类1.源代码仓库2.项目前瞻3.爬虫部分4.卷积神经网络4.1模型选择4.2超参数选择5.终programs: 年少曾学登山法 - Gitee.comhttps://gitee.com/zirui-shu/programs/tree/master/%E5%9B%BE%E5%83%8F%E8%AF%86%E5%88%AB%E2%80%94%E2%80%94%E7%8B%97
B站计算机毕业设计之家9 天前
python·深度学习·神经网络·cnn·tensorflow·水果识别·识别系统
深度学习实战:Python水果识别 CNN算法 卷积神经网络(TensorFlow训练+Django网页源码)✅博主介绍:✌全网粉丝50W+,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立软件开发工作室,专注于计算机相关专业项目实战6年之久,累计开发项目作品上万套。凭借丰富的经验与专业实力,已帮助成千上万的学生顺利毕业,选择我们,就是选择放心、选择安心毕业✌ > 🍅想要获取完整文章或者源码,或者代做,拉到文章底部即可与我联系了。🍅
Rock_yzh10 天前
人工智能·python·深度学习·神经网络·学习·cnn
AI学习日记——卷积神经网络(CNN):完整实现与可视化分析目录一、SimpleConvNet的完整实现1. 网络架构设计2. 参数初始化策略3. 层的有序组织4. 前向与反向传播
却道天凉_好个秋10 天前
人工智能·神经网络·cnn·池化
卷积神经网络CNN(四):池化技术卷积神经网络(CNN)是深度学习领域中一种专门用于处理具有网格状拓扑结构数据(如图像、视频、音频频谱图等)的前馈神经网络。它模仿了生物视觉皮层的工作机制,通过自动、分层地从原始输入数据中提取特征,极大地推动了计算机视觉领域的进步,在图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等任务中取得了革命性的成果。CNN的成功核心在于其独特的层次化结构和三大核心操作:卷积(Convolution)、激活(Activation)和池化(Pooling)。
沃恩智慧10 天前
人工智能·cnn·transformer
超越CNN和Transformer!Mamba结合多模态统领图像任务!多模态Mamba的研究正迎来爆发式进展!从ICASSP'2025的DepMamba到Visual Intelligence封面的FusionMamba,顶会顶刊成果频出,彻底打破了传统模型在跨模态融合与长序列处理中的效率瓶颈,已然成为AI领域的新风口。作为序列建模的革命性架构,Mamba凭借线性复杂度的长距离依赖建模能力,与多模态技术碰撞出创新火花,通过耦合状态空间、动态特征融合等机制,既保留各模态独立特性,又实现跨维度信息的深度交互,让医疗影像诊断、工业缺陷检测等场景的模型精度与推理速度同步跃升。
大山同学11 天前
人工智能·神经网络·cnn
CNN手写数字识别minist下面我将按照你的要求,分三部分详细解释代码及相关概念:MNIST(Modified National Institute of Standards and Technology database)是一个经典的手写数字识别数据集,被广泛用作机器学习和深度学习的入门级数据集。
西猫雷婶11 天前
人工智能·神经网络·cnn
CNN卷积计算前序学习进程中,已经对使用pytorch绘制正态分布函数图有了一定探索:https://blog.csdn.net/weixin_44855046/article/details/152095080?spm=1001.2014.3001.5502
ARM+FPGA+AI工业主板定制专家13 天前
人工智能·fpga开发·cnn·无人机·rk3588
基于ZYNQ FPGA+AI+ARM 的卷积神经网络加速器设计