cnn

【深度学习】基于CNN的图像分类本项目针对Fashion-MNIST 衣物图像数据集，解决多类别图像分类问题。该数据集包含 10 类常见衣物如T恤、裤子、套头衫等，所有样本为28×28像素的单通道灰度图，需构建模型实现对衣物类别的精准识别。基于卷积神经网络架构，利用数据增强、早停、Dropout等策略，在划分后的训练集70%、验证集15%、测试集15%上完成模型训练与评估，目标是使测试集准确率最大化，同时避免过拟合，确保模型具备良好的泛化能力，能够很好的识别图像分类任务。

【基于 TensorFlow+CNN 的水果图像识别系统设计与实现】本文详细介绍如何基于 TensorFlow 2.x 深度学习框架，从零构建一个卷积神经网络（CNN）模型，实现对苹果、香蕉、葡萄、橙子、梨五种常见水果的精准识别。文章将深入解析数据增强策略、CNN 网络架构设计、训练过程可视化（准确率/损失曲线），并重点通过混淆矩阵（Confusion Matrix）对模型性能进行深度评估，最后基于 Flask + AJAX 实现 Web 端的无刷新可视化部署。

算法与编程之美

探索多个卷积层的卷积神经网络1 问题（1）研究多个卷积层对卷积神经网络性能的影响（2）分析不同数量的卷积层对模型准确率、训练时间和模型复杂度的影响

【深度学习实战】基于Faster R-CNN的新鲜枣果品质智能检测与分类系统完整实现教程【CC 4.0 BY-SA版权版权声明：本文为博主原创文章，遵循[ CC 4.0 BY-SA ](<)版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

AI技术进阶之路（系列之一）：从函数到深度学习当前人工智能领域存在显著的知识传播与学习困境：一方面，碎片化的短视频类知识传播形式难以系统性解答核心技术问题；另一方面，人工智能知识体系庞大复杂，学习者既渴望快速掌握核心逻辑，又难以投入大量时间进行系统性学习。在此背景下，本报告基于系列科普内容，系统梳理人工智能从早期符号主义到现代深度学习的核心技术演进，解析关键技术原理与应用逻辑，为相关学习与研究提供结构化参考。

大学生毕业题目

毕业项目推荐：91-基于yolov8/yolov5/yolo11的井盖破损检测识别（Python+卷积神经网络）往期经典回顾具体项目资料请看项目介绍大全人工智能(AI)在市政运维领域的应用日益广泛，其中基于深度学习的井盖破损检测识别成为一个备受关注的研究方向。通过利用计算机视觉和深度学习技术，我们可以自动识别城市道路井盖的破损、缺失、沉降、移位等异常状态，提高市政设施运维的巡查效率与管控精准度。本文将介绍基于深度学习的井盖破损检测识别系统，并提供一个简单的Python代码实现，以便读者更好地了解这一技术。

大学生毕业题目

毕业项目推荐：92-基于yolov8/yolov5/yolo11的棉花病虫害检测识别系统（Python+卷积神经网络）往期经典回顾具体项目资料请看项目介绍大全人工智能(AI)在农业种植领域的应用日益广泛，其中基于深度学习的棉花病害检测识别成为一个备受关注的研究方向。通过利用计算机视觉和深度学习技术，我们可以自动识别棉花植株的叶部、铃部病害，提高棉花种植的病害防控效率与监测精准度。本文将介绍基于深度学习的棉花病害检测识别系统，并提供一个简单的Python代码实现，以便读者更好地了解这一技术。

Studying 开龙wu

关于Fast R-CNN中提到“共享卷积计算”和“空间金字塔池化”这两个紧密相连、推动目标检测发展的核心概念——解决R-CNN致命问题的钥匙步骤说明：思想精髓：

⭐ 深度学习入门体系（第 7 篇）：什么是损失函数？在深度学习训练流程里，你一定见过一句话：“模型要通过反向传播最小化损失函数。”但很多同学会疑惑：这篇文章会把这些问题讲透，用生活化类比帮你建立清晰的“直觉理解”，不用死记公式也能说清楚。

基于深度学习的蘑菇种类识别系统的设计与实现（源码+论文+部署+安装）野生蘑菇种类繁多（已知超 10 万种），但毒蘑菇与可食用蘑菇外观相似，肉眼难区分，误食事件频发（如 2024 年某乡村 10 余人误食剧毒鹅膏菌中毒，3 人死亡），严重威胁生命健康。传统识别方法依赖专业人员形态学判断或民间经验，存在门槛高、准确性差的弊端，无法满足大众准确识别需求。在此背景下，开发基于深度学习的蘑菇种类识别系统，以解决蘑菇识别难题、保障食品安全、助力相关科研与产业发展成为迫切需求。

三个经典卷积网络 + 1×1卷积（吴恩达深度学习笔记）目录1.LeNet-5（1）介绍（2）特点2.AlexNet（1）介绍（2）特点3.VGGNet（VGG-16）

深度学习破解复杂验证码：CNN实战指南验证码（CAPTCHA）诞生于2000年，最初设计目的是区分人类与机器人。从简单的扭曲字母到如今的滑块拼图、点击文字、行为轨迹验证，验证码的复杂度不断升级。但这场"猫鼠游戏"在2012年迎来转折点——深度学习技术突破后，计算机开始具备近似人类的图像识别能力。

人工智能培训

深度学习—卷积神经网络（4）局部连接卷积—对比

人工智能培训

深度学习—卷积神经网络（3）步长（stride）填充（padding）

基于卷积神经网络的棉花品种智能识别系统研究📅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。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。

智能体在车联网中的应用：第37天 CARLA仿真中的端到端车道保持：基于CNN模仿学习的自动驾驶实践在自动驾驶技术迅猛发展的今天，车道保持作为最基础也最关键的驾驶能力之一，一直是研究和实践的重点。传统自动驾驶系统通常采用模块化设计：感知模块识别车道线，规划模块计算轨迹，控制模块执行转向。然而，这种分而治之的方法存在信息传递损失、误差累积和系统复杂度过高等问题。近年来，端到端学习（End-to-End Learning）以其简洁直接的架构和强大的表示学习能力，为自动驾驶提供了全新的解决方案。

基于 PyTroch 的卷积神经网络在图像分类中应用与实践卷积神经网络（CNN）是深度学习领域中处理图像数据的核心架构。它通过卷积层自动提取图像的空间特征，配合池化层降低特征维度，最终通过全连接层完成分类任务。

一招定胜负

项目案例：卷积神经网络实现食物图片分类代码详细解析对文件夹中的食物图片使用卷积神经网络训练实现分类。1、创建文件夹写入图片地址。2、定义处理原始图片获得张量的函数。3、定义卷积神经网络。4、定义测试函数与训练函数。5、选择损失函数和优化器。6、训练与测试。

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深度学习—卷积神经网络（1）神经网络2.DNN与CNN的区别

基于改进Faster R-CNN的鸭蛋质量检测与分类系统_x101-32x8d_fpn_ms-3x_coco模型详解🔍鸭蛋质量检测是食品行业中的重要环节，传统的人工检测方法效率低下且容易出错。随着深度学习技术的发展，基于计算机视觉的自动检测系统逐渐成为研究热点。今天，我将为大家详细介绍一个基于改进Faster R-CNN的鸭蛋质量检测与分类系统，重点解析其中的x101-32x8d_fpn_ms-3x_coco模型。😉