cnn

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

AI大模型入门1.1-python基础-数据结构https://space.bilibili.com/70431433?spm_id_from=333.1007.0.0

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。

肾脏超声图像质量评估与分类系统实现（附Mask R-CNN模型训练）_1本文详细介绍了一个基于深度学习的肾脏超声图像质量评估与分类系统的实现过程。系统采用Mask R-CNN作为核心模型，通过对肾脏超声图像进行质量评估和分类，辅助医生快速判断图像是否可用于诊断。文章从数据预处理、模型构建、训练优化到系统部署的全流程进行了详细阐述，并分享了实际应用中的经验与技巧。

RAG 技术进阶：GraphRAG + 私有数据，打造工业级问答系统随着大语言模型（LLM）在企业场景的深入落地，检索增强生成（RAG）已成为解决私有数据问答、缓解模型幻觉的核心技术路径。然而，传统 RAG 基于向量检索的实现方式，在处理复杂工业场景需求时逐渐暴露局限。本文面向具备 LLM 与 RAG 基础的开发者及架构师，深入探讨如何结合 GraphRAG 架构与企业私有数据，构建高精度、可解释、可追溯的工业级问答系统，为垂直领域落地提供技术参考。

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【计算机视觉】基于Libra-Faster R-CNN的膝盖与腿部区域目标检测模型优化_1该数据集是一个专门针对膝盖与腿部区域目标检测任务构建的标注数据集，采用CC BY 4.0许可证授权。数据集共计包含1976张图像，所有图像均以YOLOv8格式进行了标注，主要包含’knee’（膝盖）和’leg’（腿部）两个类别。在数据预处理方面，每张图像都经过了自动方向调整（包括EXIF方向信息剥离）和拉伸至640x640像素尺寸的处理，但未应用任何图像增强技术。数据集按照标准方式划分为训练集、验证集和测试集三个部分，为模型训练与评估提供了完整的数据支持。该数据集通过qunshankj平台于2025年7月

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《动手学深度学习》-48全连接卷积神经网络FCN实现全连接神经网络通过卷积神经网络CNN实现特征提取，然后通过1x1的卷积将通道数转换为类别个数，最后通过转置卷积层将图像的高宽变换为原输入图的尺寸大小

道路检测新突破：Cascade R-CNN在COCO数据集上的实战应用详解【在COCO数据集上训练完成后，我们对Cascade R-CNN模型进行了全面的性能评估。实验结果表明，相比传统的Faster R-CNN和单阶段检测器如YOLOv5，Cascade R-CNN在道路检测任务上表现出了明显的优势。

Mask R-CNN Fast-ReID 结合核心功能实例分割：同时检测图像中的目标并生成像素级语义掩码（Segmentation）。目标检测：输出目标类别和边界框（Bounding Box）。技术特点两阶段架构：区域提议网络（RPN）：生成候选区域（Region Proposal）。 ROI Align：对齐候选区域与特征图，避免特征错位。分类与分割头：并行预测类别概率和掩码（ResNet-50/101/152为骨干网络）。高精度：在COCO数据集上达到 38.6 mAP（Mask AP），兼顾检测和分割性能。通过逐像素预测实现精

基于改进Mask R-CNN和RegNetX的茄子品质智能检测分类系统_2系统整体采用深度学习模型与图像处理技术相结合的方式，针对茄子品质检测的特殊需求，设计了完整的智能检测分类系统架构。该架构主要包括图像采集模块、预处理模块、特征提取模块、品质分类模块和结果输出模块，各模块之间协同工作，实现了从原始茄子图像到最终品质分类的完整流程。

大学生毕业题目

毕业项目推荐：105-基于yolov8/yolov5/yolo11的烟草等级检测识别系统（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)在烟草加工与品质管控领域的应用日益广泛，其中基于深度学习的烟草等级检测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，我们可以自动识别烟草叶片的外观特征（如颜色、光泽、纹理、破损程度、杂质含量），精准匹配行业烟草等级标准，实现烟草等级的快速分级与品质筛选。本文将介绍基于深度学习的烟草等级检测系统，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。

深度学习——卷积神经网络CNN我们眼中的图像，在计算机世界里其实是一组有序排列的数字矩阵。对于黑白灰度图，每个像素的数值范围是 0-255，0 代表最暗的黑色，255 代表最亮的白色，整个图像就是一个二维矩阵。

【2026原创】鱼类识别系统~Python+深度学习+CNN卷积神经网络算法+模型训练+图像识别本项目基于深度学习技术设计并实现了一个智能鱼类识别系统。系统采用B/S架构，后端使用Python Flask框架构建RESTful API接口，前端实现图像上传与识别结果展示功能。系统核心利用TensorFlow深度学习框架，基于ResNet50卷积神经网络模型，实现了对30种常见鱼类的自动识别与分类，包括墨鱼、带鱼、石斑鱼、草鱼等。系统具备完整的用户管理功能，支持用户注册登录、身份验证（JWT）、图像上传识别、识别历史记录查询与管理等功能。通过本地图片存储和SQLite数据库管理系统数据，系统采用模块化

大学生毕业题目

毕业项目推荐：103-基于yolov8/yolov5/yolo11的皮肤癌检测识别系统（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)在医疗诊断领域的应用日益广泛，其中基于深度学习的皮肤癌检测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，我们可以自动识别皮肤病灶图像中的可疑病变区域，精准判断病灶的大小、形态、边界、颜色等关键特征，区分良性病变与恶性病变，提高皮肤癌的早期筛查效率与诊断精准度。本文将介绍基于深度学习的皮肤癌检测系统，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。

AI基础概念之十一：CNN算法的基本原理多层感知机（MLP）的层与层之间采用全连接（每个神经元与上一层所有神经元相连），这种结构在处理图像、语音等二维 / 一维网格数据时，存在三个致命问题。

AI基础概念之九：神经网络单层感知机的基本原理十多年前曾经在学校选修过一门神经网络的课程，使用神经网络的算法实现阿拉伯数字0-9的识别。没有想到今天人工智能能发展到这个程度，甚至两三年前感觉还可能马上会遇到下一个瓶颈。希望后续能逐步回顾下部分人工智能的经典算法，更好的理解神经网络的内在机制。