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摩托车目标检测与识别｜基于Mask R-CNN_x101-64x4d_FPN_1x_COCO模型的实现摩托车作为一种灵活便捷的交通工具，在现代交通中扮演着重要角色，但同时也因其体积小、形状多样、易遮挡等特点，在交通事故中占据了相当比例。传统的摩托车检测方法面临着精度低、实时性差等问题，难以满足复杂交通场景下的需求。本文将介绍一种基于改进Mask R-CNN算法的摩托车检测与识别方法，该方法通过引入多尺度特征融合机制和注意力模块，有效提升了摩托车检测的精度和鲁棒性。

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【CNN算法理解】：三、AlexNet 训练模块(附代码)本模块提供 AlexNet 网络结构的完整实现和训练框架，包含原始 AlexNet、简化版 AlexNet 以及完整的训练器类，支持多种数据集和训练配置。

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从DDPM到DiT：扩散模型3大核心架构演进｜CNN到Transformer的AIGC生成革命（附实操要点）🔥 前言：在AIGC生成领域，扩散模型早已成为绝对主流——从 Stable Diffusion 到 Sora，从图像生成到视频合成，背后都离不开三大核心技术的迭代支撑。DDPM 奠定理论基石，ContextUNet 实现可控生成，DiT 用Transformer掀起架构革命，三者串联起扩散模型从实验室走向工业化应用的完整路径。

深度学习实战-基于CNN与Transformer的人工智能艺术VS人类艺术识别模型🤵‍♂️ 个人主页：@艾派森的个人主页✍🏻作者简介：Python学习者 🐋 希望大家多多支持，我们一起进步！😄 如果文章对你有帮助的话，欢迎评论 💬点赞👍🏻 收藏 📂加关注+

卷积神经网络（CNN）学习笔记1目录1.典型层级结构1.1. 输入端：数据输入层 (Input Layer)1.2. 中间层：核心特征提取层

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【CNN算法理解】：二、AlexNet深度学习的数据集处理(附代码)续上：二、AlexNet深度学习的数据集处理代码实现：

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【CNN算法理解】：二、AlexNet深度学习的数据集处理AlexNetDataHandler 是一个专门为 AlexNet 神经网络设计的 PyTorch 数据集处理类。它提供了标准化的数据加载、预处理和数据增强功能，适用于 ImageNet 和 CIFAR-10 等常见数据集。

【深度学习教程——04_序列模型(Sequence)】21_ViT凭什么挑战CNN统治地位？视觉Transformer崛起本章目标：打破 “CV 必须用卷积” 的思维定势。理解 Vision Transformer (ViT) 如何把图片拆成 Patch，用纯 Transformer 架构在 ImageNet 上击败 ResNet。Inductive Bias (归纳偏置) 是本章的核心关键词。

无敌！LSTM+CNN简直太高性能了，实现最高预测精度！近来CNN与LSTM融合研究的热度一路飙升，顶会顶刊成果不断涌现！其中经过优化的CNN-LSTM混合模型，成功突破时空特征建模的现有局限，在医疗影像分析、电力负荷时序预测、无线通信信号处理等多个场景中刷新SOTA纪录，被TPAMI、NeurIPS等顶会顶刊广泛收录！CNN与LSTM的融合模式，必将成为未来时空序列相关任务的主流趋势。

FPGA部署CNN全流程1——基础知识目录1.机器学习模式1.1. 有监督学习 (Supervised Learning)1.2. 无监督学习 (Unsupervised Learning)

神经网络的核心构建模块，理解CNN中卷积层、池化层和全连接层。在深度学习的视觉任务（图像分类、目标检测、语义分割等）中，卷积神经网络（CNN）凭借其对空间特征的高效提取能力成为主流模型，而卷积层（Convolution Layer）、**池化层（Pooling Layer）和全连接层（Fully Connected Layer）**正是CNN的三大核心组件。这三层各司其职、层层配合，从原始图像的像素信息中逐步提取低级特征（边缘、纹理）、中级特征（形状、轮廓）和高级特征（物体、场景），最终实现对图像的理解和分类。

[深度学习网络从入门到入土] 深度卷积神经网络alexnet知乎：https://www.zhihu.com/people/byzh_rcCSDN：https://blog.csdn.net/qq_54636039

电子厂PCB板焊点缺陷检测（卷积神经网络CNN）业务痛点：某电子厂（年产PCB板100万块，含焊点5000万个）存在三大问题：算法团队：图像预处理（去噪/裁剪）、数据增强（旋转/翻转）、CNN模型构建（ResNet迁移学习）、模型训练与评估、模型存储（MinIO）

【V2.0】王万良《人工智能导论》笔记｜《人工智能及其应用》课程教材笔记【文章基本信息】【图书基本信息】👉高等教育出版社【课程基本信息】课程名称：人工智能及其应用 / Artificial Intelligence with Applications

药品包装识别与分类系统：基于Faster R-CNN R50 FPN的Groie数据集训练_1在医药行业的数字化转型过程中，自动化药品包装识别与分类系统发挥着越来越重要的作用。今天，我将分享如何使用Faster R-CNN R50 FPN模型在Groie数据集上进行训练，构建一个高效的药品包装识别系统。

Faster R-CNN在药片边缘缺陷检测中的应用_1随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在医疗健康领域的应用日益广泛。特别是在制药行业，药品质量控制是确保用药安全的关键环节。传统的药片质量检测主要依靠人工目检，不仅效率低下，而且容易受到主观因素的影响，难以满足现代制药工业对高精度、高效率的质量控制需求。

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突破传统：CNN卷积层（普通/空洞）核心技术演进与实战指南卷积层作为卷积神经网络（CNN）的基石，早已超越了简单的特征提取功能。从经典的普通卷积到为扩大感受野而生的空洞卷积，其技术演进深刻影响着计算机视觉乃至整个AI领域的发展。近年来，随着动态卷积、自适应空洞卷积等新技术的涌现，卷积层正朝着更高效、更灵活、更智能的方向迈进。本文将深入剖析普通卷积与空洞卷积的最新进展、典型应用与实战工具，为你呈现一幅清晰的技术演进图谱。

【深度学习】全连接、卷积神经网络目录一、全连接神经网络1.1 全连接神经网络的结构Sigmoid 函数1.2 全连接神经网络的训练过程

自卸车多部件识别 _ Mask R-CNN改进模型实现（Caffe+FPN）_1作者: 真香农发布时间: 最新推荐文章于 2025-01-13 18:33:26 发布原文链接: 机视觉领域的关键技术，近年来在国内外得到了广泛研究和快速发展。从国内研究现状来看，深度学习已经替代了大部分传统图像算法，在目标检测领域取得了显著进展，但仍面临物体尺寸不一、背景复杂、排列密集、方向任意等多重挑战。针对这些挑战，国内研究者提出了多种改进方法，如基于MobileNetV2轻量化YOLOV5的骨干网络，减少了原网络的复杂度和冗余；通过在YOLOv5s骨干网络中引入深度可分离卷积，在不降低检测精度

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深入解析CNN中的BN层：从稳定训练到前沿演进在卷积神经网络（CNN）的发展历程中，批归一化（Batch Normalization, BN）层的引入无疑是一场革命。它通过规范化中间层的激活值，有效缓解了梯度消失/爆炸问题，大幅提升了模型的训练速度与稳定性，成为现代深度网络设计的标配。然而，随着应用场景的不断拓展（如小批量训练、联邦学习、边缘计算），传统BN的局限性也逐渐显现。本文将深入剖析BN层的核心原理，并系统梳理其最新技术演进、应用场景与工具支持，助你全面掌握这一关键技术的前沿动态。