vgg

童话名剑6 天前
深度学习·神经网络·cnn·alexnet·lenet-5·vgg·1×1卷积
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)
无心水14 天前
人工智能·机器学习·语言模型·stable diffusion·aigc·机器翻译·vgg
【神经风格迁移:多风格】17、AIGC+风格迁移:用Stable Diffusion生成自定义风格当神经风格迁移遇上Stable Diffusion,我们进入了一个前所未有的艺术创作新时代。传统的风格迁移受限于已有的艺术风格,而通过Stable Diffusion,我们可以生成任意想象的风格图像,再将其应用于风格迁移,这开启了无限的可能性。
无心水22 天前
人工智能·神经网络·机器学习·gpu·vgg·神经风格迁移·神经风格迁移:性能优化
【神经风格迁移:性能优化】21、模型轻量化实战:让VGG19在CPU上实时运行在神经风格迁移的实际应用中,计算资源限制往往是部署的主要障碍。原始的VGG19模型包含约1.43亿参数,需要超过500MB存储空间,在CPU上的推理速度可能低至1-2 FPS,完全无法满足实时应用需求。
无心水25 天前
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习·vgg·神经风格迁移·vgg19
【神经风格迁移:深度实战】7、高级调参实战指南:从调参盲盒到科学优化方法论本文将揭示神经风格迁移调参的核心机制,通过系统化的实验设计和自动化工具,让你告别“调参盲盒”,实现科学高效的参数优化。
无心水25 天前
算法·重构·vgg·信息智能化·csdn月度精选·ai原生架构·神经风格迁移:蒙德里安
【神经风格迁移:蒙德里安】12、语义感知的构图重构算法:让蒙德里安风格“理解“图像内容传统神经风格迁移算法虽然在纹理和色彩上成功实现了风格转移,但在构图和结构层面往往表现得力不从心。当我们将蒙德里安风格应用于人像时,经常会出现几何线条恰好穿过眼睛、鼻子等关键部位,色块边界无视面部轮廓的尴尬情况。这种"缺乏理解"的风格转移破坏了图像原有的语义信息,导致艺术表现力大打折扣。
姜—姜3 个月前
神经网络·vgg
VGG和神经网络VGG 证明大尺寸全连接层 (4096) 能提升性能但参数量巨大,后续被全局池化等方法替代---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Code_流苏8 个月前
python·cnn·数据增强·图像分类·alexnet·lenet-5·vgg
《Python星球日记》 第54天:卷积神经网络进阶名人说:路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。—— 屈原《离骚》 创作者:Code_流苏(CSDN)(一个喜欢古诗词和编程的Coder😊)
住在天上的云2 年前
笔记·深度学习·cnn·动手学深度学习·vgg
【深度学习笔记】深度卷积神经网络——VGG虽然AlexNet证明深层神经网络卓有成效,但它没有提供一个通用的模板来指导后续的研究人员设计新的网络。 在下面的几个章节中,我们将介绍一些常用于设计深层神经网络的启发式概念。
DogDaoDao2 年前
人工智能·pytorch·python·深度学习·pycharm·vgg
PyTorch复现网络模型VGG(1)感受野(Receptive Field)是卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)中的一个重要概念,它指的是网络内部的不同位置的神经元对原图像的感受范围的大小。在卷积神经网络中,每个神经元都只与输入数据的一个局部区域相连,这个局部区域就是该神经元的感受野。随着网络层次的加深,每个神经元对于输入数据的感受野会逐渐扩大,从而能够提取更加抽象和全局的特征。 (2) 感受野的大小可以通过计算得到,它与卷积核的大小、步长(stride)和填充(padding)等超
我是有底线的