卷积神经网络

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橙子小哥的代码世界

【计算机视觉CV-图像分类】06 - VGGNet的鲜花分类实现：从数据预处理到模型优化的完整实战！引言VGGNet概述VGGNet的网络架构基于预训练VGGNet的五类鲜花分类实现4.1 数据准备与预处理

机器学习之心

图像识别 | Matlab基于卷积神经网络(CNN)的宝可梦识别源程序，GUI界面。附详细的运行说明。Matlab基于卷积神经网络(CNN)的宝可梦识别源程序，GUI界面。附详细的运行说明。压缩包中文件： 1、pokeman文件夹是图像数据集，包含5种宝可梦图像，每类230张左右，共约1150张图像。 2、main.m是训练的程序，主要是搭建并训练一个CNN，然后保存下来，供GUI使用。 3、page.m和page.fig是封装好的GUI界面。

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【深度学习】手机SIM卡托缺陷检测【附链接】SIM卡托是用于固定和保护SIM卡的部件，通过连接SIM卡与手机主板的方式，允许设备访问移动网络，用户可以通过SIM卡进行通话、发送短信和使用数据服务。

3D 目标检测：从萌芽到前沿的技术演进之路亲爱的小伙伴们😘，在求知的漫漫旅途中，若你对深度学习的奥秘、JAVA 、PYTHON与SAP 的奇妙世界，亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻🧐，那不妨给我一个小小的关注吧🥰。我会精心筹备，在未来的日子里不定期地为大家呈上这些领域的知识宝藏与实用经验分享🎁。每一个点赞👍，都如同春日里的一缕阳光，给予我满满的动力与温暖，让我们在学习成长的道路上相伴而行，共同进步✨。期待你的关注与点赞哟🤗！

深度学习池化Pooling原理介绍在图像处理中，由于图像中存在较多冗余信息，可用某一区域子块的统计信息（如最大值或均值等）来刻画该区域中所有像素点呈现的空间分布模式，以替代区域子块中所有像素点取值，这就是卷积神经网络中池化(pooling)操作。

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计算机毕业设计Python+卷积神经网络CNN交通标志识别机器学习深度学习爬虫数据可视化人工智能模型训练温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片！温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片！

知识点归纳 | 信号处理入门信号处理是通信和电子工程中的一个重要领域，涉及信号的获取、分析、处理和优化。下面是与信号处理相关的主要内容：

基于深度学习的手势识别算法本文基于论文 [Simple Baselines for Human Pose Estimation and Tracking[1]](ECCV 2018 Open Access Repository (thecvf.com)) 实现手部姿态估计。

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【图像检测】深度学习与传统算法的区别（识别逻辑、学习能力、泛化能力）深度学习使用了端到端的学习策略，直接学习从图像到检测结果的映射关系，自动提取特征，并且根据特征与特征之间的关系，计算出检测结果。

基于Opencv的图像处理软件随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，图像处理在众多领域都有着至关重要的应用。在制造业中，需要对产品表面进行检测，通过图像处理技术可以快速准确地识别出产品表面的缺陷，从而提高产品质量。例如在汽车制造过程中，对车身零部件表面的划痕、凹坑等缺陷进行检测。

情感神经元的意外发现2在 2017 年 4 月发布 Unsupervised Sentiment Neuron 算法的文章《》中指出，“真正好的预测与理解有关”，以及“仅仅被训练用于预测下一个字符之后，神经网络自动学会了分析情感” 。

YOLO系列基础（六）YOLOv1原理详解，清晰明了！YOLO系列基础（一）卷积神经网络原理详解与基础层级结构说明-CSDN博客YOLO系列基础（二）Bottleneck瓶颈层原理详解-CSDN博客

ResNet 残差网络 (乘法→加法的思想 - 残差连接是所有前沿模型的标配) + 代码实现 ——笔记2.16《动手学深度学习》目录前言0. 乘法变加法的思想1. 函数类2. 残差块 (讲解+代码)QA: 残差这个概念的体现？3. ResNet模型 (代码+讲解)

PyTorch nn.Conv2d 空洞卷积torch.nn.Conv2d() 中 dilation 参数控制卷积核的间隔dilation controls the spacing between the kernel points

241011-在jupyter中实现文件夹压缩后下载在使用jupyter notebook过程中，我们经常会遇到成堆的文件无法批量下载的问题，这里提供压缩文件夹代码，压缩后即可右键文件选择download实现批量下载

YOLO使用和深入学习01-卷积神经网络在工作中我应用到YOLO算法检测图片目标，但我对其中的卷积神经网络其实还不太理解，今天记录一下我对卷积神经网络的探究

PyTorch实现卷积神经网络CNNnn：包含了torch已经准备好的层，激活函数、全连接层等optim：提供了神经网络的一系列优化算法，如 SGD、Adam 等

【深度学习】（8）--神经网络使用最优模型直接使用最优模型在多个方面都具有显著的好处，尤其是在深度学习和机器学习领域。以下是一些主要的好处：首先，你需要有定义模型结构的代码。这通常是一个继承自torch.nn.Module的类。如果你没有保存整个模型实例，而是只保存了模型的状态字典（即模型的参数和缓冲区），那么你需要重新定义模型结构。

PyTorch构建卷积神经网络（CNN）训练模型：分步指南《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。 ✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~ 👍感谢小伙伴们点赞、关注！