卷积神经网络

【深度学习计算机视觉】10：转置卷积【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈PyTorch深度学习 ⌋ ⌋ ⌋ 深度学习 (DL, Deep Learning) 特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据分析、科学探索等领域都取得了很多成果。本专栏介绍基于PyTorch的深度学习算法实现

【脑电分析系列】第19篇：深度学习方法（一）：卷积神经网络（CNN）在EEG图像/时频图分类中的应用欢迎回到脑电分析系列！在前几篇中，我们探讨了EEG的预处理、特征提取和传统机器学习分类器。然而，面对EEG信号的复杂非线性模式和日益增长的数据量，深度学习技术展现出更强大的潜力，尤其是其自动特征提取能力。

深度学习实战指南：从神经网络基础到模型优化的完整攻略🌟 Hello，我是蒋星熠Jaxonic！ 🌈 在浩瀚无垠的技术宇宙中，我是一名执着的星际旅人，用代码绘制探索的轨迹。 🚀 每一个算法都是我点燃的推进器，每一行代码都是我航行的星图。 🔭 每一次性能优化都是我的天文望远镜，每一次架构设计都是我的引力弹弓。 🎻 在数字世界的协奏曲中，我既是作曲家也是首席乐手。让我们携手，在二进制星河中谱写属于极客的壮丽诗篇！

【CVPR2023】奔跑而非行走：追求更高FLOPS以实现更快神经网络本文指出当前轻量级神经网络虽然FLOPs低，但由于内存访问频繁导致FLOPS（每秒浮点运算次数）不高，实际延迟并未显著降低。作者提出部分卷积（PConv），仅对部分通道进行卷积，减少计算和内存访问，并基于此构建FasterNet，在多个视觉任务上实现速度与精度的最优平衡。

笔记：深层卷积神经网络（CNN）中的有效感受野简单推导在笔记：卷积神经网络（CNN)-CSDN博客中，我们在8.1.中引入了有局部感受野这一概念，是指在全连接层中神经元在灰度图中所对应的大小，也就是该神经元负责接收这个范围内数据与卷积核计算出来的特征图中的数据。

深度学习：卷积神经网络（CNN）在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）在图像识别、计算机视觉等任务中应用广泛，主要因为它能高效提取图像特征。下面就从基础原理、核心结构和实践要点三个方面，结合图示，把 CNN 的相关知识讲清楚。

PyTorch 深度学习实战教程-番外篇04：卷积层详解与实战指南标签：# 深度学习 #人工智能 #神经网络 #PyTorch #卷积神经网络《Pytorch深度学习框架实战教程01》

【机器学习③】 | CNN篇本文将系统讲解卷积神经网络（CNN）的核心原理，以及LeNet-5、AlexNet、GoogLeNet、ResNet四大经典网络的结构、实现与应用。通过PyTorch代码示例，从基础原理到实际操作，帮助读者理解CNN如何处理多维数据、经典网络的设计逻辑及实现方法，读完可掌握CNN的核心概念与落地技能。

深度学习核心：卷积神经网络 - 原理、实现及在医学影像领域的应用🧑 博主简介：CSDN博客专家、CSDN平台优质创作者，高级开发工程师，数学专业，10年以上C/C++, C#,Java等多种编程语言开发经验，拥有高级工程师证书；擅长C/C++、C#等开发语言，熟悉Java常用开发技术，能熟练应用常用数据库SQL server,Oracle,mysql,postgresql等进行开发应用，熟悉DICOM医学影像及DICOM协议,业余时间自学JavaScript,Vue,qt,python等，具备多种混合语言开发能力。撰写博客分享知识，致力于帮助编程爱好者共同进步。欢迎

青春不败 177-3266-0520

MATLAB近红外光谱分析技术及实践技术应用一：MATLAB编程基础与进阶（一）1、MATLAB 安装、版本历史与编程环境2、MATLAB 基础操作（矩阵操作、逻辑与流程控制、函数与脚本文件）

初识卷积神经网络CNN全连接神经网络存在的问题:通道数是指图像或特征图在深度方向上的维度数量(可以类比全连接神经网络中的特征矩阵的x_i的特征数)

您好啊数模君

30天打牢数模基础-卷积神经网络讲解本案例使用PyTorch实现一个改进版LeNet-5模型，用于CIFAR-10数据集的图像分类任务。代码包含以下核心步骤：

文浩（楠搏万）

TensorFlow+CNN垃圾分类深度学习全流程实战教程垃圾分类是实现可持续发展的重要环节，本教程通过TensorFlow+经典的卷积神经网络（CNN）示例，带你从环境配置到单图推理全流程落地：无需繁琐背景，只讲关键步骤，快速构建高效、可解释的自动化分类系统。如果读文章的同学想一键拥有和我一样的环境的话可以先部署Conda，有疑问的话可以读之前文章👉零基础上手Conda：安装、创建环境、管理依赖的完整指南

呆头鹅AI工作室

[2025CVPR-目标检测方向] CorrBEV：多视图3D物体检测论文关注自动驾驶中相机仅有的多视图3D物体检测（camera-only multi-view 3D object detection）问题。尽管基于鸟瞰图（BEV）的建模近年来取得显著进展（如BEVFormer和SparseBEV等基准模型），但当前研究主要优化整体平均性能（如nuScenes数据集中的NDS和mAP指标），却忽视了关键角落案例（corner cases）。其中，遮挡（occlusion）是一个关键挑战：部分被遮挡的物体（如行人）在检测中特征质量下降，导致漏检或误检，这对自动驾驶安全构成严

18.Kaggle竞赛--使用ResNet-50网络进行树叶分类

学习笔记丨卷积神经网络（CNN）：原理剖析与多领域Github应用本文深入剖析了卷积神经网络（CNN）的核心原理，并探讨其在计算机视觉、图像处理及信号处理等领域的广泛应用。下面就是本篇博客的全部内容！（内附相关GitHub数据库链接）

基于CNN的人脸关键点检测人脸关键点检测作为计算机视觉领域的一项基础技术，在人脸识别、虚拟现实及智能安防等应用中至关重要。本研究首先对人脸关键点检测的主流技术方法进行了分析，最终选择将此问题建模为一个端到端的坐标回归任务。研究采用了业界标准的iBUG 300-W（68点）人脸关键点数据集，并基于PyTorch深度学习框架，构建了一个包含三个卷积层和两个全连接层的卷积神经网络模型。在实现过程中，本文重点解决了从独立的图像文件和XML标注文件中加载并解析数据的问题，并设计了包含随机水平翻转及对称点交换的数据增强策略。模型训练采用均方误

GoogLeNet：图像分类神经网络的深度剖析与实践在当今的人工智能领域，图像分类是一个至关重要的研究方向，其在安防监控、医学影像分析、自动驾驶等众多领域都有着广泛的应用。为了实现更精准、高效的图像分类，各种神经网络架构不断涌现。其中，GoogLeNet作为一款具有里程碑意义的网络模型，于2014年由Google团队在ImageNet挑战赛中首次提出，并一举斩获第一名。它独特的设计理念和卓越的性能，为后续的神经网络发展奠定了坚实的基础。本文将深入剖析GoogLeNet的网络结构、创新点、不足之处，并给出相应的代码示例，希望能帮助读者全面了解这一经典的图像分

深度学习——基于卷积神经网络实现食物图像分类【3】（保存最优模型）本文将详细介绍如何使用PyTorch框架构建一个完整的食物图像分类系统，包含数据预处理、模型构建、训练优化以及模型保存等关键环节。与上一篇博客介绍的版本相比，本版本增加了模型保存与加载功能，并优化了测试评估流程。

写代码的橘子n

两个矩阵的卷积运算我们要计算两个矩阵的卷积。卷积操作在图像处理、信号处理等领域很常见。这里我们以二维离散卷积为例。卷积操作的基本步骤：