卷积神经网络

计算机视觉基础｜卷积神经网络：从数学原理到可视化实战在当今人工智能飞速发展的时代，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称 CNN）无疑在诸多领域发挥着关键作用，尤其在计算机视觉领域，如人脸识别、图像分类、目标检测等任务中，CNN 已成为不可或缺的技术。它能够自动从大量数据中学习特征，大大减少了人工特征工程的工作量，并且在性能上超越了许多传统的机器学习方法。

解锁机器学习核心算法｜神经网络：AI 领域的 “超级引擎”在机器学习的庞大算法体系中，有十种算法被广泛认为是最具代表性和实用性的，它们犹如机器学习领域的 “十大神器”，各自发挥着独特的作用。这十大算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、K - 近邻算法、K - 平均算法、支持向量机、朴素贝叶斯算法、主成分分析（PCA）、神经网络。它们涵盖了回归、分类、聚类、降维等多个机器学习任务领域，是众多机器学习应用的基础和核心。

从CNN到 Transformer：基于PyTorch的遥感影像、无人机影像的地物分类、目标检测、语义分割和点云分类原文>>>从CNN到 Transformer：基于PyTorch的遥感影像、无人机影像的地物分类、目标检测、语义分割和点云分类

卷积神经网络实战宠物狗识别本文采用卷积神经网络作为核心算法框架，结合PyQt5构建用户界面，使用Python3进行开发。YOLOv11以其高效的特征提取能力，在多个图像分类任务中展现出卓越性能。本研究针对5种宠物狗数据集进行训练和优化，该数据集包含丰富的宠物狗图像样本，为模型的准确性和泛化能力提供了有力保障。通过深度学习技术，模型能够自动提取宠物狗的特征并进行分类识别。PyQt5界面设计简洁直观，便于用户操作和实时查看检测结果。

计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第一章：计算机视觉中图像的基础认知第二章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(一) 第三章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(二) 第四章：搭建一个经典的LeNet5神经网络

机器学习之心

CNN-BiLSTM卷积神经网络双向长短期记忆神经网络多变量多步预测，光伏功率预测代码地址：CNN-BiLSTM卷积神经网络双向长短期记忆神经网络多变量多步预测，光伏功率预测光伏功率预测在现代电力系统中占有至关重要的地位。随着可再生能源的广泛应用，尤其是太阳能的利用，光伏发电已成为电力供应的重要组成部分。准确的光伏功率预测不仅有助于电网的稳定运行，还可以优化电力资源配置，减少能源浪费，降低运营成本。此外，光伏功率的波动性对其并网运行带来了挑战，因此，提高光伏功率预测的准确性显得尤为重要。

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CNN 卷积神经网络处理图片任务 | PyTorch 深度学习实战前一篇文章，学习率调整策略 | PyTorch 深度学习实战本系列文章 GitHub Repo: https://github.com/hailiang-wang/pytorch-get-started

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基于V2X的无人机与特种车辆战地智能通信：技术融合与实战应用一、引言在现代战争的复杂环境中，通信系统的高效与可靠已然成为决定胜负的关键因素。随着军事技术的飞速发展，战争形态发生了深刻变革，作战空间不断拓展，从陆地、海洋、天空延伸至电磁、网络、太空等多维领域；作战节奏急剧加快，信息瞬息万变，战机稍纵即逝；参战力量多元化，各军兵种协同作战需求日益增长。在这样的背景下，传统的通信手段愈发难以满足现代战争对信息传递的严苛要求。迅速、准确、保密、不间断的通信，对于实现高效指挥、协同作战以及获取战场态势感知至关重要，直接关系到作战效能的发挥与战争的胜负走向。

PANet：路径聚合网络——实例分割的创新之路实例分割是计算机视觉领域的一个重要任务，它不仅需要对图像中的每个像素进行分类，还要区分出同类物体中的不同实例。在众多实例分割方法中，Mask R-CNN 作为一种经典方法，已经取得了显著的成果。然而，随着物体形状、尺寸、密度的多样化，传统方法在处理这些复杂情况时仍存在一定的局限性。

橙子小哥的代码世界

【计算机视觉基础CV-图像分类】05 - 深入解析ResNet与GoogLeNet：从基础理论到实际应用在上一篇文章中，我们详细介绍了ResNet与GoogLeNet的网络结构、设计理念及其在图像分类中的应用。本文将继续深入探讨如何在实际项目中应用这些模型，特别是如何保存训练好的模型、加载模型以及使用模型进行新图像的预测。通过这些步骤，读者将能够完整地掌握从模型训练到部署的全过程。

YOLO系列正传（三）神经网络的反向传播（back propagation）与公式推导YOLO系列基础合集——小白也看得懂的论文精解-CSDN博客YOLO系列正传（一）类别损失与MSE损失函数、交叉熵损失函数-CSDN博客

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。