卷积神经网络

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：

Transformer、RNN (循环神经网络) 和 CNN (卷积神经网络)的区别我们来详细对比一下 Transformer、RNN (循环神经网络) 和 CNN (卷积神经网络) 这三种在深度学习中极其重要的架构，并通过具体例子说明它们的区别。

卷积神经网络(CNN)模型卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别、计算机视觉等领域。其设计理念源于对生物视觉皮层神经机制的模拟，核心原理是通过卷积、池化（下采样）、全连接等操作，自动提取输入数据的层级特征，完成分类或回归任务。

終不似少年遊*

【从基础到模型网络】深度学习-语义分割-ROI在语义分割中，ROI（Region of Interest，感兴趣区域）是图像中需要重点关注的部分。其作用包括：提高效率，减少高分辨率图像的计算量；增强分割精度，聚焦关键语义信息；减少背景干扰，提升模型性能；适应特定场景需求，如医学图像中的肿瘤检测或自动驾驶中的行人检测。ROI 提取可通过手动标注、目标检测算法或注意力机制实现，是优化语义分割任务的重要手段。

胖哥真不错

Python实现NOA星雀优化算法优化卷积神经网络CNN回归模型项目实战说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后关注获取。

简简单单做算法

基于CNN卷积神经网络的带频偏QPSK调制信号检测识别算法matlab仿真目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述5.算法完整程序工程(完整程序运行后无水印)

【论文阅读】Joint Deep Modeling of Users and Items Using Reviews for Recommendation题目翻译：利用评论对用户和项目进行联合深度建模进行推荐原文地址：点这里关键词： DeepCoNN、推荐系统、卷积神经网络、评论建模、协同建模、评分预测、联合建模

一文详解卷积神经网络中的卷积层和池化层原理！！前言一、卷积核大小（Kernel Size）1. 卷积核大小的作用2. 常见的卷积核大小3. 选择卷积核大小的原则

随风飘摇的土木狗

【MATLAB第118期】基于MATLAB的双通道CNN多输入单输出分类预测方法在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）凭借其强大的特征提取能力，已成为图像识别、自然语言处理等任务的核心技术。传统单通道CNN在处理单一模态数据时表现出色，但在面对多源异构数据时往往力不从心。双通道CNN分类预测方法通过引入并行特征学习机制，开创性地实现了多维度信息融合，为复杂场景下的智能决策提供了新思路。

Python 深度学习第8章计算机视觉中的深度学习 - 卷积神经网络使用实例第8章深入探讨了计算机视觉中的深度学习，特别是卷积神经网络（convnets）的应用。本章详细介绍了卷积层和池化层的工作原理、数据增强技术、预训练模型的特征提取和微调方法。通过本章，读者将掌握如何使用深度学习解决图像分类问题，尤其是在小数据集上的应用。