cnn专题
深度学习实战：如何利用CNN实现人脸识别考勤系统
1. 何为CNN及其在人脸识别中的应用 卷积神经网络（CNN）是深度学习中的核心技术之一，擅长处理图像数据。CNN通过卷积层提取图像的局部特征，在人脸识别领域尤其适用。CNN的多个层次可以逐步提取面部的特征，最终实现精确的身份识别。对于考勤系统而言，CNN可以自动从摄像头捕捉的视频流中检测并识别出员工的面部。 我们在该项目中采用了 RetinaFace 模型，它基于CNN的结构实现高效、精准的
如何将卷积神经网络（CNN）应用于医学图像分析：从分类到分割和检测的实用指南
引言 在现代医疗领域，医学图像已经成为疾病诊断和治疗规划的重要工具。医学图像的类型繁多，包括但不限于X射线、CT（计算机断层扫描）、MRI（磁共振成像）和超声图像。这些图像提供了对身体内部结构的详细视图，有助于医生在进行准确诊断和制定个性化治疗方案时获取关键的信息。 1. 医学图像分析的挑战 医学图像分析面临诸多挑战，其中包括： 图像数据的复杂性：医学图像通常具有高维度和复杂的结构
CNN-LSTM模型中应用贝叶斯推断进行时间序列预测
这篇论文的标题是《在混合CNN-LSTM模型中应用贝叶斯推断进行时间序列预测》，作者是Thi-Lich Nghiem, Viet-Duc Le, Thi-Lan Le, Pierre Maréchal, Daniel Delahaye, Andrija Vidosavljevic。论文发表在2022年10月于越南富国岛举行的国际多媒体分析与模式识别会议（MAPR）上。 摘要部分提到，卷积
【tensorflow CNN】构建cnn网络，识别mnist手写数字识别
#coding:utf8"""构建cnn网络，识别mnistinput conv1 padding max_pool([2,2],strides=[2,2]) conv2 x[-1,28,28,1] 卷积 [5,5,1,32] -> [-1,24,24,32]->[-1,28,
震惊，从仿真走向现实，3D Map最大提升超12，Cube R-CNN使用合成数据集迁移到真实数据集
震惊，从仿真走向现实，3D Map最大提升超12，Cube R-CNN使用合成数据集迁移到真实数据集 Abstract 由于摄像机视角多变和场景条件不可预测，在动态路边场景中从单目图像中准确检测三维物体仍然是一个具有挑战性的问题。本文介绍了一种两阶段的训练策略来应对这些挑战。我们的方法首先在大规模合成数据集RoadSense3D上训练模型，该数据集提供了多样化的场景以实现稳健的特征学习。随后，
Segmentation简记-Multi-stream CNN based Video Semantic Segmentation for Automated Driving
创新点 1.RFCN & MSFCN 总结 网络结构如图所示。输入视频得到图像分割结果。 简单粗暴
CNN-LSTM用于时间序列预测，发二区5分+没问题！
为了进一步提高时序预测的性能，研究者们组合了CNN和LSTM的特点，提出了CNN-LSTM混合架构。 这种架构因为独特的结构设计，能同时处理时空数据、提取丰富的特征、并有效解决过拟合问题，实现对时间序列数据的高效、准确预测，远超传统方法。 因此，它已经成为我们应对时序预测任务离不开的模型，有关CNN-LSTM的研究也成了当下热门主题之一，高质量论文频发。 为了方便大家了解CNN-LSTM的最
40从传统算法到深度学习：目标检测入门实战 --深度学习在目标检测中的应用：R-CNN
参考视频教程: **深度学习之目标检测常用算法原理+实践精讲 ** R-CNN 在传统的目标检测方法中，我们使用滑动窗口标记目标的位置、使用人工设计的特征和机器学习算法进行分类，此类方法虽然可以基本达到实时性的要求但是其缺点也比较明显。首先滑动窗口采用穷举的策略来找到目标，这种方法的缺陷是如果步长和窗口尺寸设置太小会导致时间复杂度过高，在检测过程中会出现过多的冗余窗口，如果窗口
【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）——语义理解
无论是人类还是机器，理解隐藏在文字背后的意图，对于倾听者或阅读者来说的，都是一项重要的技能。除了理解单个词的含义，词之间还有各种各样巧妙的组合方式。 词的性质和奥妙与词之间的关系密切相关。这种关系至少有两种表达方式： 词序词的临近度 这些关系的模式以及词本身存在的模式可以从两个方面来表示：空间和时间。两者的区别主要是：对于前者，要像在书页上的句子那样来处理——在文字的位置上寻找关系；对于后者
深度学习-TensorFlow2：TensorFlow2 创建CNN神经网络模型【ResNet模型】
自定义ResNet神经网络-Tensorflow【cifar100分类数据集】 import osos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' # 放在 import tensorflow as tf 之前才有效import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasfrom tensorflow.keras
深度学习-Pytorch：Pytorch 创建CNN神经网络模型【ResNet模型】
一、自定义ResNet神经网络-Pytorch【cifar10图片分类数据集】 import torchfrom torch.utils.data import DataLoaderfrom torchvision import datasetsfrom torchvision import transformsfrom torch import nn, optimfrom torch
NLP-分类模型-2014-文本分类：TextCNN【使用 “CNN”+ 预训练的 “词向量” --＞ 处理 “句子级别” 的文本分类】
《TextCNN 原始论文：Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》 一、概述 1、TextCNN 是什么？ 我们之前提前CNN时，通常会认为是属于CV领域，用于计算机视觉方向的工作，但是在2014年，Yoon Kim针对CNN的输入层做了一些变形，提出了文本分类模型textCNN。与传统图像的CNN网络相比, te
CV-CNN-2016：GoogleNet-V4【用ResNet模型的残差连接（Residual Connection）思想改进GoogleNet-V3的结构】
Inception V4研究了Inception模块与残差连接的结合。 ResNet结构大大地加深了网络深度，还极大地提升了训练速度，同时性能也有提升。 Inception V4主要利用残差连接（Residual Connection）来改进V3结构，得到Inception-ResNet-v1，Inception-ResNet-v2，Inception-v4网络。 ResNet的残差结构如下
CV-CNN-2015：GoogleNet-V3【贡献：卷积核分解（Factorization）减少参数量，比如将7x7分解成两个一维的卷积（1x7,7x1）】【避免表达瓶颈，更深】
Inception V3一个最重要的改进是分解（Factorization），将7x7分解成两个一维的卷积（1x7,7x1），3x3也是一样（1x3,3x1），这样的好处，既可以加速计算，又可以将1个卷积拆成2个卷积，使得网络深度进一步增加，增加了网络的非线性（每增加一层都要进行ReLU）。 另外，网络输入从224x224变为了299x299。 参考资料： CNN模型合集 | 7
CV-CNN-2015：GoogleNet-V2【首次提出Batch Norm方法：每次先对input数据进行归一化，再送入下层神经网络输入层（解决了协方差偏移问题）】【小的卷积核代替掉大的卷积核】
GoogLeNet凭借其优秀的表现，得到了很多研究人员的学习和使用，因此GoogLeNet团队又对其进行了进一步地发掘改进，产生了升级版本的GoogLeNet。 GoogLeNet设计的初衷就是要又准又快，而如果只是单纯的堆叠网络虽然可以提高准确率，但是会导致计算效率有明显的下降，所以如何在不增加过多计算量的同时提高网络的表达能力就成为了一个问题。 Inception V2版本的解决方案就是修
深度学习基础案例4--构建CNN卷积神经网络实现对猴痘病的识别(测试集准确率86.5%)
🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客🍖 原作者：K同学啊 前言 下一周会很忙，更新可能不及时，请大家见谅这个项目我感觉是一个很好的入门案例，但是自己测试的时候测试集准确率只比较稳定的达到了86.5%附近，说明对神经网络结构的添加还不是很熟，后期还需要多看论文积累😢😢😢😢😢😢😢😢😢图片看着有点渗人😨😨😨😨
深度学习-HW3(CNN)卷积神经网络-图像分类-【Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营】
分类实际上是一个回归问题。 登录阿里云的账号，才发现有3个账号，要认证学生身份，试遍了3个账号后才试出学生认证号。打开看了一下，居然还有高校教师优惠申请，努力搞一个（最近是想薅一把教师资格证的福利，bushi）。 新建【交互式建模（DSW）】： 【打开】镜像： 打开Terminal：（真的使用命令行很少，很少） git clone https://www.modelscope.cn/da
Deeplearning 两层cnn卷积网络详解
转载地址： https://www.cnblogs.com/sunshineatnoon/p/4584427.html 在实现两层的CNN之前，首先实现了UFLDL中与CNN有关的作业。然后参考它的代码搭建了一个一层的CNN。最后实现了一个两层的CNN，码代码花了一天，调试花了5天，我也是醉了。这里记录一下通过代码对CNN加深的理解。 首先，dataset是MNIST。这里层的概
CNN的等变性和不变性
不变性: invariant f(F(x)) = f(x) 等变性: eq f(g(x)) = g’f(x) pooling是具有不变性 cnn 是具有等变性 https://zhangting2020.github.io/2018/05/30/Transform-Invariance/
区域卷积神经网络（R-CNN,SPP-Net,Fast R-CNN,Faster R-CNN)
1 模型进化史 检测框架可分为两类： 两级式检测框架，包含一个用于区域提议的预处理步骤，使得整体流程是两级式的，如R-CNN系列单级式检测框架，即无区域提议的框架，这是一种单独提出的方法，不会将检测提议分开，使得整个流程是单级式的，如YOLO系列 2 传统的目标检测 2.1 三个阶段 区域选择利用不同尺寸的滑动窗口框住图中的某一部分作为候选区域。特征提取：提取候选区域相关的
卷积神经网络（CNN）：算法、原理与应用
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是深度学习领域中的重要算法之一，尤其在计算机视觉任务中表现出色。本文将从基础原理、核心组件、以及应用场景三个方面理解卷积神经网络的强大之处。 卷积神经网络的基本概念 卷积神经网络是一种专为处理网格结构数据（如图像）的神经网络模型。其灵感来源于生物学中视觉皮层的结构，通过局部感知野（receptive field
C++卷积神经网络实例：tiny_cnn代码详解（11）——层结构容器layers类源码分析
在这篇博文中我们对tiny_cnn卷积神经网络模型中的最后一个网络结构方面的类——layers做简要分析。 首先，layers通俗的讲可以被称为是层结构的vector，即层结构容器。由于卷积神经网络是一个多层的网络模型，因此有必要将网络中各个层进行统一管理，这便引出了本篇博文中所要介绍的layers类。layers类是一个vector类型的变量，其中压入的元素就是网络中的各个层模型，这里
C++卷积神经网络实例：tiny_cnn代码详解（10）——layer_base和layer类结构分析
在之前的博文中，我们已经队大部分层结构类都进行了分析，在这篇博文中我们准备针对最后两个，也是处于层结构类继承体系中最底层的两个基类layer_base和layer做一下简要分析。由于layer类只是对layer_base的一个简单实例化，因此这里着重分析layer_base类。 首先，给出layer_base类的基本结构框图： 一、成员变量 由于layer_base是这个
C++卷积神经网络实例：tiny_cnn代码详解（9）——partial_connected_layer层结构类分析（下）
在上一篇博文中我们着重分析了partial_connected_layer类的成员变量的结构，在这篇博文中我们将继续对partial_connected_layer类中的其他成员函数做一下简要介绍。 一、构造函数 由于partial_connected_layer类是继承自基类layer，因此在构造函数中同样分为两部分，即调用基类构造函数以及初始化自身成员变量： partial
C++卷积神经网络实例：tiny_cnn代码详解（8）——partial_connected_layer层结构类分析（上）
在之前的博文中我们已经将顶层的网络结构都介绍完毕，包括卷积层、下采样层、全连接层，在这篇博文中主要有两个任务，一是整体贯通一下卷积神经网络在对图像进行卷积处理的整个流程，二是继续我们的类分析，这次需要进行分析的是卷积层和下采样层的公共基类：partial_connected_layer。 一、卷积神经网络的工作流程 首先给出经典的5层模式的卷积神经网络LeNet-5结构模型：
C++卷积神经网络实例：tiny_cnn代码详解（7）——fully_connected_layer层结构类分析
之前的博文中已经将卷积层、下采样层进行了分析，在这篇博文中我们对最后一个顶层层结构fully_connected_layer类（全连接层）进行分析： 一、卷积神经网路中的全连接层 在卷积神经网络中全连接层位于网络模型的最后部分，负责对网络最终输出的特征进行分类预测，得出分类结果： LeNet-5模型中的全连接层分为全连接和高斯连接，该层的最终输出结果即为预测标签，例如