dnn专题

深度学习-TensorFlow2 ：构建DNN神经网络模型【构建方式：自定义函数、keras.Sequential、CompileFit、自定义Layer、自定义Model】

1、手工创建参数、函数–>利用tf.GradientTape()进行梯度优化(手写数字识别) import osos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'import tensorflow as tffrom tensorflow.keras import datasets# 一、获取手写数字辨识训练数据集(X_train, Y_train), (X_

自然语言处理-应用场景-问答系统（知识图谱）【离线：命名实体识别（BiLSTM+CRF＞维特比算法预测）、命名实体审核（BERT+RNN）；在线：句子相关性判断（BERT+DNN）】【Flask部署】

一、背景介绍什么是智能对话系统？随着人工智能技术的发展, 聊天机器人, 语音助手等应用在生活中随处可见, 比如百度的小度, 阿里的小蜜, 微软的小冰等等. 其目的在于通过人工智能技术让机器像人类一样能够进行智能回复, 解决现实中的各种问题. 从处理问题的角度来区分, 智能对话系统可分为: 任务导向型: 完成具有明确指向性的任务, 比如预定酒店咨询, 在线问诊等等.非任务导向型:

OpenCV4深度神经网络DNN实战教程

OpenCV4深度神经网络DNN实战教程 1-概述与环境配置2-卷积神经网络概述3-加载网络模型与设置3.1 所需的模型下载3.2 所使用的模型（googlenet）3.3 Net介绍3.4 代码输出网络结构信息3.5 计算后台设置3.6 所有代码 4-图像分类网络inception的使用5-读取分类标签文件显示分类6-对象检测网络介绍7-SSD对象检测网络加载与执行8-SSD对象检测推理输

OpenCV3.3 DNN简介

如今，在机器视觉领域，深度学习已经是最流行且增长最快的一个方向了。OpenCV自3.1版本其就在contrib中加入了DNN模块。到3.3版本时，将DNN模块由contrib提升到了正式代码块中。在住仓库中的位置为：https://github.com/opencv/opencv/tree/master/modules/dnn。同时相较于3.1版本，3.3版本对DNN做了很大改进！该DNN模块

DNN或深度学习中常用函数

1、tf.multiply(x,y) 对应元素相乘x: 一个类型为:half, float32, float64, uint8, int8, uint16, int16, int32, int64, complex64, complex128的张量。 y: 一个类型跟张量x相同的张量。返回值： x * y element-wise. import tensorflow as tfa

【深度神经网络 (DNN)】

深度神经网络 (DNN) 深度神经网络 (DNN) 是机器学习领域中一种强大的工具，它由多层神经元组成，能够学习复杂的数据模式，解决各种任务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。 DNN 的构成：神经元: DNN 的基本单元，接收多个输入，并通过激活函数输出一个值。层: 多个神经元按特定结构排列，形成层。连接: 神经元之间通过权重连接，权重决定了信号传递的强度。激活函数: 用于引入

tensorflow使用DNN、CNN、RNN(lstm)分别实现识别mnist手写数字图片

一、DNN结构实现mnist手写数字图片 import osimport structimport numpy as npimport tensorflow as tf#数据加载函数def load_mnist(path, kind='train'):"""load mnist dateArgs:path: date pathkind: train or testReturns:imag

使用OpenCV dnn c++加载YOLOv8生成的onnx文件进行实例分割

在网上下载了60多幅包含西瓜和冬瓜的图像组成melon数据集，使用 EISeg 工具进行标注，然后使用 eiseg2yolov8 脚本将.json文件转换成YOLOv8支持的.txt文件，并自动生成YOLOv8支持的目录结构，包括melon.yaml文件，其内容如下： path: ../datasets/melon_seg # dataset root dirtrain: imag

opencv dnn模块示例(26) 目标检测 object_detection 之 yolov10

文章目录 1、yolov10简要介绍1.1、双标签分配策略1.2、架构改进1.3、性能1.4、预训练模型 1.4、网络有关层说明2、测试2.1、官方测试2.2、opencv dnn仅运行到内部"NMS"步骤之前的层完整代码完整实现所有层 2.3、onnxruntime测试3.4、tensorrt 1、yolov10简要介绍从源码测试中，可以看出清华大学研究团队最新提出的 YO

DNN 学习笔记

CNN简史 A Brief History of Convolutional Neural Network http://www.lunarnai.cn/2018/07/03/Brief_history_CNN/ 算法面经-CNN https://zhuanlan.zhihu.com/p/90817550 关于序列建模，是时候抛弃RNN和LSTM了 https://www.j

OpenCV DNN(二)——Net

OpenCV DNN之Net 好久没有更新了，作为2019年的首发，希望2019年会是腾飞的一年，祝愿大家2019一切都很美好，能在公众号收货更多的干货，大家能一起进步，心想事成。上一篇博文最后留下了一个尾巴，是关于Net的setInput和forward,当时分别介绍了，这两个函数的定义。本文暂时不深入介绍这两个函数，从OpenCV DNN的Net类入手，拆解OpenCV中DNN的结构。本文

OpenCV4.0 DNN-googleNet

OpenCV4.0 DNN-googleNet OpenCV 4.0最近发布，其中一大亮点便是加入DNN；之前的文章中介绍了OpenCV 4.0的编译，本系列就通过GoogleNet的demo来窥探OpenCV 4.0的DNN。核心函数介绍首先需要准备GoogleNet的prototxt，caffemodel，和synset_words.txt；这个在网上很容易下载到。然后就是需要一张R

GEE深度学习——使用Tensorflow进行神经网络DNN土地分类

Tensorflow TensorFlow是一个开源的深度学习框架，由Google开发和维护。它提供了一个灵活的框架来构建和训练各种机器学习模型，尤其是深度神经网络模型。 TensorFlow的主要特点包括： 1. 它具有高度的灵活性，可以用于训练和部署各种类型的机器学习模型，包括分类、回归、聚类和生成模型等。 2. 它使用图形计算的方式来表示机器学习模型，将模型的计算过程表示为一个有向无

使用OpenCV dnn c++加载YOLOv8生成的onnx文件进行目标检测

在网上下载了60多幅包含西瓜和冬瓜的图像组成melon数据集，使用 LabelMe 工具进行标注，然后使用 labelme2yolov8 脚本将json文件转换成YOLOv8支持的.txt文件，并自动生成YOLOv8支持的目录结构，包括melon.yaml文件，其内容如下： path: ../datasets/melon # dataset root dirtrain: imag

kaldi中深度学习的主要实现---------Karel's DNN training implementation

说明：本文是翻译kaldi主页里的Karel的深度学习模型的实现。 2014.5.3改。如果您有任何问题，欢迎留言讨论，谢谢……

Youtube DNN

目录 1. 挑战 2. 系统整体结构 3.召回 4. 排序 5. 训练和测试样本的处理 1. 挑战（1）规模。很多现有的推荐算法在小规模上效果好，但Youtobe规模很大。（2）新颖度。Youtobe语料库是动态的，每秒都会有新视频，推荐系统需要能够模拟新上传的内容以及用户的最新行为。即探索和利用机制。（3）噪音。Youtobe上的历史用户行为本来就很难预测，很少得

OpenCV从入门到精通实战(五)——dnn加载深度学习模型

从指定路径读取图像文件、利用OpenCV进行图像处理，以及使用Caffe框架进行深度学习预测的过程。下面是程序的主要步骤和对应的实现代码总结： 1. 导入必要的工具包和模型程序开始先导入需要的库os、numpy、cv2，同时导入utils_paths模块，后者用于处理图像路径。接着，读取Caffe模型和配置文件，这些文件提供了使用预训练深度学习模型进行图像分类的基础。 import ut

做时间序列预测有必要用深度学习吗？事实证明，梯度提升回归树媲美甚至超越多个DNN模型...

来源：机器之心本文约2600字，建议阅读9分钟在时间序列预测任务上，你不妨试试简单的机器学习方法。在深度学习方法应用广泛的今天，所有领域是不是非它不可呢？其实未必，在时间序列预测任务上，简单的机器学习方法能够媲美甚至超越很多 DNN 模型。过去几年，时间序列领域的经典参数方法（自回归）已经在很大程度上被复杂的深度学习框架（如 DeepGIO 或 LSTNet 等）更新替代。这是因为

机器学习代码整理pLSA、BoW、DBN、DNN

丕子同学整理点自己的代码：Lp_LR、Pagerank(MapReduce)、pLSA、BoW、DBN、DNN 听说如果你在github等代码托管平台上有自己的开源工具，可以写进简历，是一个加分~ 那就整理整理之前的一些代码片段。 PG_ROC_PR_R：R语言绘制ROC和PR曲线。R PG_PageRank：mapreduce版本的pagerank计算方法。Shell

神经网络发展历程：DNN、CNN、RNN

系列文章目录李沐《动手学深度学习》多层感知机模型概念和代码实现李沐《动手学深度学习》卷积神经网络相关基础概念李沐《动手学深度学习》卷积神经网络经典网络模型李沐《动手学深度学习》循环神经网络相关基础概念李沐《动手学深度学习》循环神经网络经典网络模型文章目录系列文章目录一、感知机（一）多层感知机的结构（二）多层感知机的创新之处：（三）多层感知机带来的问题：二、DNN

微信二维码检测的C# 实现——opencvsharp Dnn Caffe推理部署

早些时候微信二维码开源在opencv，找码快解码强，最近我研究DataMartix解码库libdmtx的时候，发现它解码还行，找码有点慢，心想何不让深度学习助它一臂之力？于有了这个； internal class SSDDetector{private static float CLIP(float x, float x1, float x2) => Math.Max(x1, Math.Mi

使用tensorflow进行完整的DNN深度神经网络CNN训练完成图片识别案例

在深度学习中，比传统的机器学习领域更成功的应用之一是图像识别。我们使用广泛使用的MNIST手写数字图像数据集。数据集官网： http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 使用tensorflow进行完整的DNN深度神经网络CNN训练完成手写图片识别 MNIST_data_bak文件下载来源程序里面介绍解释很清楚。配图说话，自行理解> B

opencv dnn模块示例(25) 目标检测 object_detection 之 yolov9

文章目录 1、YOLOv9 介绍2、测试2.1、官方Python测试2.2、Opencv dnn测试2.2.1、导出onnx模型2.2.2、测试代码 2.3、测试统计 1、YOLOv9 介绍 YOLOv9 是 YOLOv7 研究团队推出的最新目标检测网络，它是 YOLO（You Only Look Once）系列的最新迭代。YOLOv9 在设计上旨在解决深度学习中信息瓶颈问题，

【神经网络与深度学习】深度神经网络（DNN）

概述深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）是一种由多个隐藏层组成的神经网络模型。每个隐藏层由多个神经元组成，这些神经元通过权重和激活函数进行信息传递和计算。深度神经网络通过多层的非线性变换，可以学习到更加抽象和复杂的特征表示。每一层都可以将输入数据转化为更高级的表示，从而更好地捕捉数据的特征和模式。通过不断叠加隐藏层，网络可以逐渐学习到更多的抽象特征，提高模型的表

C# OpenCvSharp DNN FreeYOLO 密集行人检测

目录效果模型信息项目代码下载 C# OpenCvSharp DNN FreeYOLO 密集行人检测效果模型信息 Inputs ------------------------- name：input tensor：Float[1, 3, 192, 320] ---------------------------------------------------

C# OpenCvSharp DNN Yolov8-OBB 旋转目标检测

目录效果模型信息项目代码下载 C# OpenCvSharp DNN Yolov8-OBB 旋转目标检测效果模型信息 Model Properties ------------------------- date：2024-02-26T08:38:44.171849 description：Ultralytics YOLOv8s-obb model train