卷积专题

YOLOv8改进 | SPPF | 具有多尺度带孔卷积层的ASPP【CVPR2018】

💡💡💡本专栏所有程序均经过测试，可成功执行💡💡💡 专栏目录：《YOLOv8改进有效涨点》专栏介绍 & 专栏目录 | 目前已有40+篇内容，内含各种Head检测头、损失函数Loss、Backbone、Neck、NMS等创新点改进——点击即可跳转 Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP) 是一种在深度学习框架中用于语义分割的网络结构，它旨

【图像识别系统】昆虫识别Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+机器学习+TensorFlow+ResNet50

一、介绍昆虫识别系统，使用Python作为主要开发语言。通过TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法（CNN）模型。通过对10种常见的昆虫图片数据集（‘蜜蜂’, ‘甲虫’, ‘蝴蝶’, ‘蝉’, ‘蜻蜓’, ‘蚱蜢’, ‘蛾’, ‘蝎子’, ‘蜗牛’, ‘蜘蛛’）进行训练，得到一个识别精度较高的H5格式模型文件，然后使用Django搭建Web网页端可视化操作界面，实现用户上传一

RNN循环卷积神经网络

1.定义 RNN （Recurrent Neural Network，RNN）循环卷积神经网络，用于处理序列数据。序列数据：按照一定的顺序排列的数据，可以是时间顺序、空间顺序、逻辑顺序。 eg:电影、语言 2.特点传统神经网络模型无法处理可变长度的输入。传统神经网络模型传统神经网络模型无法处理可变长度的输入，但是RNN通过循环的方式对当前输入和历史输入进行处

海洋生物识别系统+图像识别+Python+人工智能课设+深度学习+卷积神经网络算法+TensorFlow

一、介绍海洋生物识别系统。以Python作为主要编程语言，通过TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法，通过对22种常见的海洋生物（‘蛤蜊’, ‘珊瑚’, ‘螃蟹’, ‘海豚’, ‘鳗鱼’, ‘水母’, ‘龙虾’, ‘海蛞蝓’, ‘章鱼’, ‘水獭’, ‘企鹅’, ‘河豚’, ‘魔鬼鱼’, ‘海胆’, ‘海马’, ‘海豹’, ‘鲨鱼’, ‘虾’, ‘鱿鱼’, ‘海星’, ‘海龟

MATLAB-SSA-CNN-SVM,基于SSA麻雀优化算法优化卷积神经网络CNN结合支持向量机SVM数据分类(多特征输入多分类)

MATLAB-SSA-CNN-SVM,基于SSA麻雀优化算法优化卷积神经网络CNN结合支持向量机SVM数据分类(多特征输入多分类) 1.数据均为Excel数据，直接替换数据就可以运行程序。 2.所有程序都经过验证，保证程序可以运行。 3.具有良好的编程习惯，程序均包含简要注释。结果展示获取方式 https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpeYkpZw

【课程总结】Day10：卷积网络的基本组件

前言由于接下来的课程内容将围绕计算机视觉展开，其中接触最多的内容是卷积、卷积神经网络等…因此，本篇内容将从卷积入手，梳理理解：卷积的意义、卷积在图像处理中的作用以及卷积神经网络的概念，最后利用pytorch搭建一个神经网络。卷积的理解卷积其实是一个数学概念在第一次接触到"卷积"的概念时，我与大多数人的想法类似，首先想的问题是，“卷积"到底是怎样的一个"卷”？在网上搜索卷积的概念

动手学深度学习（Pytorch版）代码实践 -卷积神经网络-27含并行连结的网络GoogLeNet

27含并行连结的网络GoogLeNet import torchfrom torch import nnfrom torch.nn import functional as Fimport liliPytorch as lpimport matplotlib.pyplot as pltclass Inception(nn.Module):# c1--c4是每条路径的输出通道数def

动手学深度学习（Pytorch版）代码实践 -卷积神经网络-28批量规范化

28批量规范化 """可持续加速深层网络的收敛速度"""import torchfrom torch import nnimport liliPytorch as lpimport matplotlib.pyplot as pltdef batch_norm(X, gamma, beta, moving_mean, moving_var, eps, momentum):"""实现一个具有

动手学深度学习（Pytorch版）代码实践 -卷积神经网络-23卷积神经网络LeNet

23卷积神经网络LeNet import torchfrom torch import nnimport liliPytorch as lpimport matplotlib.pyplot as plt# 定义一个卷积神经网络net = nn.Sequential(nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5, padding=2), # 卷积层1：输入通道数1，输出

动手学深度学习（Pytorch版）代码实践 -卷积神经网络-24深度卷积神经网络AlexNet

24深度卷积神经网络AlexNet import torchfrom torch import nnimport liliPytorch as lpimport liliPytorch as lpimport matplotlib.pyplot as pltdropout1 = 0.5#Alexnet架构net = nn.Sequential(nn.Conv2d(1, 96, k

【球类识别系统】图像识别Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+TensorFlow

一、介绍球类识别系统，本系统使用Python作为主要编程语言，基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型，通过收集 ‘美式足球’, ‘棒球’, ‘篮球’, ‘台球’, ‘保龄球’, ‘板球’, ‘足球’, ‘高尔夫球’, ‘曲棍球’, ‘冰球’, ‘橄榄球’, ‘羽毛球’, ‘乒乓球’, ‘网球’, '排球’等15种常见的球类图像作为数据集，然后进行训练，最终得到一个识别

动手学深度学习（Pytorch版）代码实践 -卷积神经网络-14模型构造

14模型构造 import torchfrom torch import nnfrom torch.nn import functional as F#通过实例化nn.Sequential来构建我们的模型，层的执行顺序是作为参数传递的net1 = nn.Sequential(nn.Linear(20, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256,10))"""nn.

动手学深度学习（Pytorch版）代码实践 -卷积神经网络-16自定义层

16自定义层 import torchimport torch.nn.functional as Ffrom torch import nnclass CenteredLayer(nn.Module):def __init__(self):super().__init__()#从其输入中减去均值#X.mean() 计算的是整个张量的均值#希望计算特定维度上的均值，可以传递 dim 参数。#例

经典机器学习方法（7）—— 卷积神经网络CNN

参考：《动手学深度学习》第六章卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）是一类针对图像数据设计的神经网络，它充分利用了图像数据的特点，具有适合图像特征提取的归纳偏置，因而在图像相关任务上，它可以用相比全连接网络更少的参数量取得更好的性能。基于 CNN 的模型已经在 CV 领域处于主导地位，当今几乎所有的图像识别、目标检测或语义分割相关的学术竞赛和商业应

基于卷积神经网络的目标检测

卷积神经网络基础知识 1.什么是filter 通常一个6x6的灰度图像，构造一个3*3的矩阵，在卷积神经网络中称之为filter,对６x6的图像进行卷积运算。 2.什么是padding 假设输出图像大小为nn与过滤器大小为ff，输出图像大小则为(n−f+1)∗(n−f+1)(n−f+1)∗(n−f+1)(n-f+1)(n-f+1)。这样做卷积运算的缺点是，卷积图像的大小会不断缩小，另外图像

分类预测 | ZOA-PCNN-AT-SVM斑马优化并行卷积-支持向量机融合注意力机制的故障识别

分类预测 | ZOA-PCNN-AT-SVM斑马优化并行卷积-支持向量机融合注意力机制的故障识别目录分类预测 | ZOA-PCNN-AT-SVM斑马优化并行卷积-支持向量机融合注意力机制的故障识别分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述 1.ZOA-PCNN-AT-SVM斑马优化并行卷积-支持向量机融合注意力机制的故障识别。 2.自带数据，多输入，

一种基于图卷积创新的电场强度监测模型，原创未发表!!!

声明：文章是从本人公众号中复制而来，因此，想最新最快了解各类算法的家人，可关注我的VX公众号：python算法小当家，不定期会有很多免费代码分享~ 一种基于图卷积创新的电场强度监测模型，原创未发表!!! 电场强度监测是电力系统安全运行的重要环节，传统方法往往难以同时处理复杂的时空特征。本期推出一种创新的电场强度监测模型，通过图卷积神经网络与GRU的结合，实现对电场强度数据的高效处理和准确预测

一文让你看懂转置卷积（反卷积，分数卷积），非常详细的图解描述

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 作者：Naoki Shibuya 编译：ronghuaiyang 导读如果你听说过转置卷积并对它的实际含义感到困惑，这篇文章就是为你写的。如果你听说过转置卷积并对它的实际含义感到困惑，这篇文章就是为你写的。上采样的需求当我们使用神经网络来生成图像的时候，通常需要从低分辨率的图像上采样成高分辨率的图像。有很多的方

Deformable Convolutional可变形卷积回顾

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 作者：Sik-Ho Tsang 编译：ronghuaiyang 导读使用可变形卷积，可以提升Faster R-CNN和R-FCN在物体检测和分割上的性能。只要增加很少的计算量，就可以得到性能的提升，非常好的文章，值的一看。 (a) Conventional Convolution, (b) Deformable Convol

卷积神经网络感受野计算指南

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 作者：Dang Ha The Hien 编译：ronghuaiyang 导读之前分享过一篇文章，是关于感受野的，今天这篇文章是专门讲解如何计算感受野的，可以和之前那篇结合起来看，之前那篇文章我也再推送一次给大家。感受野可能是卷积神经网络(CNNs)中最重要的概念之一，值得更多的关注。所有最先进的物体识别方法都围绕这一思想设计它

解析卷积的高速计算中的细节，一步步代码带你飞

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 作者：Manas Sahni 编译：ronghuaiyang 导读卷积是深度学习中的基础运算，那么卷积运算是如何加速到这么快的呢，掰开揉碎了给你看。在我不太破旧的笔记本电脑CPU上，使用TensorFlow这样的库，我可以(最多)在10-100毫秒内运行大多数常见的CNN模型。在2019年，即使是智能手机也能在不到半

FCOS：全卷积一阶段Anchor Free物体检测器，多种视觉任务的统一框架

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 导读这是众多Anchor Free中比较有影响力的一篇文章，不光是效果好，而且思路清楚，简单，不需要任何trick，并将众多的视觉任务统一到了一个框架中，值得一看。摘要这是一篇one stage的anchor free的目标检测的文章，而且是个全卷积的结构。提出了一个非常简单和灵活的物体检测的框架，效果也非常的好。 1. 介绍

通过Pytorch代码可视化理解卷积神经网络

本文代码地址： https://github.com/AINewHorizon/visualising-cnns 机器在理解和识别图像中的特征和对象方面已经达到了99％的准确度。智能手机可以识别相机中的脸部;能够使用Google图像搜索特定照片; 从条形码或书籍扫描文本。所有这一切都归功于卷积神经网络（CNN），这是一种特殊类型的神经网络，也称为 convnet。如果你是一个深度学习[1]爱

[信号与系统]傅里叶变换、卷积定理、和为什么时域的卷积等于频域相乘。

前言最近学习以下IIR滤波器和FIR滤波器前置 1. 时域和频域时域和频域代表着频率和时间与振幅的一一对应关系 2. 卷积运算关于卷积的定义，详情请看这篇文章能让你明白卷积卷积运算是一种数学运算，广泛应用于信号处理、图像处理、控制系统和概率论等领域。卷积运算可以看作是两个函数之间的一种积分操作，用于描述一个函数在另一个函数上的“滑动”效果。连续卷积：对于连续

YOLOv10改进 | Conv篇 |YOLOv10引入SPD-Conv卷积

1. SPD-Conv介绍 1.1 摘要：卷积神经网络（CNN）在图像分类和目标检测等许多计算机视觉任务中取得了巨大的成功。然而，在图像分辨率较低或物体较小的更艰巨的任务中，它们的性能会迅速下降。在本文中，我们指出，这源于现有 CNN 架构中一个有缺陷但常见的设计，即使用跨步卷积和/或池化层，这会导致细粒度信息的丢失和学习效率较低的特征表示。为此，我们提出了一种名为 SPD-Conv

TensorFlow实战：Chapter-6（CNN-4-经典卷积神经网络（ResNet）)

ResNet ResNet简介相关内容论文分析问题引出解决办法实现residual mapping实验实验结果 ResNet在TensorFlow上的实现 ResNet ResNet简介 ResNet(Residual Neural Network)由微软研究院的何凯明大神等4人提出，ResNet通过使用Residual Unit成功训练152层神经网络，在ILSCRC20