文章目录1. t-SNE的基本概念2. t-SNE介绍2.1 SNE（随机邻域嵌入）2.2 t-SNE2.3 t-SNE的优缺点2.3.1 t-SNE优点2.3.2 t-SNE的缺点3. 代码实现3.1 接口参数解释：3.2方法 1. t-SNE的基本概念t-SNE(t-distributed stochastic neighbor embedding) 是一种非线性降维算法，非常适用于高维数据
前言我们知道，R-CNN存在着以下几个问题：分步骤进行，过程繁琐。Selective Search生成候选区域region proposal->fine tune预训练网络->针对每个类别都训练一个SVM分类器->用regressors对bounding-box进行回归。时间和内存消耗比较大。在训练SVM和回归的时候需要用CNN网络训练的特征作为输入，特征保存在磁盘
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2024-09-27 14:33:44
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一、Topic：数据处理这次我们来一段NCNN应用代码中，除了推理外最重要的一部分代码，数据处理：ncnn::Mat in = ncnn::Mat::from_pixels_resize(bgr.data, ncnn::Mat::PIXEL_BGR, bgr.cols, bgr.rows, 227, 227);
const float mean_vals[3] = {104.f, 117
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2024-10-01 21:39:04
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第七章 DFT离散傅里叶变换离散对周期，连续对非周期。连续频谱计算起来不方便，所以要考虑离散频谱。DFT是分析离散时间信号的。N点DFT中的N指的是在频域中采样个数是N个点。对频域的等间隔采样相当于对时域做周期延拓。这两组是一对DFT。0<=n<=N-1 &nbs
1.卷积神经网络CNN1.1卷积神经网络的概念CNN（Convolutional Neural Networks, ConvNets, 卷积神经网络）是神经网络的一种，是理解图像内容的最佳学习算法之一，并且在图像分割、分类、检测和检索相关任务中表现出色。 卷积是数学分析中的一种积分变换的方法，在图像处理中采用的是卷积的离散形式。对于图像操作来说，使用互相关运算作为卷积的基础计算方式。 具体可以参考
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2024-09-21 11:16:03
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各种卷积的作用Filter与kernelfilter是多个kernel的串联，每个kernel分配给输入的特定通道。filter总是比kernel大一维。1. 常规卷积运算整个过程可以用下图来概括。 假设输入层为一个大小为64x64x3（Width=Height=64，Channel=3）的彩色图片。经过一个包含4个filter（每个filter有3个kernel，kernel_size=3x3）
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2024-09-04 22:25:35
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本文概述： 1. 卷积神经网络简介 1.1 从传统神经网络到卷积神经网络 1.2 CNN发展历史 2. CNN原理 2.1 数据输入层(Input layer)(数据预处理) 2.2 卷积层(卷积+激活) 2.1.1 卷积如何计算-卷积核大小(1*1, 3*3, 5*5) 2.1.2 卷积如何计算-卷积核步长(stride)
feature map可视化 取网络的前15层，每层取前3个feature map。 北汽绅宝D50 feature map： 从左往右看，可以看到整个特征提取的过程，有的分离背景、有的提取轮廓，有的提取色差，但也能发现10、11层中间两个feature map是纯色的，可能这一层feature map数有点多了，另外北汽绅宝D50的光晕对feature map中光晕的影响也
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2024-06-20 09:48:38
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2022-11-17 14:06:17 星期四综述：1D卷积神经网络与应用CNN是具有交替卷积（Conv层）和子采样层（池化层）的前馈人工神经网络（ANN）1. 摘要提炼最近提出了1D CNN（本文2020年online），并立即在一些应用中达到了先进的性能水平，如个性化生物医学数据分类和早期诊断、结构健康监测、电力电子和电机故障检测中的异常检测和识别。1D CNN的简单紧凑的配置，且在实时，低成
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2024-03-21 21:57:29
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目录1 Conv layers2 Region Proposal Networks(RPN)2.1 多通道图像卷积基础知识介绍2.2 anchors2.3 softmax判定positive与negative2.4 bounding box regression原理2.5 对proposals进行bounding box regression2.6 Proposal Layer3 RoI pool
深度神经网络往往需要上百层，用上一节我们使用的直接通过weights矩阵来构建网络几乎不可能，所以需要pytorch的 nn 模块，为了演示它的用法， 我们将使用数据库MNIST。每张图片都是28×28像素的# Import necessary packages
%matplotlib inline # 将 matplotlib 设置为以交互方式在 notebook 中工作
%config I
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2024-10-02 15:54:22
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在这篇文章中，我们分享了一些公式来计算张量（图像）的大小和卷积神经网络（CNN）中每一层的参数个数。 此帖子不定义CNN中使用的基本术语，并假定您熟悉它们。在这篇文章中，Tensor一词仅仅是指具有任意数量通道的图像。 我们将以AlexNet为例展示计算结果。因此，这里是AlexNet的架构，供参考。AlexNet有以下几层1、输入层：大小为227x227x3的彩色图像。AlexNet的论文提
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2024-05-28 10:19:54
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1.背景介绍图像处理是计算机视觉的一个重要分支，其主要目标是从图像中提取有意义的信息，以实现对象识别、图像分类、目标跟踪等任务。数据挖掘在图像处理领域具有广泛的应用，主要包括特征提取和对象识别等方面。在本文中，我们将深入探讨数据挖掘在图像处理领域的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及数学模型公式。2.核心概念与联系2.1 数据挖掘数据挖掘是指从大量数据中发现隐藏的模式、规律和知识的过程。在图像处理
目录1.引言2.基本结构2.1 输入层2.2 卷积层2.3 激励层2.4 池化层2.5 全连接层3. 数字识别 3.1 搭建部分这里主要讲讲神经网络的搭建部分。3.2 效果3.3 全部代码 1.引言之前几篇文章简单介绍了一下神经网络的基础知识和简单应用，现在我们来学习一个十分有用的神经网络：卷积神经网络(CNN)。2.基本结构CNN可以简单分为五个部分，每一部分有不同的用处。2
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2024-06-17 06:34:38
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#coding=utf-8
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.autograd import Variableclass Net(nn.Module):
#定义Net的初始化函数，这个函数定义了该神经网络的基本结构
def __init__(self):
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2024-07-22 14:42:12
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CNN - nn.Conv1d使用一、Conv1d 参数设定二、Conv1d 输入输出以及卷积核维度三、Conv1d 计算过程1. 测试一：in_channels=1, out_channels=12. 测试二：in_channels=1, out_channels=23. 测试三：in_channels=8, out_channels=14. 测试四：in_channels=8, out_cha
卷积神经网络发展趋势。Perceptron(感知机)，1957年，Frank Resenblatt提出，始祖。Neocognitron(神经认知机)，多层级神经网络，日本科学家Kunihiko fukushima，20世纪80年代提出，一定程度视觉认知功能，启发卷积神经网络。LeNet-5，CNN之父，Yann LeCun，1997年提出，首次多层级联卷积结构，手写数字有效识别。2012年，Hin
论文: Sparse, Quantized, Full Frame CNN for Low Power Embedded Devicesopenaccess.thecvf.com
github: tidsp/caffe-jacintogithub.com
AI爆发的三个条件，算法，算力和数据。深度学习对算力要求极高，如果没有一块性能良好的GPU，那么模型训练和调参将是一件耗时的工作，
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2024-08-08 11:23:08
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4、模型设计1、生成器论文中生成器的结构如图：生成器将潜在向量z（白噪声）转换为特定大小的图片数据，转换由一系列逆卷积操作完成，最后通过tanh函数转换成模型需要的[-1, 1]数值范围的张量。超参数的选择严格按照论文给出，值得注意的是，每一个逆卷积层后都有一个批量标准化层BN，这是DCGAN论文的关键贡献，BN层有助于解决反向转播时梯度消失或爆炸的问题。对应于DCGAN，我们的设置如下： 除了从
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2024-01-05 21:12:19
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深度学习初学笔记1@TOC 几个注意事项： 1.关于CNN中的卷积，很多情况下考虑的是三维的卷积，所以卷积核常常是aab；这种情况下多通道的特征图，就能通过三维卷积有效融合； 2.CNN中，并不是网络层数越多效果越好，因为这涉及到参数训练的问题，第一，参数更多，优化难度加大，则会出现更大的训练误差，有可能退化网络；第二，梯度是否出现渐渐消失的情况；第三，是否会出现过拟合；Resnet怎么解决的：通
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2024-05-31 10:28:51
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