hrnet相关的两篇文章CVPR2019 Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation
High-Resolution Representations for Labeling Pixels and Regions （https://arxiv.org/pdf/1904
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2024-01-08 15:43:15
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NiN模型1. NiN模型介绍1.1 NiN模型结构1.2 NiN结构与VGG结构的对比2. PyTorch实现2.1 导入相应的包2.2 定义NiN block2.3 全局最大池化层2.4 训练网络 1. NiN模型介绍1.1 NiN模型结构NiN模型即Network in Network模型，最早是由论文Network In Network(Min Lin, ICLR2014).提出的。这篇
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2024-05-13 13:00:42
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五大区1. 程序计数器： 线程私有，字节码解释器通过改变计数器值来选取下一条需要执行的字节码指令，分支、循环、跳转、异常处理、线程恢复等。2. Java虚拟机栈： 线程私有，生命周期与线程相同。每个方法的执行都会创建一个栈帧用于存储局部变量表、操作数、动态链接、方法出口等信息。 局部标量表：基本数据类型（boolean，byte...）、对象引用（指向对象的引用地址）、returnAddr
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2023-08-21 15:57:39
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本文主要通过CNN进行花卉的分类，训练结束保存模型，最后通过调用模型，输入花卉的图片通过模型来进行类别的预测。 测试平台：win 10+tensorflow 1.2 数据集中总共有五种花，分别放在五个文件夹下。&n
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2024-04-03 15:56:34
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一、R-CNN 区域卷积神经网络 对每张图选取多个区域，然后每个区域作为一个样本进入一个卷积神经网络来抽取特征，最后使用分类器来对齐分类，和一个回归器来得到准确的边框。步骤：对输入的每张图片使用一个基于规则的“选择性搜索”算法来选取多个提议区域选取一个预先训练好的卷积神经网络并去掉最后一个输出层，每个区域被调整成这个网络要求的输入大小并计算输出，这个输出将作为这个区域的特点使用这些区域特征来训练
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2024-09-19 19:51:01
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此篇文章仅作为收藏卷积神经网络 CNN 笔记(高级篇)Posted on 2017-04-25 In Deep learning , CNN | 0 Comments | 1768对应 深度学习知识框架，学习更先进的 CNN，包括 AlexNe
GNN持续更新 实践程序放在了虚拟机里conda中NS环境里了 b站课程跳转------->>>>> 实践应用：推荐算法，欺诈检测，交通道路，动态流量预测，知识图谱，自动驾驶，无人机场景，化学，医疗场景·····(有关系网的应用)图的基本构成 图神经网络，但凡由关系的环境，都可以往这上面套。图神经网络要做什么 ouput 就是对点做分类、做回归；对边做分类做回归。图的
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2024-10-10 14:18:08
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Transformer模型进阶-GPT模型和Bert模型OpenAI GPT模型原理与架构原文[Improving Language Understanding by Generative Pre-Training ] &
本文主要介绍 CNN 模型复杂度的分析，通常来说模型复杂度一般我们关注：1）时间复杂度：模型训练和推理速度；2）占用 GPU 大小。 模型训练和推理速度模型的训练和推理速度由“运算量”决定，即 FLOPs，“运算量”代表模型的时间复杂度。FLOPs 越大，模型训练和推理越慢，对于 CNN，每个卷积层运算量如下： $$\mathtt{FLOPs=[(C_i
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2023-12-18 15:20:21
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LeNet手写字体识别模型LeNet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一。LeNet5通过巧妙的设计，利用卷积、参数共享、池化等操作提取特征，避免了大量的计算成本，最后再使用全连接神经网络进行分类识别，这个网络也是最近大量神经网络架构的起点。卷积网络的第一个成功应用是由Yann LeCun在20世纪90年代开发的，其中最著名的是用于读取邮政编码、数字等的LeNet体系结构。AlexNetA
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2024-08-08 22:08:39
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一、LeNet-5论文：http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf这个可以说是CNN的开山之作，由Yann LeCun在1998年提出，可以实现对手写数字、字母的识别。结构如下： LeNet-5图中的 subsampling，即“亚采样”，就是我们前面说的pooling，因为pooling其实就是对原图像进行采样的一个过程。它总
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2023-12-21 10:02:13
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深度学习-CNN利用Tensorflow实现一个简单的CNN模型1.导入模块2.创建占位符3.初始化参数4.前向传播5.计算损失6.构建模型 利用Tensorflow实现一个简单的CNN模型CONV2D→RELU→MAXPOOL→CONV2D→RELU→MAXPOOL→FULLCONNECTED1.导入模块import math
import numpy as np
import h5py
im
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2024-05-06 18:53:11
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摘要：
深度学习是指多层神经网络上运用各种机器学习算法解决图像，文本等各种问题的算法集合。卷积神经网络(CNN)是深度学习框架中的一个重要算法，本文介绍了CNN主流模型结构的演进过程，从一切的开始LeNet，到王者归来AlexNet，再到如今的CNN模型引领深度学习热潮。本文也将带领大家了解探讨当下与CNN模型相关的工业实践。
演讲嘉宾简介：
周国睿(花名：
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2024-08-08 12:11:23
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一、介绍 2015年谷歌团队提出了Inception V2，首次提出了批量(Batch Normalization)归一化方法，可以提高网络的收敛速度。应用范围广泛。主要的创新点包括：Batch Normalization：在神经网络的每层计算中，参数变化导致数据分布不一致，会产生数据的协方差偏移问题，
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2024-04-12 11:58:29
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一、概述 CNN主要发展过程可由下图所示。（下图来自刘昕博士）《CNN的近期进展与实用技巧》。 本文的目的不止于此，本文将深入理解CNN的四大类应用：图像分类模型，目标检测模型，语义分割模型，语义slam模型：图像分类模型叙述步骤如下：CNN之前模型->leNet->AlexNet->VGG16系列->MSRANet->GoogLeNet->Inception系
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2024-03-25 17:37:14
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8.2 卷积神经网络卷积神经网络(CNN)是深度学习模型的典型代表，在AI图像识别领域广泛应用。CNN较一般神经网络在图像处理方面有如下优点：a）特征要素提取相对容易；b）逐层特征属性构建相对简单；c）各层次特征复合匹配效果相对较好。以图片识别的卷积神经网络为例:C1层是一个卷积层，由6个Feature Map特征图构成。C1层特征图中每个神经元与输入中55的邻域相连。C1层特征图的大小为2828
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2024-03-29 15:40:13
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项目介绍TensorFlow2.X 搭建卷积神经网络（CNN），实现水果识别。搭建的卷积神经网络是类似VGG的结构(卷积层与池化层反复堆叠，然后经过全连接层，最后用softmax映射为每个类别的概率，概率最大的即为识别结果)。网络结构：开发环境：python==3.7tensorflow==2.3数据集：图片类别：‘freshapples’:‘新鲜苹果’,‘freshbanana’:‘新鲜香蕉’,
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2024-06-03 10:27:07
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【时间序列预测/分类】 全系列60篇由浅入深的博文汇总：传送门接上文，本文介绍了CNN-LSTM模型实现单、多变量多时间步预测的家庭用电量预测任务。 文章目录1. CNN-LSTM1.1 CNN 模型1.2 完整代码 1. CNN-LSTM1.1 CNN 模型卷积神经网络（CNN）可用作编码器-解码器结构中的编码器。 CNN不直接支持序列输入；相反，一维CNN能够读取序列输入并自动学习显着特征。然
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2024-02-19 11:28:53
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这里神经网络结构讲的比较细，可能有点难懂，但理解之后其他就迎刃而解了。 本文章后面还有结构的简化描述。1.简介：卷积神经网络是近年来广泛应用于模式识别、图像处理等领域的一种高效识别算法，它具有结构简单、训练参数少和适应性强等特点。它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量。该优点在网络的输入是多维图像时表现的更为明显，使图像可以直接作为网络的输入，避免了
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2024-04-07 21:19:02
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LSTM（Long Short Term Memory networks）特殊的RNN的一种因为RNN能吸收前一个神经元的大部分信息，而对于远一点的神经元的信息却利用的少。这就导致了预测的不准确，比如语言文字的预测，‘我生活在中国，喜欢去旅游，而且我喜欢说。。。 ’，如果要预测喜欢说的下一个词语，那么‘中国’这个词就很重要，但这个词离预测的太远了，导致传递信息的误差大。这个问题称为 长期依赖问题。
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2024-04-28 19:46:43
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