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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文章目录一、YOLOV3概述1. YOLOV3特点2. 改进之处4. 边框预测5. 优缺点6. 统一网络二、数据集1. VOC数据集 Pascal VOC（Pascal Visual Object Classes）2. COCO数据集 Microsoft COCO(Common Objects in Context)3. Object Instance 类型的标注格式4. polygon格式5.
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2024-10-24 09:18:06
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YOLOX的简述一、 原因1. 背景2. 概念二、 算法介绍2.1 YOLOX算法结构图：2.2 算法独特点2.3 Focus网络结构2.4 FPN，PAN2.5 BaseConv2.6 SPP2.7 CSPDarknet2.8 YOlO Head三、预测曲线3.1 曲线 一、 原因1. 背景工业的缺陷检测是计算机视觉中不可缺少的一环之一，在实际的工程项目中具有广泛的应用价值。 YOLOX是目前
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2024-07-11 05:22:41
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文中图片均来自博客，作者写得真好。1.网络结构 YOLO网络借鉴了GoogLeNet分类网络结构。不同的是，YOLO未使用inception module，而是使用1x1卷积层（此处1x1卷积层的存在是为了跨通道信息整合）+3x3卷积层简单替代。下图可以更加清楚地看到全连接层部分的结构：2.损失函数 作者没有采用传统的sum-squared error loss，虽然这个loss 很容易优化，但是
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2024-07-16 13:45:09
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论文： YOLO9000：Better，Faster，Stronger YOLO9000是CVPR2017的最佳论文提名。首先讲一下这篇文章一共介绍了YOLO v2和YOLO9000两个模型，二者略有不同。前者主要是YOLO的升级版（关于YOL
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2024-09-05 22:03:50
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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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目录step1 制作数据集step2 训练模型step3 测试step4 可视化训练日志 Darknet深度学习框架是由Joseph Redmon提出的一个用C和CUDA编写的开源神经网络框架，具体的环境搭建可以参考之前写的一篇文章： 基本环境搭建成功后，就可以使用自己制作的数据集训练自己的yolo模型了。文中出现的使用的已标注好的数据集来自：step1 制作数据集1、 （1）按照 中制作数据集
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2024-06-04 17:05:34
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背景介绍：YOLOv3的基本思想与YOLOv2大致相同，过程如下：将输入图像分成S*S个格子，每个格子负责预测中心在此格子中的物体；每个格子预测B个bounding box及其置信度(confidence score)，以及C个类别概率；bbox信息(x,y,w,h)为物体的中心位置相对格子位置的偏移及宽度和高度，均被归一化；置信度反映是否包含物体，以及包含物体情况下位置的准确性。定义为Pr(Ob
reference link: Region CNN(RCNN)可以说是利用深度学习进行目标检测的开山之作。作者Ross Girshick多次在PASCAL VOC的目标检测竞赛中折桂，2010年更带领团队获得终身成就奖，如今供职于Facebook旗下的FAIR。 这篇文章思路简洁，在DPM方法多年平台期后，效果提高显著。包括本文在内的一系列目标检测算法：RCNN,Fast
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2024-09-06 00:01:16
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1.RNN与梯度消失1.1 RNN的优缺点 RNN优点： (1)能捕捉长距离依赖关系 (2)相比n-gram模型，使用更少的内存 RNN缺点：&
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2024-08-09 00:01:12
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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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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
YOLO是什么？YOLO是目标检测模型。目标检测是计算机视觉中比较简单的任务，用来在一张图篇中找到某些特定的物体，目标检测不仅要求我们识别这些物体的种类，同时要求我们标出这些物体的位置。目标检测综述计算机视觉能解决哪那些问题--- 分类、检测、分割分割--语义分割、实例分割（全景分割）显然，类别是离散数据，位置是连续数据。上面的图片中，分别是计算机视觉的三类任务：分类，目标检测，实例分
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2023-12-20 09:49:44
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YOLO系列总结相比 RCNN系列，YOLO 系列的主要缺点：识别物体位置精准性差；召回率低；主要原因是每个网格预测固定数量的物体使候选框数量减少；网络结构BackboneYOLO v1改进 GoogLeNet，用 1x1 和 3x3 卷积核代替 inception modules；Leaky ReL：f(x)=max(x, 0.1x)；YOLO v2 —— darknet19YOLO
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2024-08-01 16:11:17
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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 ] &
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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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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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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