1.边界检测示例假如你有一张如下的图像，你想让计算机搞清楚图像上有什么物体，你可以做的事情是检测图像的垂直边缘和水平边缘。 如下是一个6*6的灰度图像，构造一个3*3的矩阵，在卷积神经网络中通常称之为filter，对这个6*6的图像进行卷积运算，以左上角的-5计算为例 3*1+0*0+1*-1+1*1+5*0+8*-1+2*1+7*0+2*-1 = -5 其它的
卷积神经网络可谓是现在深度学习领域中大红大紫的网络框架，尤其在计算机视觉领域更是一枝独秀。CNN从90年代的LeNet开始，21世纪初沉寂了10年，直到12年AlexNet开始又再焕发第二春，从ZF Net到VGG，GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet，网络越来越深，架构越来越复杂，解决反向传播时梯度消失的方法也越来越巧妙。新年有假期，就好好总结一波CNN的各种经典架构吧，领
1 卷积神经网络（CNN）模型结构在DNN大类中，卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，以下简称CNN)是最为成功的DNN特例之一。CNN广泛的应用于图像识别，当然现在也应用于NLP等其他领域，本文我们就对CNN的模型结构做一个总结。1.1 CNN基本结构首先我们来看看CNN的基本结构。一个常见的CNN例子如下图：图中是一个图形识别的CNN模型。可以看出最左边的
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2023-10-08 08:52:35
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图像检测与图像分割我们之前讲的都是图像分类的问题，在这一讲我们要介绍一些其他的计算机视觉中的问题，例如图像检测与图像分割。我们主要介绍一下四个部分：图像分割、分类+定位、多目标检测、多目标实例分割语义分类第一部分是语义分类。我们需要给每个像素都输出一个值，来代表这个像素属于某一个分类一种传统的方法就是用滑动窗口不断在输入图像上滑动， 然后输出窗口中央的像素属于哪一类。这种方法有很大的冗余性，比如两
1. AlexNetAlexNet是2012年ImageNet竞赛冠军框架，也是在那之后，更多的神经网络框架相继被提出，论文地址可以在这里看到。整体的结构图如下所示： AlexNet共有八层，有60M以上的参数量。 前五层为卷积层：convolutional layer； 后三层为全连接层，fully connected layer。 最后一个全连接层输出具有1000个输出的softmax。（这个
DetNet在DetNet提出之前，检测框架的backbone一般都是用分类框架，或在上面稍加改动。分类框架用于检测有以下几个缺点： 1、stage(不同尺度的特征图，用于多尺度检测)少，只能自己加，但没有相应的预训练的权重。 2、downsample丢失信息严重。分类框架只需要预测类别，相比检测容许丢失更多的信息。detNet在resNet50的基础上作改进。改动部分为con4_x（stage4
流程图 1.定义：流程图是对过程、算法、流程的一种图像表示，在技术设计、交流及商业简报等领域有广泛的应用。 2.案例 3.计算机语言只是一种工具。光学习语言的规则还不够，最重要的是学会针对各种类型的问体（和谐），拟定出有效的解决方法和步骤即算法。有了正确而有效的算法，可以利用任何一种计算机高级语言编写程序，使计算机进行工作。因此，设计算法是程序设计的核心。 体（和谐）方法和步骤。例如，求1+
计算机网络是任何IT从业者必备的基础知识，网络安全工程师也不例外，但事实上，却有许多朋友都不了解，今天用43张图详解计算机网络，包括计算机网络的概念、物理层、链路层、网络层、运输层、应用层的基础讲解和应用方法，新手学计算机网络看这一篇就足矣，话不多说，直接上图！计算机网络概述概念：网络把主机连接起来，而互联网是把多种不同的网络连接起来，因此互联网是网络的网络。计算机网络主要包括三个部分：计算机（包
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2023-07-30 08:02:03
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物理架构图：更多是突出物理服务器之间的关系重点是：服务器数量，服务器之间的集群关系，服务器功能，数据库种类，区分是虚拟机还是物理机。其他点：如果有中间件nginx、F5、GTP、Moia需要体现出来，网络关系http、大数据交互HDFS、Spark也要体现出来。数据交互流向也要体现出来。网络/硬件架构图：更多是突出应用服务之间的网络关系重点是：有哪些应用服务，之间的网络交互关系，A服务
WIFI协议和移动通信协议一样，不停地在更新换代，我们耳闻能详的手机5G是第五代移动通信技术，而WIFI最新也迭代到第6代，硬件支持最新的802.11ax标准则简称WIFI6，WIFI6依然使用的是5Ghz频段的无线信号，据说即将要推出的WIFI6E标准才开始使用6Ghz频段。下图是从WIFI4到WIFI6协议对比图。 表1 WIFI协议对比图 从
原标题：必备！可以电脑在线使用的3款网络拓扑图软件安利网络拓扑图主要用来反映传输媒体互连各种设备的物理布局，整个网络内的链路、通路、节点通过网络拓扑图可以一清二楚地呈现在结构图中。绘制网络拓扑图的软件有很多，但是不占用电脑内存，免安装即可在线使用的软件有吗？有的，今天我给大家介绍3款网络拓扑软件工具并教大家如何使用它们。亿图图示首先强烈安利亿图图示这款软件，它并未给新手绘图制作设置过多的门槛，无需
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2023-10-06 10:38:15
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1.深度学习网络结构画图工具：网络结构画图工具https://cbovar.github.io/ConvNetDraw/输入：层信息 输出：网络结构图网络结构图实例 2.caffe可视化工具输入：caffe配置文件 输出：网络结构caffe 网络结构可视化http://ethereon.github.io/netscope/#/editorcaffe网络可视化结果 3.深度学习可视化工具Visua
1. 神经网络的优势特征提取的高效性。 即可以省去特征工程的工作，传统机器学习模型的feed in的特征集对结果影响很大。使用过多无用特征容易过拟合，使用不足的特征会欠拟合。特别是图像领域，许多参数的含义不明确，无法通过经验进行筛选。 大家可能会疑惑，对于同一个分类任务，我们可以用机器学习的算法来做，为什么
本篇文章参考了Transformer模型详解（图解最完整版） ，相当于是它的转载，一、前言Transformer 网络架构架构由 Ashish Vaswani 等人在 Attention Is All You Need一文中提出，并用于Google的机器翻译任务。但是该模型并没有用到以往的RNN或CNN网络架构，而是采用注意力机制。这个模型广泛应用于NLP领域，例如机器翻译，问答系统，文本摘要和语
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2023-10-05 22:17:20
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文章目录七.全连接层八.BN 层1.BN的由来2.BN的作用，优点(1)BN使得网络中每层输入数据的分布相对稳定，加速模型学习速度(2)BN使得模型对网络中的参数不那么敏感，简化调参过程，使得网络学习更加稳定(3)BN允许网络使用饱和性激活函数（例如sigmoid，tanh等），缓解梯度消失问题(4)BN具有一定的正则化效果3.BN的操作阶段4.BN可以防止梯度消失吗5.为什么归一化后还要放缩和
1、2G 2G通信系统采用3级网络架构，即：BTS-BSC-核心网。2G核心网同时包含CS域和PS域。 2G通信系统起初主要采用一体式基站架构。一体式基站架构如下图所示，基站的天线位于铁塔上，其余部分位于基站旁边的机房内。天线通过馈线与室内机房连接。 一体式基站架构需要在每一个铁塔下面建立一个机房，建设成本和周期较长，也不方便网络架构的拓展。 后来发展成为分布式基站架构。分布式
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2023-05-31 23:55:23
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绘制网络结构图： 1.首先要安装python的绘图插件 sudo apt-get install graphviz sudo pip install pydot2 2.然后用下面的命令画出模型和siamese网络： ./python/draw_net.py \ ./examples/siamese/mnist
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2023-05-30 10:48:30
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“21天好习惯”—第六天 今天接着第五天的，继续记录硬件系统的知识典型的硬件系统结构及其特点 （1）微型机的“南 - 北”桥经典架构 图1-7是一个典型的微型计算机硬件系统架构模型示意。该模型基于Intel平台经典的“南 - 北”桥布局结构，广泛流行多年。在这种架构模型中，CPU、存储器、输入/输出设备和接口等部件通过各类总线实现互联互通。 由图可知， 北桥芯片组主要承担内存控制、视频控制和与CP
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 ，通常由输入层、卷积层、池化层、全连接层、输出层结构组成，其中卷积层、池化层、全连接层可能有多层。CNN的结构特性有：（1）局部连接在传统的神经网络结构中
一、LeNet介绍LeNet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一，是Yann LeCun等人在多次研究后提出的最终卷积神经网络结构，是一种用于手写体字符识别非常高效的网络。一般LeNet即指代LeNet-5。LeNet网络包括了深度学习的基本模块：卷积、池化、全连接层。二、LeNet网络架构LeNet-5由七层组成（不包括输入层），每一层都包含可训练权重。通过卷积、池化等操作进行特征提取，
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2023-08-12 21:45:11
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