参考 cnn对slam的改进1.视觉检测和描述中的CNN方法主要是提升显著点/关键点的检测性能、以及提升关键点的局部描述子性能。为了更好的进行图像匹配。 (1)SuperPoint论文方法 注意这个网络是自监督的，不需要标注。 主要论文SuperPoint: Self-Supervised Interest Point Detection and Description 开源代码https://g
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2024-04-16 09:50:04
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注：非全部翻译，有部分为自我添加，有部分原文未全翻译。全连接或卷积神经网络模型中，网络结构都是从输入层到隐藏层再到输出层，层与层之间都是全连接或部分连接，但每层之间的节点是没有连接的。这样就会存在无法捕捉时序特征的问题。不同时间序列的输入之间没有联系。因此促进了携带时间序列信息的模型的发展，如隐马尔可夫模型HMM等。HMM模型存在一个较严重的问题就是时间和空间复杂度都是O（N^2），当数据集非常大
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2024-05-13 13:09:02
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卷积神经网络(CNN)–几乎听起来像是生物学，艺术和数学的融合。由CNN驱动的深度学习模型现在无处不在，你会发现它们已散布到全球的各种计算机视觉应用程序中。就像XGBoost和其他流行的机器学习算法一样，卷积神经网络通过黑客马拉松(2012年ImageNet竞赛)进入了公众的意识。从那时起，这些神经网络就如火一样吸引了灵感，并扩展到各个研究领域。以下是一些使用CNN的流行计算机视觉应用程序：面部识
1、RNN在DNN和CNN中，训练样本的输入和输出往往都是确定的，并且对单个样本前后之间的关系不关心。这就导致DNN和CNN不好解决训练样本输入是连续的序列,且序列的长短不一，比如基于时间的序列：一段段连续的语音，一段段连续的文字。这些序列比较长，且长度不一，比较难拆分成一个个独立的样本来通过DNN/CNN进行训练，并且序列前后之间往往有很大的关系。而这正是RNN比较擅长的任务。先晒一张大家经常看
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2024-09-03 12:54:38
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目录一、环境准备1.进入ModelArts官网2.使用CodeLab体验Notebook实例二、SqueezeNet简介1.SqueezeNet实现轻量化的设计原则2.Squeezenet网络结构2.1 Fire模块2.2 SqueezeNet的架构2.3 SqueezeNet的检测精度三、在mindspore框架上实现squeezenet下载并处理数据集可视化数据集构建Fire模块构建Sque
关于传统的DIP中的图像特征,描述子提取及匹配问题,参考 结合openCV学习DIP之传统图像特征与匹配第一部分DIP基础 图像的简单操作imread()加载图像
imread加载图像文件成为Mat对象imread（图像文件名，图像类型，p3）
p3是附加操作IMREAD_UNCHANGED(<0)不做改变加载图像IMREAD_GRAYSCALE(0)原图
在这篇博客中，主要讲解Faster RCNN 从输入图片到得到识别结果的具体流程。上图就是Faster RCNN的整体流程，大致可以分为四个部分： 1.卷积网络提取特征得到Feature map 2.RPN网络生成候选区域，获得前景
# 使用 CNN-LSTM 实现时序预测的步骤
在深度学习领域，结合卷积神经网络 (CNN) 和长短时记忆网络 (LSTM) 的模型，能够在时序数据上取得优异的表现，尤其是图像序列或有多个特征通道的数据。接下来，我将通过一个简单的指南帮助你实现 CNN-LSTM 时序预测的 Python 代码。这篇文章将涵盖整个流程，并提供详细的代码注释。
## 实现步骤
我们可以将实现的过程分为以下几个步
AI预测相关目录 AI预测流程，包括ETL、算法策略、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测 文章目录AI预测相关目录一、VMD介绍二、CNN-LSTM三、VMD与CNN-LSTM的适配性1.VMD2.cnn-lstm总结 一、VMD介绍VMD（变分模态分解）是一种信号处理技术，用于将复杂的非线性或非平稳信号分解成
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2024-06-18 05:53:58
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1.引入 长短期记忆网络——通常被称为 LSTM，是一种特殊的 RNN，能够学习长期依赖性。由 Hochreiter 和 Schmidhuber（1997）提出的，并且在接下来的工作中被许多人改进和推广。LSTM 在各种各样的问题上表现非常出色，现在被广泛使用。 LSTM 和通常的 CNN 一样为一个循环单元的结构, 但是与 RNN 仅有一个 tanh 激活层不同, LSTM 中包含
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2024-03-06 18:09:43
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一、LSTM预测未来一年某航空公司的客运流量 给你一个数据集，只有一列数据，这是一个关于时间序列的数据，从这个时间序列中预测未来一年某航空公司的客运流量。数据形式： 二、实战1）数据下载 你可以google passenger.csv文件，即可找到对应的项目数据，如果没有找到，这里提供数据的下载链接：https://pan.baidu.com/s/1a7h5ZknDyT0az
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2024-05-09 09:36:34
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第一部分：从RNN到LSTM1、什么是RNNRNN全称循环神经网络（Recurrent Neural Networks），是用来处理序列数据的。在传统的神经网络模型中，从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多关于时间序列的问题却无能无力。例如，你要预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子中前后单词并不是独立的
文章目录1 原始API1.1 卷积层1.1.1 命名空间与变量名1.1.2 权重变量的定义1.1.3 偏置项变量的定义1.1.4 卷积操作的定义1.1.5 加偏置操作的定义1.1.6 激活操作的定义1.2 池化层1.3 完整样例1.3.1 完整样例11.3.2 完整样例22 TensorFlow-Slim API（推荐使用）2.1 slim.conv2d()2.2 slim.max_pool2d
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2024-04-30 20:10:47
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CNN 笔记（一）卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层：1. 输入层：用于数据的输入2.卷积层：使用卷积核进行特征提取和特征映射3.激励层：由于卷积也是一种线性运算，因此需要增加非线性映射4.池化层：进行下采样，对特征图稀疏处理，减少数据运算量。5.全连接层：通常在CNN的尾部进行重新拟合，减少特征信息的损失6.输出层：用于输出结果 卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层：1. 输入层：用
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2024-02-10 00:31:54
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# 基于 CNN-LSTM 对时序数据分类的 PyTorch 实现
时序数据广泛存在于许多领域，比如金融、医疗、物联网等。如何有效地对这些数据进行分类，是一个重要的研究方向。深度学习提供了一种强大的方式来处理时序数据，其中 CNN（卷积神经网络）和 LSTM（长短期记忆网络）相结合的模型，已被证明能有效捕捉时序数据中的特征。本文将介绍如何使用 PyTorch 实现一个 CNN-LSTM 模型来对
torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones, gamma=0.1, last_epoch=-1, verbose=False)我自已用代码研究了一遍MultiStepLR()中的last_epoch参数，发现就是个垃圾。一、结论：last_epoch就是个鸡肋的东西 &n
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2024-07-15 05:53:45
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背景通过深圳气象局观测到的雷达图数据，每个雷达图覆盖一个目标地点及其周边地区，标记为m*m网格，其中每个网格点记录的是雷达反射率因子值z。这里Z值可以从非常小的数值到大的值，为方便起见，我们使用dBZ来测量这个值：短期降水预测涉及以下信息的分析： 1.当前降水量与雷达折射率之间的关系； 2.雷达图包含当前目标站点及其周边地区的雷达反射率。需要考虑目标地点与周边地区之间的降水关系。我们需要根据雷达值
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2024-04-05 12:05:07
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全国居民用电数据可视化——负荷预测1. 电力系统的负荷预测 提高电力系统负荷预测的准确度，可以提高电网运行的安全性和经济性，并可以改善供电质量。 1）负荷预测的步骤：分析历史数据，找出负荷变化规律，建立预测模型。 2）预测模型：主要分为两种模型，第一种模型为线性变化型模型，第二种模型为周期型模型。 （1）线性变化型模型 （2）周期型模型 注：如果按照线性变化型模型预测出次日
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2024-03-25 16:59:28
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本文以CIFAR-10为数据集，基于Tensorflow介绍了CNN(卷积神经网络)图像分类模型的构建过程，着重分析了在建模过程中卷积层、池化层、扁平化层、全连接层、输出层的运算机理，以及经过运算后图像尺寸、数据维度等参数的变化情况。CIFAR-10数据集介绍CIFAR-10数据集由60000张彩色图片构成，其中包括50000张训练集图片、10000张测试集图片，每张图片的shape为(32,32
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2024-05-11 14:37:57
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堆排序思想在直接选择排序中，待排序的数据元素集合构成一个线性结构，要从有n个数据元素的线性结构中选择出一个最小的数据元素需要比较n-1次。如果能把待排序的数据元素集合构成一个完全二叉树结构，则每次选择出一个最大（或最小）的数据元素只需比较完全二叉树的深度次，即lbn次，则排序算法的时间复杂度就是O(nlbn)。这就是堆排序的基本思想。大根堆的定义设数组a中存放了n个数据元素，数组下标从0开始，如果
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2024-07-24 21:25:55
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