1.可测量数据和不可测量数据 从数据的本质上来说，统计学里将其分为可测量数据和不可测量数据，用更通俗的描述也就是数值类数据和分类数据。举个例子，人的身高是可以测量的，也就是有一个具体值的，比如178cm，179cm，是有一个固定的标准可以用工具计算出来的，此类即为可测量数据（数值类），还有一类数据，比如居住的地区，这类数据是主观上用来分类的，并没有一个固定的公式或工具计算，此类即为不可
年龄估计，也是一个颇有点意思的task。 今天来介绍一个其中的经典算法：SSRNet。paper: SSR-Net: A Compact Soft Stagewise Regression Network for Age Estimation
codes: 官方keras版本：SSR-Net；我的pytorch实现版本：SSR_Net_Pytorch
1. 前情提要年龄估计，其实远在深度学习风行之
1. 年龄估计数据集1.1 MORPH数据集描述：包含 13,617 名 16 至 77 岁受试者的 55,134 张面部图像。链接：https://uncw.edu/oic/tech/morph.html1.2 UTKFace数据集描述：数据集包含超过 20,000 张带有年龄、性别和种族注释的人脸图像。这些图像涵盖了姿势、面部表情、照明、遮挡、分辨率等方面的巨大变化。该数据集可用
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2023-11-01 11:04:28
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摘要近些年，一些研究表明，机器学习和深度学习方法可以非常准确地预测大脑年龄。在本研究中，研究者提出了一种使用1016例（年龄范围为7-64岁）T1加权像的，基于复杂网络的方法来预测大脑年龄的模型。研究者介绍了一种人脑的结构连接模型：将T1像分割成一系列的立方体块作为网络的节点，然后计算立方体块之间的Pearson相关系数作为网络的边。通过少量且易于理解的网络中心性指标表征大脑的连通性。最后将这些指
6 CNN模型预测性别与年龄 age_net.caffemodel deploy_age.prototxt gender_net.caffemodel deploy_gender.prototxt6.1 级联分类器人脸检测 HAAR数据 人脸检测6.2 使用模型 编码处理- 加载Caffem模型- 使用模型预测实例6：CNN模型预测性别与年龄#include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2
原创
2021-08-27 16:56:16
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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
目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述 信道估计器是接收机一个很重要的组成部分。在OFDM系统中，信道估计器的设计上要有两个问题:一是导频信息的选择，由于无线信道的时变特性，需要接收机不断对信道进行跟踪，因此导频信息也必须不断的传送: 二是既有较低的复杂度又有良好的导频跟踪能力的信道估计器的设计，
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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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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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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计算机如何学会年龄估计？
原创
2021-08-10 10:17:22
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文章首发于微信公众号《与有三学AI》【技术综述】人脸年龄估计研究现
原创
2022-10-12 15:18:39
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目录基于LS的信道估计算法（最小二乘法） MMSE信道估计算法（最小均方误差算法） 线性最小均方误差信道估计算法((LMMSE)基于指数型PDP的LMMSE信道估计 基于导频的信道估计方法 基于块状导频的信道估计 基于梳状导频的信道估计 基于块状导频的信道估计 在OFDM系统中通常采用多进制调制方式，则在接收端需要进
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2024-05-14 21:29:16
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作者：Ilias Mansouri翻译：仿佛若有光Introduction顾名思义，通过姿势估计，我们尝试从图像中推断出物体或人的姿势。这涉及识别和定位身体上的关键点。由于身体的小关节、遮挡和缺乏上下文、旋转和方向，关键点的识别是一项非常具有挑战性的任务。在本文其余部分将主要关注人体姿势估计的情况下，膝盖、肘部、肩部和手腕等主要关节代表这些关键点。在分类方面，姿态估计器可以分为以下几类
【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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