构建CNN网络需要注意问题数据预处理（均值，方差， 人脸归一化。。。）， 数据增强【放射变换、运动模糊、高斯滤波模糊类，增加噪声类， 色彩/饱和度/亮度调整类、 Flip类，Crop类】 这些都是根据实际的应用场景选择。 1.参数多少问题 [卷积核大小，通道数，卷积方式:conv / depthwiseconv / 空洞卷积 激活函数 PRelu]2.Flops计算量问题 【
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2024-08-08 11:47:25
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摘要随着旨在解决现代算法加速工作负载的设备越来越多，就必须能够在高速接口之间和整个器件中有效地移动高带宽数据流。Achronix的Speedster®7t独立FPGA芯片可以通过集成全新的、高度创新的二维片上网络（2D NoC）来处理这些高带宽数据流。Achronix的FPGA中特有的2D NoC实现是一种创新，它与用可编程逻辑资源来实现2D NoC的传统方法相比，有哪些创新和价值呢？本白皮书讨论
前天闲着没事干，就写了写BMP图像处理，感觉大家还比较感兴趣。。所以现在没事，继续更新。。这次简单的写了灰度图像二值化。。这是什么概念呢？图像的二值化的基本原理 图像的二值化处理就是将图像上的点的灰度置为0或255，也就是讲整个图像呈现出明显的黑白效果。即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。在数字图像处理中，二值图
导读：卷积神经网络（CNNs）在“自动驾驶”、“人脸识别”、“医疗影像诊断”等领域，都发挥着巨大的作用。这一无比强大的算法，唤起了很多人的好奇心。当阿尔法狗战胜了李世石和柯杰后，人们都在谈论“它”。但是，“它”是谁？“它”是怎样做到的？已经成为每一个初入人工智能——特别是图像识别领域的朋友，都渴望探究的秘密。本文通过“算法可视化”的方法，将卷积神经网络的原理，呈献给大家。教程分为上、下两个部分，通
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2021-11-04 16:40:19
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四、全卷积网络FCN详细讲解（超级详细哦）1、全卷积网络（FCN）的简单介绍1.1、CNN与FCN的比较2、FCN上采样理论讲解2.1、双线性插值上采样2.2、反卷积上采样2.3、反池化上采样2、 FCN具体实现过程3、 FCN模型实现过程3.1、模型训练3.2、FCN模型的简单总结 1、全卷积网络（FCN）的简单介绍1.1、CNN与FCN的比较CNN: 在传统的CNN网络中，在最后的卷积层之后
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2024-07-09 20:05:28
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目录 一、 CNN 模型原理 1 CNN 模型 1什么是 CNN 2为什么要用 CNN 2CNN 的内在原理 2 a) 以人的神经系统识别陌生人脸为引。 2 b) 卷积层的作用 3 c) padding 的作用 3 d) 池化层的作用 4 二、 网络结构图 5 三、 创新点 7 四、 结果分析 7 a) 有无 Batch Normalization[1] 7 b) 使用不同 batch size
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2024-08-12 11:43:51
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本文的论文来自： Notes on Convolutional Neural Networks, Jake Bouvrie。 这个主要是CNN的推导和实现的一些笔记，再看懂这个笔记之前，最好具有CNN的一些基础。这里也先列出一个资料供参考：[1] Deep L
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2024-08-08 11:43:30
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文：辉小宝同学源：R语言和Python学堂
先来看下效果： 上图是小编在甘南合作的米拉日巴佛阁外面拍下的一张照片，采用风格迁移技术后的效果为： 一些其它效果图： 下面进入正题。近年来，由深度学习所引领的人工智能(AI)技术浪潮，开始越来越广泛地应用到生活各个领域。这其中，人工智能与艺术的交叉碰撞，在相关技术领域和艺术领域引起了高度
颜色恒常性之《Color Constancy Using CNNs》论文阅读。
原创
2024-04-01 13:26:55
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欢迎转载，但请务必注明原文出处及作者信息。 深入MNIST refer: ://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/mnist_pros.html @author: huangyongye @date: 2017-02-2
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2018-05-21 19:21:00
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本文翻译自 Convolutional Neural Networks(CNNs / ConvNets)，更多内容请访问：http://cs231n.github.io/。 卷积神经网络非常类似于普通的神经网络：它们都是由具有可以学习的权重和偏置的神经元组成。每一个神经元接收一些输入，然后
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2022-08-24 17:44:04
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孔子说过，温故而知新，时隔俩月再重看CNNs，当时不太了解的地方，又有了新的理解与体会，特此记录下来。文章图片及部分素材均来自网络，侵权请告知。卷积神经网络（Convolutinal Neural Networks）是非常强大的一种深度神经网络，它在图片的识别分类、N...
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2018-08-17 14:31:12
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Monti, Federico, et al. "Geometric deep learning on graphs and manifolds using mixture model CNNs." arXiv preprint arXiv:1611.08402 (2016). 作者
原创
2022-08-10 17:24:46
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1.前言 近年CVPR2018录用了很多person re-id相关论文，本着学习和总结的原则，来对目前行人重识别上最新的方法进行一个总结，由于本人水平有限，对于文章的理解可能存在不全面的地方，我尽可能的对方法进行的归类，在每个类别下面对相关文章进行简单介绍，也便于以后自己查阅。本文主要是对目前读到的三篇用GAN进行数据增强的文章进行介绍，分别是《Camera Style Adaptation f
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2024-09-29 12:43:26
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由于学艺不精（其实就是瞎鸡儿学），让这几个概念把我弄蒙了。神经网络、深度学习区别： 这两个概念实际上是互相交叉的，例如，卷积神经网络（Convolutional neural networks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网（Deep Belief Nets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器学习模型。
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2024-04-08 22:19:52
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ResNet残差网络VGGNet与Inception出现后，学者们将卷积网络不断加深以寻求更优越的性能，然而随着网络的加深，网络却越发难以训练，一方面会产生梯度消失现象；另一方面越深的网络返回的梯度相关性会越来越差，接近于白噪声，导致梯度更新也接近于随机扰动 ResNet较好地解决了这个问题，并获得了2015年ImageNet分类任务的第一名。此后的分类、检测、分割等任务也大规模使用ResNet作
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2023-08-31 21:07:03
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编辑：LRS【导读】在Transformer当道的今天，CNN的光芒逐渐被掩盖，但Transformer能否完全取代CNN还是一个未知数。最近北大联合UCLA、微软发表论文，他们发现Transformer可以在一定限制条件下模拟CNN，并且提出一个两阶段训练框架，性能提升了9%。Visual Transformer（ViT）在计算机视觉界可以说是风头无两，完全不使用卷积神经网络（CN
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2024-05-17 09:30:06
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能够从词和字级别表示中学习和收益。作...
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2023-05-17 15:39:43
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摘要：残差网络(ResNet)的提出是为了解决深度神经网络的“退化”（优化）问题。ResNet 通过设计残差块结构，调整模型结构，让更深的模型能够有效训练更训练。作者： 嵌入式视觉 。摘要残差网络(ResNet)的提出是为了解决深度神经网络的“退化”（优化）问题。有论文指出，神经网络越来越深的时候，反传回来的梯度之间的相关性会越来越差，最后接近白噪声。即更深的卷积网络会产生梯度消失问题导致网络无法
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2023-09-13 08:40:03
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