一、实验目的与要求1.1掌握卷积神经网络的相关理论1.2 掌握图像数据的预处理与读写操作1.3搭建卷积神经网络实现SAR车辆目标识别二、实验内容：完成Dataset类的自定义，读取训练数据以及测试数据集利用transform中的图像变换函数进行数据扩充随机划分训练集和验证集，将train.txt中的样本以某比例（例如9:1，8:2，或7:3）划分为训练集和验证集设计卷积神经网络结构完成SAR车辆目
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2024-10-08 12:37:24
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在神经网络中，卷积神经网络（ConvNets或CNN）是进行图像识别，图像分类的主要类别之一。 物体检测，识别面部等是CNN广泛使用的一些领域。 CNN图像分类会获取输入图像，对其进行处理并将其分类为某些类别（例如，狗，猫，老虎，狮子）。 计算机将输入图像视为像素阵列，它取决于图像分辨率。 基于图像分辨率，它将看到h xw x d（h =高度，w =宽度，d =尺寸）。 例如，一个RGB矩阵的6
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2024-03-15 15:32:08
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有很多软件可以用于绘制热图，以下是一些常用的热图绘制软件，并对它们的使用方法进行简要介绍：R（pheatmap、heatmap.2、ggplot2）：R语言是一种强大的统计分析和数据可视化工具。可以使用多个R包来绘制热图，如pheatmap、heatmap.2和ggplot2。这些包提供了丰富的参数和选项，可以自定义热图的外观和功能。使用R语言绘制热图通常需要先加载相应的包，然后根据数据类型和要求
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2024-07-03 14:05:53
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Convolutional Neural Networks 背后是概率论，是微积分，是矩阵CNN的基本结构由输入层、卷积层（convolutional layer）、池化层（pooling layer，也称为取样层）、全连接层及输出层构成。卷积层和池化层一般会取若干个，采用卷积层和池化层交替设置，即一个卷积层连接一个池化层，池化层后再连接一个卷积层，依此类推。由于卷积层中输出
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2023-08-07 10:24:08
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CNN 最擅长的是处理图片。图像由像素组成，每个像素又有颜色构成。比如，一张像素1000x1000x3的RGB图片，若用传统的神经网络（只有全连层），会有3百万的参数。这样处理起来，会非常费资源，又耗时，效率很低。而 CNN 就是将问题‘复杂简单化’，通过卷积降低数据维度，再作全连层处理。在大部分场景下，降维并不会影响结果。比如，1000像素的图片缩小成200像素，并不影响肉眼认出来图片中是一只猫
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2024-03-19 13:46:48
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文章提出一个全新的叫做“Network In Network”（NIN）的深度网络结构，加强了模型对接受区域（receptive field）内部块的识别能力。经典的卷积层利用线性滤波器跟着一个非线性激活函数来扫描输入，文章建立了一个结构更复杂的微型神经网络来提取接受区域内的数据，并用多层感知机（更有效的函数逼近器）来实例化这个微型神经网络。通过微型网络来强化局部模型的表达能力，可以在分类层上将全
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2024-05-15 04:34:32
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这个PPT实例采用形状复制得到网格的方式，并且叠加一个渐变填充，又绘制一个图形进而凸显标题文字方式。我们看一下效果图【实例知识点】1、妙用CTRL+D快捷实现形状的快速复制2、PPT渐变的使用【操作步骤】第一步：先在PPT中绘制一个小矩形，调整好要放置的位置，直接按CTRL+D快捷键进行复制(如下图1)，最关键点就在于直接把CTRL+D复制出来的图形移动到如下图2的位置，然后在直接按C
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2024-05-29 09:52:39
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我们现在的弱电工程需要很多的网络知识，有时候弱电工程师也会干一些网工的工作，那么网工需要掌握哪些知识呢？下面的16个网工知识，可以看看，你会几个？1、以太网帧结构2、无线局域网标准3、综合布线系统4、网络互联设备5、常见的路由协议6、IP数据报格式7、私有地址范围8、TCP和UDP报文格式9、常见端口10、DHCP服务过程11、Kerberos工作原理12、SNMP协议版本13、RISC与CISC
表格我们都不陌生，一般的办公软件中都有这个功能，不过，大家有没有注意到，平时我们也会遇到一些标签，在标签上也会有表格的出现，这种标签上的表格，是怎么制作的呢？标签制作软件可以制作像防伪标签、货物流动标签、超市销售标签、医药标签、珠宝标签、吊牌、证卡、名片等各种标签，那么用标签条码打印软件，怎样制作带有表格的标签呢？今天我们就着重讲解一下在领跑标签制作软件中，如何制作表格（如下图所示）
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2024-06-06 12:33:48
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特别酷的一点就是，当你将它们分解为基本模块时，它们很容易被理解。这里有一个视频，很详细地讨论了关于这些图像问题。 LeNet-5 Classfication
先验工作
【icml09 - Convolutional Deep Belief Networks.pdf】 【Playing Atari with Deep Reinforcement Learning】 【R
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2024-08-12 11:53:53
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卷积介绍卷积神经网络是包含卷积计算，具有深度结构的前馈神经网络。CNN核心步骤：最左边是数据输入层(input layer)，对数据做一些处理，比如去均值（把输入数据各个维度都中心化为0，避免数据过多偏差，影响训练效果）、归一化（把所有的数据都归一到同样的范围）、PCA/白化等等。CNN只对训练集做“去均值”这一步。CONV：卷积计算层(conv layer)，线性乘积求和。RELU：激励层(ac
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2024-04-23 11:25:40
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CNN中卷积和池化操作后的特征图大小计算方法一、卷积操作二、池化操作三、实战3.1.卷积计算例13.2.卷积计算例23.3.池化操作例1 特别的： 当计算尺寸不被整除时，卷积向下取整，池化向上取整。（只在GoogLeNet中遇到过。） 一般的： 卷积池化均向下取整 一、卷积操作假设： 设输入图像尺寸为WxW，卷积核尺寸为FxF，步幅为S，填充为P,经过该卷积层后输出的图像尺寸为NxN,计
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2023-11-26 14:04:09
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LeNetLeNet虽然不是CNN的起点，但却是后来CNN兴起的标志模型。LeNet-5是1998年YannLeCun设计用于手写数字识别的模型。
图1.1：LeNet-5网络结构
图1.2：LeNet-5网络结构
在当年神经网络还是MLP（Multilayer Perceptron，多层感知机）大行其道时，能设计出这样的模型已实属不易，也为后来CNN模型
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2024-05-14 14:09:12
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cnn每一层会输出多个feature map, 每个Feature Map通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征，每个feature map由多个神经元组成，假如某个feature map的shape是m*n, 则该feature map有m*n个神经元。对于卷积层会有kernel, 记录上一层的feature map与当前层的卷积核的权重,因此kernel的shape为(上一层feature ma
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2023-10-08 08:19:18
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CNN一层中的一个通道矩阵叫做feature map，特征图。比如输入的灰度图像，有1个feature map， 变换到第二层有6个feature map。 之所以叫feature map特征图，是因为一个特征图代表的是一个图像的特征，越到后面这个特征越抽象，越多，所以后面的特征图也就是通道数越多。然后特征图本身的大小减小了，也就是特征抽离出来了，没有那么多杂质了，也更抽象了，不需要那么多元素去描
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2024-05-15 15:37:38
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作者：Ahzam Ejaz 卷积神经网络(cnn)是一种神经网络，通常用于图像分类、目标检测和其他计算机视觉任务。CNN的关键组件之一是特征图，它是通过对图像应用卷积滤波器生成的输入图像的表示。理解卷积层1、卷积操作卷积的概念是CNN操作的核心。卷积是一种数学运算，它把两个函数结合起来产生第三个函数。在cnn的上下文中，这两个函数是输入图像和滤波器，而得到的结果就是特征图。2、卷积的层卷
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2024-03-15 09:04:25
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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
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2023-12-12 22:48:36
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云栖君导读：现有的Caffe、TensorFlow等工具箱已经很好地实现CNN模型，但这些工具箱需要的硬件资源比较多，不利于初学者实践和理解。因此，本文教大家如何仅使用NumPy来构建卷积神经网络（Convolutional Neural Network , CNN）模型，具体实现了卷积层、ReLU激活函数层以及最大池化层（max pooling），代码简单，讲解详细。目前网络上存在很多编译好的机
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2023-11-27 21:14:44
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目录一、Matlab快速绘制栅格地图1、几种常用的地图形式：1.1、尺度地图：1.2、拓扑地图：1.3、语义地图：2、栅格地图用于路径规划的优势：3、matlab绘制栅格地图的核心函数及思想：3.1、colormap函数：3.2、sub2ind函数：3.3、ind2sub函数：3.4、为了在栅格地图呈现随机障碍物的效果，可以设置障碍物出现频率数值，根据该数据在所有栅格中生成随机数，从而确定障碍物
写在前面：所有关于深度学习的基础知识均为鄙人的笔记分享，很多内容摘自大神们的博客或论文，因时间太长记不清了分别来自哪里。以LeNet-5为例说明：输入：32*32的手写字体图片，这些手写字体包含0~9数字，也就是相当于10个类别的图片输出：分类结果，0~9之间的一个数因此我们可以知道，这是一个多分类问题，总共有十个类，因此神经网络的最后输出层必然是SoftMax问题，然后神经元的个数是10个。Le
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2024-08-14 13:36:33
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