网站首页 下采样和池化的区别

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  人工智能-深度学习-神经网络结构MLP，CNN，RNN，LSTM

  人工神经网络、激活函数、代价函数、梯度下降、反向传播是深度学习的几个关键点；常见的深度学习神经网络结构有多层感知器MLP、CNN、RNN、LSTM等。不管是哪种网络结构，其根本还是从传统的神经网络、多层感知机发展而来的，介绍如下：MLP-M...

  2025-05-25 wudianyun 精选文章 2 ℃
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  图像识别与卷积神经网络

  图像识别是计算机视觉的重要分支，旨在通过算法理解图像内容。它广泛应用于安防监控、自动驾驶、医疗影像等领域。我们在第二讲中已经提到在图像识别领域主要选用卷积神经网络模型。本节将尽量用通俗的语言把如何利用卷积神经网络识别图像的原理讲解清楚。在第...

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  神经网络基础篇四

  W和H表示输入的宽度和长度，W2和H2表示输出特征图的宽度和长度，F表示卷积核长和宽的大小，S表示滑动窗口的步长，P表示边界填充。H和W计算方法都是一样的，H2表示得到的结果，H1表示原始的输入，F表示featuresize。比如卷积核大...

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  YOLO-TLA:一种基于 YOLOv5 的高效轻量级小目标检测模型

  关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID｜计算机视觉研究院文章地址：https://arxiv.org/pdf/2402.14309计算机视觉研究院专栏ColumnofComputerVisionInstitute目标检测作为...

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  码农必须了解的5种神经网络架构

  在本文中，我以无特定顺序列出了用于计算机视觉的前5种神经网络体系结构卷积神经网络历史卷积的思想是福岛邦彦首次提出的。新认知加速器引入了两种类型的层，即卷积层和下采样层。然后，YanLeCun等人进行了下一个关键的改进。当他们使用反向传播从...

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  深度学习基础知识题库大全

  1、梯度下降算法的正确步骤是什么？a.计算预测值和真实值之间的误差b.重复迭代，直至得到网络权重的最佳值c.把输入传入网络，得到输出值d.用随机值初始化权重和偏差e.对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差A.abcdeB...

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  智能图像识别初探系列(三)

  一、神经网络的结构在上一篇文章中，我们介绍了智能图像识别的前置知识，现在我们就具体来了解下图像处理过程。我们提到卷积神经网络技术是一种深度前馈神经网络，在图片分类、图片检索、目标检测、目标分割、目标跟踪、视频分类、姿态估计等图像视频相关领域...

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  汇总|实时性语义分割算法

  作者：明泽Danny来源：公众号|计算机视觉工坊（系投稿）前言本次给大家更新的是关于实时语义分割的工作。语义分割论文语义图像分割是计算机视觉中发展最快的领域之一，有着广泛的应用。在许多领域，如机器人和自动驾驶汽车，语义图像分割是至关重要的，...

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  彻底了解卷积神经网络CNN(二)

  在卷积神经网络中，有一个非常重要的特性：权值共享。所谓的权值共享就是说，给一张输入图片，用一个filter去扫这张图，filter里面的数就叫权重，这张图每个位置是被同样的filter扫的，所以权重是一样的，也就是共享。池化层上图显示，池化...

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  深度学习图像分割:网络结构设计一览

  本文共5400字，建议阅读15分钟在利用CNNs进行图像语义分割时，有一些针对网络结构的创新点，主要包括了新神经架构和新组件或层的设计。文章的后半部分则对医学图像分割领域中网络结构设计的应用进行了梳理。本文总结了利用CNNs进行图像语义分割...

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