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毕业设计-基于深度学习的人脸识别方法
目录 前言 课题背景和意义 实现技术思路 一 人脸识别介绍 二 基于深度学习的人脸识别方法 实现效果图样例 最后 前言 大四是整个大学期间最忙碌的时光 一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备 一边要为毕业设计耗费大量精力 近几年各
卷积神经网络
深度学习
算法毕业设计
课程设计
python
(深度学习,机器学习)卷积神经网络
1 卷积神经网络使深度学习卷土重来是因为卷积神经网络非常适合计算机视觉应用的模型 2 卷积神经网络基本原理包括 卷积算子 卷积的特征 卷积神经网络的典型结构 以及其中的卷积层和池化层 3 卷积提供了能够提升机器学习效果的的三种重要方法 系数
深度学习
机器学习
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卷积神经网络
卷积神经网络之计算机视觉应用(一)
卷积神经网络之计算机视觉应用 一 一 引言 21世纪开始 卷积神经网络就被成功的大量用于检测 分割 物体识别以及图像的各个领域 值得一提的是 图像可以在像素级别进行打标签 这样就可以应用在比如自动电话接听机器人 自动驾驶汽车等技术中 尽管卷
卷积神经网络
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卷积神经网络(CNN)
卷积神经网络 一 摘要 卷积网络 Convolutional network 也叫神经网络 是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络 例如时间序列数据和图像数据 可以看做二维的像素网络 卷积网络在诸多应用领域表现得都比较出色 卷积
人工智能
深度学习
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TinyML构建卷积神经网络(CNN)模型声控Arduino机器车
本教程介绍了如何将机器学习与 Arduino 结合使用 在微控制器上运行由TinyML构建的机器学习语音识别模型 控制Arduino机器车运行 要构建这个项目 至少有两个步骤 训练一个新的机器学习模型并使其适应在 Arduino 上运行 使
Arduino
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声控
机器学习原来这么有趣 Part3: 深度学习与卷积神经网络
最近看了Adam Geitgey的机器学习系列文章 寻思着闲着也是闲着 干脆翻译以下 顺便学习下英语啥的哈哈哈 第一次做这种事 有不到位的地方欢迎指教噢 前言 你是否已经厌倦了在查阅了无数有关深度学习的文章之后仍然不能参透其中深意的无力感
机器学习
卷积神经网络
深度学习
池化层的作用
目录 1 池化层理解 2 池化层的作用 3 函数解析 tf nn max pool value ksize strides padding name None 4 代码演示详解维度变化 1 池化层理解 池化层夹在连续的卷积层中间 用于压缩数
人工智能
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深度学习
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[计算机毕业设计]元学习方法的小样本图像分类算法
前言 大四是整个大学期间最忙碌的时光 一边要忙着准备考研 考公 考教资或者实习为毕业后面临的就业升学做准备 一边要为毕业设计耗费大量精力 近几年各个学校要求的毕设项目越来越难 有不少课题是研究生级别难度的 对本科同学来说是充满挑战 为帮助大
深度学习
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神经网络
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keras 入门:卷积神经网络实现 MNIST 手写数字识别
keras 入门 卷积神经网络实现 MNIST 手写数字识别 手写数字识别问题作为机器学习领域中的一个经典问题 本文介绍如何使用 keras 构建卷积神经网络模型实现 MNIST 手写数字识别 文本代码只需更换训练集目录 修改图片输入尺寸和
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【目标检测】单阶段算法--YOLOv3详解
论文题目 YOLOv3 An Incremental Improvement 论文地址 https pjreddie com media files papers YOLOv3 pdf 一文读懂YOLOv1 YOLOv1 一文读懂YOLOv
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卷积尺寸计算公式(速查备用)
torch代码计算 def paras cnn k s p i 64 x torch ones 1 1 i i conv torch nn Conv2d 1 1 kernel size k stride s padding p convt
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Pytorch
制作自己的数据集
目录 自制数据集 解决本领域应用 编辑 编辑 数据增强 扩充数据集 断点续训 存取模型 编辑参数提取 把参数存入文本 acc loss可视化 查看训练效果 编写一个应用程序 神经网络接口 给图识物 当你有了本领域的数据集 又有了标签 你怎么
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李宏毅 - 卷积神经网络(CNN)
李宏毅 卷积神经网络 CNN 卷积神经网络主要用于图像分类 一张图片通过我们的卷积神经网络也就是Model计算出概率值 通过Cross entropy 交叉熵 归一化到0和1 概率最大的显示为1 其余显示为0 那么一张图片是怎么输入到Mod
李宏毅机器学习有感
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yolov3项目实战——基于PyTorch实现的目标检测项目实战(附代码)
一 数据准备 数据准备见 使用精灵标注助手制作yolov3训练数据集 附解析xml代码 本篇文章为项目实战部分 理论部分简析见 YoLov1 YoLov3演变历程 思维导图 二 项目代码部分 1 cfg py CLASS NUM 10 an
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经典CNN卷积神经网络发展史+论文+网络实现(PyTorch)
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keras卷积神经网络入门-笑脸检测
keras卷积神经网络入门 笑脸检测 Keras简介 1 库函数导入 2 查看数据集 3 构建模型 4 训练模型 5 预测自己的图片 Keras简介 Keras以其强大的封装结构 让我们不必过多的考虑神经网络间的计算 极大简化了tensor
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深度学习发展历程全讲解
深度学习发展历程 深度学习综述 1 基本概念 2人工智能发展和内容 2 1 AI目标 2 2 AI领域 3 机器学习发展内容 3 1 发展阶段 3 2 任务 3 3目标 3 4算法 3 5 学习方式 4深度学习发展内容 4 1 深度学习的发
深度学习基础知识
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Faster R-CNN算法
Faster R CNN算法是作者Ross Girshick对Fast R CNN算法的一种改进 Fast R CNN在速度和精度上都有了不错的结果 但仍有一些不足之处 Faster R CNN算法同样使用VGG 16网络结构 检测速度在G
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卷积神经网络
【卷积核设计】10、Scaling Up Your Kernels to 31x31
文章目录 一 背景 二 方法 三 RepKLNet a Large Kernel Architecture 3 1 结构 3 2 尽可能的让卷积核变大 3 3 图像分类 3 4 语义分割 3 5 目标检测 四 分析 五 限制 六 结论 论文
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基于卷积的图像分类识别(六):DenseNet & FractalNet
系列文章目录 本专栏介绍基于深度学习进行图像识别的经典和前沿模型 将持续更新 包括不仅限于 AlexNet ZFNet VGG GoogLeNet ResNet DenseNet SENet MobileNet ShuffleNet Eif
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