FusionNet的核心是全新的、應用于3D物體的三維卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks， CNN）。我們必須在多個方面調整傳統的CNN以使其有效。
2020-01-16 16:36:00
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南洋理工大學的綜述論文《Recent Advances in Convolutional Neural Networks》對卷積神經網絡的各個組件以及進展情況進行總結和解讀，其中涉及到 CNN
2020-11-29 11:09:383098 
提出了一種線檢測CNN（VLSE），其利用了新穎的線段表示和基于Stacked Hourglass network的定制混合卷積塊。
2022-12-01 09:42:51277 前文《卷積神經網絡簡介：什么是機器學習？》中，我們比較了在微控制器中運行經典線性規劃程序與運行CNN的區別，并展示了CNN的優勢。我們還探討了CIFAR網絡，該網絡可以對圖像中的貓、房子或自行車等對象進行分類，還可以執行簡單的語音識別。本文重點解釋如何訓練這些神經網絡以解決實際問題。
2023-09-05 10:19:43865 
Python 卷積神經網絡（CNN）在圖像識別領域具有廣泛的應用。通過使用卷積神經網絡，我們可以讓計算機從圖像中學習特征，從而實現對圖像的分類、識別和分析等任務。以下是使用 Python 卷積神經網絡進行圖像識別的基本步驟。
2023-11-20 11:20:331467 `前言卷積神經網絡在深度學習領域是一個很重要的概念，是入門深度學習必須搞懂的內容。CNN圖像識別的關鍵——卷積當我們給定一個"X"的圖案，計算機怎么識別這個圖案
2018-10-17 10:15:50
【深度學習】卷積神經網絡CNN
2020-06-14 18:55:37
Top100論文導讀：深入理解卷積神經網絡CNN（Part Ⅰ）
2019-09-06 17:25:54
卷積神經網絡(CNN)究竟是什么，鑒于神經網絡在工程上經歷了曲折的歷史，您為什么還會在意它呢? 對于這些非常中肯的問題，我們似乎可以給出相對簡明的答案。
2019-07-17 07:21:50
分析了目前的特殊模型結構，最后總結并討論了卷積神經網絡在相關領域的應用，并對未來的研究方向進行展望。卷積神經網絡（convolutional neural network，CNN） 在計算機視覺[1-
2022-08-02 10:39:39
Top100論文導讀：深入理解卷積神經網絡CNN（Part Ⅱ）
2019-08-22 14:20:39
抽象人工智能 （AI） 的世界正在迅速發展，人工智能越來越多地支持以前無法實現或非常難以實現的應用程序。本系列文章解釋了卷積神經網絡 （CNN） 及其在 AI 系統中機器學習中的重要性。CNN 是從
2023-02-23 20:11:10
什么是卷積神經網絡？ImageNet-2010網絡結構是如何構成的？有哪些基本參數？
2021-06-17 11:48:22
反卷積deconvolution引起的棋盤效應？kernel size無法被stride整除的原因？解決反卷積deconvolution存在的弊端的思路？反卷積deconvolution如何實現更好的采樣 ？
2020-11-04 08:08:00
2.概述一個簡單的AI開發sampleGithub開源的數字手勢識別CNN模型，識別數字0-10十一種手勢類LeNet-5，兩個卷積層，兩個池化層，一個全連接層，一個Softmax輸出層3.RKNN
2022-04-02 15:22:11
請問芯來科技的MCU200開發板上的蜂鳥E203軟核跑得動卷積神經網絡嘛
2023-08-16 06:49:00
TF之CNN：CNN實現mnist數據集預測 96%采用placeholder用法+2層C及其max_pool法+隱藏層dropout法+輸出層softmax法+目標函數cross_entropy法+
2018-12-19 17:02:40
TF之CNN：Tensorflow構建卷積神經網絡CNN的嘻嘻哈哈事之詳細攻略
2018-12-19 17:03:10
sTm32可以做卷積核濾波圖片嗎
2023-09-21 07:17:26
一、寫在前面：網絡架構的設計主要是基于CNN結構延伸出來的。主要的改進方式有兩點：新神經架構的設計（不同深度，寬度，連接性或者拓撲結構）或設計新的組件（或者層）。下面我們逐個去分析了解。本文涉及到
2021-12-28 11:03:35
一、寫在前面：網絡架構的設計主要是基于CNN結構延伸出來的。主要的改進方式有兩點：新神經架構的設計（不同深度，寬度，連接性或者拓撲結構）或設計新的組件（或者層）。下面我們逐個去分析了解。本文涉及到
2021-12-28 11:06:01
項目名稱：基于cortex-m系列核和卷積神經網絡算法的圖像識別試用計劃：本人在圖像識別領域有三年多的學習和開發經驗，曾利用nesys4ddr的fpga開發板，設計過基于cortex-m3的軟核
2019-04-09 14:12:24
1 CNN簡介
CNN即卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks)，是一類包含卷積計算的神經網絡，是深度學習（deep learning）的代表算法之一，在圖像識別
2023-08-18 06:56:34
本帖最后由 煒君子 于 2017-7-24 19:05 編輯
做了一個簡單的“卷積和相關分析模塊”，當信號均為低頻時，卷積、反卷積、自相關、互相關運算都很正常；但是當頻率達到10^4級
2017-07-24 19:05:04
硬件加速，最典型的架構就是將需要加速的大運算量邏輯部署到FPGA上，而將流程控制的邏輯部署到arm上。典型的ZYNQ SoC結構如圖1。 CNN簡介 CNN全稱卷積神經網絡，包括卷積層
2021-01-15 17:09:15
Keras實現卷積神經網絡(CNN)可視化
2019-07-12 11:01:52
。● 卷積神經網絡 (CNN)基于 DNN 的 KWS 的一大主要缺陷是無法為語音功能中的局域關聯性、時域關聯性、頻域關聯性建模。CNN 則可將輸入時域和頻域特征當作圖像處理，并且在上面執行 2D
2021-07-26 09:46:37
FPGA 上實現卷積神經網絡 (CNN)。CNN 是一類深度神經網絡，在處理大規模圖像識別任務以及與機器學習類似的其他問題方面已大獲成功。在當前案例中,針對在 FPGA 上實現 CNN 做一個可行性研究
2019-06-19 07:24:41
巡線智能車控制中的CNN網絡有何應用？嵌入式單片機中的神經網絡該怎樣去使用？如何利用卷積神經網絡去更好地控制巡線智能車呢？
2021-12-21 07:47:24
很多人對于卷積神經網絡(CNN)并不了解，卷積神經網絡是一種前饋神經網絡，它包括卷積計算并具有很深的結構，卷積神經網絡是深度學習的代表性算法之一。那么如何利用PyTorch API構建CNN
2020-07-16 18:13:11
MIMRTX1064(SDK2.13.0)的KWS demo中放置了ds_cnn_s.tflite文件，提供demo中使用的模型示例。在 read.me 中，聲明我可以找到腳本，但是，該文檔中的腳本
2023-04-19 06:11:51
人工智能下面有哪些機器學習分支？如何用卷積神經網絡（CNN）方法去解決機器學習監督學習下面的分類問題？
2021-06-16 08:09:03
怎樣才能對示波器的兩個通道進行實時的反卷積，通道是混沌信號，求大神
2016-01-05 19:36:25
y(n) =x(n)* h(n)上式的運算關系稱為卷積運算，式中 代表兩個序列卷積運算。兩個序列的卷積是一個序列與另一個序列反褶后逐次移位乘積之和，故稱為離散卷積，也稱兩序列的線性卷積。其計算的過程
2012-10-31 22:29:00
用于信號與系統的反卷積運算，在開始的任意信號方程要怎么輸入，才能在前面板直接輸方程呢？
2015-09-21 15:23:42
Winograd，GEMM算法綜述（CNN中高效卷積實現）（上）
2020-06-04 09:06:20
多極旋轉變壓器誤差計算的分析
多極旋轉變壓器電氣誤差計算方法，GJB2143—94國家軍用標準《多極和雙通道旋轉變壓器通用規范》規定，以基準電
2009-12-10 08:42:331655 演化脈絡下圖所示CNN結構演化的歷史，起點是神經認知機模型，已經出現了卷積結構，但是第一個CNN模型誕生于1989年，1998年誕生了LeNet。隨著ReLU和dropout的提出，以及GPU和大數
2017-11-15 11:10:092412 
卷積神經網絡(CNN)的基礎介紹見 ，這里主要以代碼實現為主。 CNN是一個多層的神經網絡，每層由多個二維平面組成，而每個平面由多個獨立神經元組成。 以MNIST作為數據庫，仿照LeNet-5
2017-11-15 12:27:3918947 
對卷積神經網絡的基礎進行介紹，主要內容包括卷積神經網絡概念、卷積神經網絡結構、卷積神經網絡求解、卷積神經網絡LeNet-5結構分析、卷積神經網絡注意事項。一、卷積神經網絡概念 上世紀60年代
2017-11-16 01:00:0210692 
無人駕駛的感知部分作為計算機視覺的領域范圍，也不可避免地成為CNN發揮作用的舞臺。本文是無人駕駛技術系列的第八篇，深入介紹CNN（卷積神經網絡）在無人駕駛3D感知與物體檢測中的應用。 CNN簡介
2017-11-16 12:53:4416166 
。 于是在這里記錄下所學到的知識，關于CNN 卷積神經網絡，需要總結深入的知識有很多： 人工神經網絡 ANN 卷積神經網絡 CNN 卷積神經網絡 CNN - BP算法 卷積神經網絡 CNN - LetNet分析 卷積神經網絡 CNN - caffe應用 全卷積神經網 FCN 如果對于人工神經網絡。
2017-11-16 13:18:4056168 
對于神經網絡和卷積有了粗淺的了解,關于CNN 卷積神經網絡，需要總結深入的知識有很多：人工神經網絡 ANN卷積神經網絡CNN 卷積神經網絡CNN-BP算法卷積神經網絡CNN-caffe應用卷積神經網絡CNN-LetNet分析 LetNet網絡.
2017-11-16 13:28:012562 
剛好在知乎上看到這個問題?如何用FPGA加速卷積神經網絡CNN，恰巧我的碩士畢業設計做的就是在FPGA上實現CNN的架構，在此和大家分享。 先說一下背景，這個項目的目標硬件是Xilinx的PYNQ
2018-06-29 07:55:004537 
空氣中的塵埃、污染物及氣溶膠粒子的存在嚴重影響了大氣預測的有效性，毫米波雷達云圖的有效分割成為了解決這一問題的關鍵，本文提出了一種基于超像素分析的全卷積神經網路FCN和深度卷積神經網絡CNN
2017-12-15 16:44:52
0 基于卷積神經網絡（CNN）的圖文融合媒體的情感分析方法。該方法融合圖像特征與三個不同級別（詞語級、短語級和句子級）的文本特征構建CNN模型，以分析比較不同層次的語義特征對情感預測的影響。在真實數據集上的實驗結果表
2017-12-23 09:45:400 傳統2D卷積神經網絡對于視頻連續幀圖像的特征提取容易丟失目標時間軸上的運動信息，導致識別準確度較低。為此，提出一種基于多列深度3D卷積神經網絡（3D CNN）的手勢識別方法。采用3D卷積核對
2018-01-30 13:59:192 的優點，由同一電機帶動光電編碼器和被測旋轉變壓器，以FPGA +ARM組成的控制模塊讀出光電編碼器和被測旋轉變壓器的角度，并進行比較分析，測量旋轉變壓器的非線性誤差，建立誤差分析表，提出了一種根據系數進行補償的方式，對旋轉變壓器的
2018-03-14 10:59:039 電力系統穩態信號非同步采樣時，利用離散傅里葉變換分析諧波會使各頻率成分產生頻譜泄漏，增大了諧波參數的測量誤差。為進一步抑制頻譜泄漏，提高諧波測量的準確度，提出一種由矩形窗和余弦窗經過卷積運算
2018-03-28 10:22:481 的對比。 二、CNN與RNN對比 1、CNN卷積神經網絡與RNN遞歸神經網絡直觀圖 2、相同點： 2.1. 傳統神經網絡的擴展。 2.2. 前向計算產生結果，反向計算模型更新。 2.3. 每層神經網絡
2018-09-06 22:32:01538 Networks for Semantic Segmentation》在圖像語義分割挖了一個坑，于是無窮無盡的人往坑里面跳。 全卷積網絡 Fully Convolutional Networks CNN
2018-09-26 17:22:02491 。 于是在這里記錄下所學到的知識，關于CNN 卷積神經網絡，需要總結深入的知識有很多： 人工神經網絡 ANN 卷積神經網絡 CNN 卷積神經網絡 CNN - BP算法 卷積神經網絡 CNN - caffe應用 卷積神經網絡 CNN - LetNet分析 LetNet網絡 下圖是一個經典的CNN結構，稱為
2018-10-02 07:41:01544 CNN卷積神經網絡問世以來，在計算機視覺領域備受青睞
2019-04-24 11:35:182499 
的核心操作時卷積，GNN也是。CNN計算二維矩陣的卷積，GNN計算圖的卷積。那么我們定義好圖的傅里葉變換和圖的卷積就可以了，其媒介就是圖的拉普拉斯矩陣。
2019-06-08 17:13:003176 
在CNN網絡中卷積運算占據了最大的計算量，壓縮卷積參數可以獲得顯著的硬件加速器的性能提升。
2019-11-28 17:15:257090 在CNN中，轉置卷積是一種上采樣(up-sampling)的方法。如果你對轉置卷積感到困惑，那么就來讀讀這篇文章吧。
2020-01-31 17:32:004241 CNN在本質上是一種輸入到輸出的映射，它能夠學習大量的輸入與輸出之間的映射關系，而不需要任何輸入和輸出之間的精確的數學表達式，只要用已知的模式對卷積網絡加以訓練，網絡就具有輸入輸出對之間的映射能力。
2020-08-24 16:04:052374 之間的成對相關性, 提高分類準確率, 各步網絡結構如圖4所示. 通過對實驗的卷積神經網絡算法的權重進行分析發現, 本文所設計的卷積神經網絡算法僅需要極少的參數參與運算.
2020-11-01 11:48:352441 概述 深度學習中CNN網絡是核心，對CNN網絡來說卷積層與池化層的計算至關重要，不同的步長、填充方式、卷積核大小、
2021-04-06 15:13:252453 
MATLAB實現卷積神經網絡CNN的源代碼
2021-04-21 10:15:3616 關于CNN， 第1部分：卷積神經網絡的介紹 CNN是什么？：它們如何工作，以及如何在Python中從頭開始構建一個CNN。 在過去的幾年里，卷積神經網絡（CNN）引起了人們的廣泛關注，尤其是
2021-07-27 14:50:161705 
“卷積”是信號與系統時域分析中的一個重要內容。本文對此知識點進行了詳細的分析和總結，并給出了多道例題及詳細解答。 （一）常用信號的卷積表 首先，將常用信號的卷積、以及卷積的性質整理成表格，這些信號
2021-09-29 17:28:1430860 
卷積是CNN網絡中一個非常重要的操作(Operation或Op)，關于卷積的數學原理，大家可以參考維基百科：Convolution。但是我們這里給大家介紹...
2022-02-07 11:49:370 以卷積結構為主，搭建起來的深度網絡（一般都指深層結構的）
CNN目前在很多很多研究領域取得了巨大的成功，例如: 語音識別，圖像識別，圖像分割，自然語言處理等。對于大型圖像處理有出色表現。
一般將圖片作為網絡的輸入，自動提取特征，并且對圖片的變形（平移，比例縮放）等具有高度不變形
2023-02-09 14:34:382048 
卷積神經網絡(CNN)是解決圖像分類、分割、目標檢測等任務的流行模型。本文將CNN應用于解決簡單的二維路徑規劃問題。主要使用Python, PyTorch, NumPy和OpenCV。
2023-02-13 14:30:54406 前文《 卷積神經網絡簡介：什么是機器學習？ 》中，我們比較了在微控制器中運行經典線性規劃程序與運行CNN的區別，并展示了CNN的優勢。我們還探討了CIFAR網絡，該網絡可以對圖像中的貓、房子或自行車
2023-03-27 22:50:02556 2D CNN 使用大卷積代替小卷積，增大了卷積核的感受野，捕獲到的特征更偏向于全局，效果也得到了提升，這表明較大的 kernel size 很重要
2023-04-06 09:54:51545 作者：Ahzam Ejaz 來源： DeepHub IMBA 卷積神經網絡(cnn)是一種神經網絡，通常用于圖像分類、目標檢測和其他計算機視覺任務。CNN的關鍵組件之一是特征圖，它是通過對圖像
2023-04-12 10:25:05517 作者：AhzamEjaz來源：DeepHubIMBA卷積神經網絡(cnn)是一種神經網絡，通常用于圖像分類、目標檢測和其他計算機視覺任務。CNN的關鍵組件之一是特征圖，它是通過對圖像應用卷積濾波器
2023-04-19 10:33:09430 
卷積神經網絡原理：卷積神經網絡模型和卷積神經網絡算法 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種基于深度學習的人工神經網絡，是深度學習技術的重要應用之
2023-08-17 16:30:30804 卷積神經網絡結構 卷積神經網絡(Convolutional Neural Network, CNN)是一種前饋神經網絡，常用于圖像處理、自然語言處理等領域中。它是一種深度學習（Deep
2023-08-17 16:30:35803 python卷積神經網絡cnn的訓練算法? 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）一直是深度學習領域重要的應用之一，被廣泛應用于圖像、視頻、語音等領域
2023-08-21 16:41:37859 多維數組而設計的神經網絡。CNN不僅廣泛應用于計算機視覺領域，還在自然語言處理、語音識別和游戲等領域有廣泛應用。下文將詳細地介紹CNN的各層及其功能。 1.卷積層(Convolutional
2023-08-21 16:41:404392 卷積神經網絡概述 卷積神經網絡的特點 cnn卷積神經網絡的優點? 卷積神經網絡（Convolutional neural network，CNN）是一種基于深度學習技術的神經網絡，由于其出色的性能
2023-08-21 16:41:481659 卷積神經網絡模型訓練步驟? 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network, CNN）是一種常用的深度學習算法，廣泛應用于圖像識別、語音識別、自然語言處理等諸多領域。CNN
2023-08-21 16:42:00884 。CNN可以幫助人們實現許多有趣的任務，如圖像分類、物體檢測、語音識別、自然語言處理和視頻分析等。本文將詳細介紹卷積神經網絡的工作原理并用通俗易懂的語言解釋。 1.概述 卷積神經網絡是一個由神經元構成的深度神經網絡，由輸入層、隱藏層和輸出層組成。在卷積神經網絡中，
2023-08-21 16:49:242213 卷積神經網絡如何識別圖像? 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network, CNN）由于其出色的圖像識別能力而成為深度學習的重要組成部分。CNN是一種深度神經網絡，其結構
2023-08-21 16:49:271283 卷積神經網絡的基本原理 卷積神經網絡發展歷程 卷積神經網絡三大特點? 卷積神經網絡的基本原理 卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks，CNN）是深度學習領域
2023-08-21 16:49:391127 卷積神經網絡基本結構 卷積神經網絡主要包括什么 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，簡稱CNN）是一種深度學習模型，廣泛用于圖像識別、自然語言處理、語音識別等領域
2023-08-21 16:57:193551 卷積神經網絡層級結構 卷積神經網絡的卷積層講解 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種基于深度學習的神經網絡模型，在許多視覺相關的任務中表現出色，如圖
2023-08-21 16:49:423757 卷積神經網絡的介紹 什么是卷積神經網絡算法 卷積神經網絡涉及的關鍵技術 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種用于圖像分類、物體識別、語音識別等領域
2023-08-21 16:49:461229 算法。它在圖像識別、語音識別和自然語言處理等領域有著廣泛的應用，成為近年來最為熱門的人工智能算法之一。CNN基于卷積運算和池化操作，可以對圖像進行有損壓縮、提取特征，有效降低輸入數據的維度，從而實現對大量數據的處理和分析。下面是對CNN算法的詳細介紹： 1. 卷積神經網絡的基本結構 卷積神經網絡的基本
2023-08-21 16:50:01974 卷積神經網絡算法三大類 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，簡稱CNN）是一種常用的人工神經網絡，它的主要應用領域是圖像識別和計算機視覺方面。CNN通過卷積
2023-08-21 16:50:07752 卷積神經網絡算法代碼python? 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是深度學習中最為重要的算法之一。它在計算機視覺、自然語言處理、語音識別等領域有著
2023-08-21 16:50:09514 cnn卷積神經網絡模型 卷積神經網絡預測模型 生成卷積神經網絡模型? 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種深度學習神經網絡，最初被廣泛應用于計算機
2023-08-21 17:11:47680 cnn卷積神經網絡原理 cnn卷積神經網絡的特點是什么? 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種特殊的神經網絡結構，主要應用于圖像處理和計算機視覺領域
2023-08-21 17:15:251025 cnn卷積神經網絡算法 cnn卷積神經網絡模型 卷積神經網絡(CNN)是一種特殊的神經網絡，具有很強的圖像識別和數據分類能力。它通過學習權重和過濾器，自動提取圖像和其他類型數據的特征。在過去的幾年
2023-08-21 17:15:57940 cnn卷積神經網絡matlab代碼? 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network, CNN）是深度學習中一種常用的神經網絡結構，它是通過卷積層、池化層和全連接層等組合而成
2023-08-21 17:15:59798 cnn卷積神經網絡簡介 cnn卷積神經網絡代碼 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，簡稱CNN）是目前深度學習領域中應用廣泛的一種神經網絡模型。CNN的出現
2023-08-21 17:16:131616 卷積神經網絡（CNN 或 ConvNet）是一種直接從數據中學習的深度學習網絡架構。
CNN 特別適合在圖像中尋找模式以識別對象、類和類別。它們也能很好地對音頻、時間序列和信號數據進行分類。
2023-10-12 12:41:49422 
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