五種CNN模型的尺寸，計(jì)算量和參數(shù)數(shù)量對(duì)比詳解

CNN模型火速替代了傳統(tǒng)人工設(shè)計(jì)（hand-crafted）特征和分類(lèi)器，不僅提供了一種端到端的處理方法，還大幅度地刷新了各個(gè)圖像競(jìng)賽任務(wù)的精度，更甚者...

2017-12-08 標(biāo)簽：cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 15.8萬(wàn) 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)_卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程

輸入層。輸入層是整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，在處理圖像的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，它一般代表了一張圖片的像素矩陣。比如在圖6-7中，最左側(cè)的三維矩陣的長(zhǎng)和寬代表了圖像的大...

2021-05-11 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2.0萬(wàn) 0

手動(dòng)設(shè)計(jì)一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（前向傳播和反向傳播）

本文主要寫(xiě)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何進(jìn)行一次完整的訓(xùn)練，包括前向傳播和反向傳播，并自己手寫(xiě)一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

2018-05-28 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.8萬(wàn) 1

基于國(guó)產(chǎn)AI編譯器ICRAFT部署YOLOv5邊緣端計(jì)算的實(shí)戰(zhàn)案例

人工智能領(lǐng)域中各種算法模型的不斷研究和改進(jìn)。隨著深度學(xué)習(xí)的興起，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）、transf...

2024-01-03 標(biāo)簽：gpu物聯(lián)網(wǎng)人工智能 1.7萬(wàn) 0

深度學(xué)習(xí)中的YOLOv2-Tiny目標(biāo)檢測(cè)算法詳細(xì)設(shè)計(jì)

近年來(lái)，以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，DNN）為代表的深度學(xué)習(xí)算法在許多計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)上取得了巨大突破，如圖...

2020-11-30 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.3萬(wàn) 0

一文詳解深度學(xué)習(xí)的5 種架構(gòu)

深度學(xué)習(xí)由不同拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的深度網(wǎng)絡(luò)組成。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已存在很長(zhǎng)一段時(shí)間，但多層網(wǎng)絡(luò)（每個(gè)層提供一定的功能，比如特征提?。┑拈_(kāi)發(fā)讓它們變得更加實(shí)用。增加層數(shù)意味...

2018-05-28 標(biāo)簽：gpu深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.2萬(wàn) 0

【科普】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)基礎(chǔ)介紹

對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)進(jìn)行介紹，主要內(nèi)容包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LeNet-5結(jié)構(gòu)分析、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)注意事項(xiàng)...

2017-11-16 標(biāo)簽：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.2萬(wàn) 0

解析卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用

讓數(shù)字圖像的顯示效果達(dá)到最佳，這是一項(xiàng)技能。許多人通過(guò)使用圖像修復(fù)工具并花費(fèi)了大量的精力以期達(dá)到這一理想的效果。來(lái)自Adobe和康奈爾大學(xué)的一項(xiàng)名為“深...

2019-08-21 標(biāo)簽：計(jì)算機(jī)視覺(jué)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.0萬(wàn) 0

神經(jīng)語(yǔ)言學(xué)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

本文主要講解的是CNN的功能、設(shè)計(jì)，可以依照中文對(duì)CNN的解釋。兩篇文章有一些相互對(duì)應(yīng)的地方，參照著看更好理解。當(dāng)人們提到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN), 大部...

2017-11-16 標(biāo)簽：圖像處理卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 9677 0

不同類(lèi)型卷積結(jié)構(gòu)原理和優(yōu)缺點(diǎn)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為深度學(xué)習(xí)的典型網(wǎng)絡(luò)，在圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)等多個(gè)領(lǐng)域都取得了很好的效果。

2020-01-01 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 9244 0

VGG介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型結(jié)構(gòu)

VGG在加深網(wǎng)絡(luò)層數(shù)同時(shí)為了避免參數(shù)過(guò)多，在所有層都采用3x3的小卷積核，卷積層步長(zhǎng)被設(shè)置為1。

2019-01-05 標(biāo)簽：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)vgg 8863 0

基于TensorFlow框架搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電池片缺陷識(shí)別研究

基于TensorFlow框架搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)電池片電致發(fā)光圖像進(jìn)行缺陷識(shí)別。選取公開(kāi)的數(shù)據(jù)集，其中包含了電池片的不同種類(lèi)缺陷。

2019-08-28 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)tensorflow卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 8010 0