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复现faster-rcnn.pytorch-1.0测试自己的数据集时报错——已解决，随手记录。
OpenAI团队提出GDPval基准，旨在前瞻性评估AI模型在真实经济任务中的能力。该基准涵盖美国9大GDP贡献行业的44个职业，包含1320个由资深专家设计的真实任务。研究发现，前沿模型（如Claude Opus4.1）在近48%的任务中表现达到或超越人类专家水平，且性能随时间线性提升。研究还验证了增加推理努力、任务上下文和引导能有效提升模型表现。该工作为量化AI的经济价值提供了新框架，并开源了
六个月前，Agent们开始抢占AI PPT的活，现在已经卷到1句话能做出每页不同排版，真实图片和AI图片都有的PPT了。Agent是不是真的已经降低到有手就会的难度了呢？很多朋友说，他们喜欢我分享的那些AI Agent的最新进展，觉得那些自动化工作流、AI自主搭建应用程式的案例（n8n、dify、扣子）酷到封神，但兴奋过后，基本上会跟着一句提问，看起来好复杂，是不是懂编程才能玩？我看不懂，是不是跟
时间序列回归预测是数据分析的重要领域，旨在根据历史数据预测未来时刻的数值。近年来，深度学习模型如卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）、长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）以及注意力机制（Attention Mechanism）在时间序列预测中展现出显著优势。然而，模型参数的有效设置对预测性能至关重要。粒子群优化（P
时间序列预测是许多领域中的核心问题，如金融市场分析、气候预测、交通流量预测等。近年来，深度学习在时间序列分析上取得了显著的成果，尤其是卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）和注意力机制（Attention）的结合使用。4.1卷积神经网络（CNN）在时间序列中的应用在时间序列数据中，CNN用于提取局部特征和模式。对于一个长度为T的时间序列数据X = [x_1, x_2, ..., x_T
HRNet，顾名思义，高分辨率网络(High-Resolution Network)，用于处理高分辨率的图片。通过并行连接从高分辨率到低分辨率的卷积来保持高分辨率表示，其中并行卷积之间存在重复的多尺度融合。
在当今科技飞速发展的时代，移动机器人已广泛应用于工业制造、物流仓储、医疗服务、家庭助老等诸多领域 ，为人们的生产生活带来了极大便利。而路径规划作为移动机器人实现自主导航的核心技术，其重要性不言而喻。它就像是机器人的 “大脑”，负责规划出一条从起始点到目标点的最优或可行路径，使机器人能够在复杂多变的环境中安全、高效地完成任务。传统的路径规划方法，如 Dijkstra 算法、A算法等，在已知环境地图且
摘要：Inception网络是Google团队2014年提出的经典多分支卷积神经网络。其核心Inception模块通过并行使用1×1、3×3、5×5卷积和池化层，实现多尺度特征提取。关键创新包括：1）利用1×1卷积降维减少计算量；2）多分支特征拼接；3）22层深度但参数量仅500万。该网络在ImageNet竞赛中取得6.67%的Top-5错误率，开创了高效CNN设计范式，后续发展出Inceptio
来源：Deephub Imba本文约3000字，建议阅读5分钟本文将介绍CNN应用于解决简单的二维路径规划问题。卷积神经网络(CNN)是解决图像分类、分割、目标检测等任务的流行模型。本文将CNN应用于解决简单的二维路径规划问题。主要使用Python, PyTorch, NumPy和OpenCV。任务简单地说，给定一个网格图，二维路径规划就是寻找从给定起点到所需目标位置（目标）的最短路径。机器人技术
基于迁移学习的图像预测研究摘要:深度学习技术发展迅速,在图像处理领域取得了显著成果.[2]但是由于部分图像样本少,标注困难,使得深度学习的效果远未达到预期.迁移学习是机器学习中一种新的学习范式,它可以克服深度学习需要大量样本的缺陷,能够解决图像分析中数据集较小导致模型不准确的问题,因而成为继深度学习之后在图像分析领域的研究热点.[1]本文介绍了迁移学习方法的基本概念、模型、常用策略及模型,并基于迁
不同于plot函数，这个函数的功能是绘制符号函数的图像，只需给出函数的解析表达式即可，不需计算，也可不指出绘图区间，是一种十分简单的绘图方式，看名字就知道eazy是简单的意思，因此很好用。其调用格式为：ezplot（<隐函数表达式>,[x最小值，x最大值，y最小值，y最大值])隐函数表达式必须给出，是个字符串例如要绘制正弦函数：ezplot('sin(x)')ezplot(fun)绘制
【摘要】特征工程在机器学习领域持续创新，应对高维多模态数据挑战。特征提取方面，FSFC方法通过功能主成分和自适应DAL算法实现高效分类；特征选择上，CVOCA采用复值光学卷积加速器提升计算速度；特征融合领域，EchoVideo通过多模态特征模块实现身份保留视频生成。三篇论文分别展示了：1）联合解决高维功能数据特征选择与分类；2）复值卷积加速器在SAR图像处理的应用；3）文本-图像融合生成身份一致视
By 超神经星系中的异常现象是我们了解宇宙的关键。然而，随着天文观测技术的发展，天文数据正以指数级别增长，超出了天文工作者的分析能力。尽管志愿者可以在线上参与对天文数据的处理，但他们只能进行一些简单的分类，还可能会遗漏一些关键数据。为此，研究者基于卷积神经网络和无监督学习开发了 Astronomaly 算法。近日，西开普大学的研究人员首次将 Astronomaly 用于大规模的数据分析，尝试从 4
1.背景介绍自动驾驶技术是近年来以快速发展的人工智能领域中的一个热门话题。自动驾驶涉及到的技术包括计算机视觉、机器学习、深度学习、路径规划等多个领域的知识和技术。在这篇文章中，我们将关注自动驾驶中的车辆数字定位和路径规划两个关键技术，并探讨其中的核心概念、算法原理以及实际应用。自动驾驶的核心技术之一是车辆数字定位，即在无人驾驶系统中，通过对车辆的位置信息进行精确定位，以实现车辆的自主驾驶。...
传统图神经网络（GNN）虽能建模变量关系，但仅依赖最后一层输出，忽略中间层的局部与全局信息（例如浅层捕捉短距离依赖，深层捕获长距离依赖）。- 即插即用：Graph-MoE可无缝集成至其他GNN模型（如GANF、MTGFlow），平均提升2.5%-3.5%的检测精度。- 多层信息融合：传统GNN仅用最后一层输出，而Graph-MoE通过混合专家（MoE）模块，动态整合不同GNN层的信息。- 动态路由
随着工业自动化程度的不断提高，设备故障识别成为确保生产安全、提高生产效率的关键环节。传统故障识别方法依赖于专家经验，存在效率低、泛化能力差等问题。近年来，基于深度学习的故障识别方法逐渐成为研究热点，其强大的特征提取能力和非线性拟合能力为故障识别带来了新的突破。本文提出了一种基于格拉姆角场结合卷积神经网络多头注意力机制的故障识别模型GAF-CNN-Multihead-Attention，旨在利用多特
文章内容介绍本文在上一篇博客的基础上，进行人脸识别特征模型的训练，以及将训练好的模型应用于图片上人脸识别和实时视频中的人脸识别。本文内容中代码会偏多，若是代码中有误，或者不优化，欢迎指出问题，留言，交流，谢谢！话不多说，直接上code！！！code跑起来看到实际的效果胜过千言万语！！目录1.人脸识别数据集的准备2.照片中的人脸识别以及底库人脸特征模型的生成3.实时视频流人脸识别以及底库...
使用CIFAR10数据集，dataloader的batchsize为4DataLoader 中，每次调用（例如 for data in dataloader）将（这里一个批次包含四个数据）。根据定义的数据集的样式，这些元组可能包含一个或多个数据集的输入和目标（这里是四个)，返回时是将imgs一起打包返回，不是一个img一个target打包返回。dataloder的数据排列结构如下（按顺序取数据）
基于YOLOv8的运动目标检测与追踪系统设计
具体来说，在一比特差分解调中，接收到的MSK信号首先与其延迟一个比特周期后的信号进行乘积运算。最后，通过相位解调，将基带信号的相位变化转换为比特序列，完成解调。相干解调的核心在于载波同步，即接收端需要产生与发送端相同的载波信号，并且载波的相位必须与接收到的信号保持一致。与一比特差分解调相比，二比特差分解调的性能更好，特别是在信道环境较差的情况下表现出更强的鲁棒性。【MATLAB源码-第209期】基
上述siamese network同样使用误差反向传播来进行网络参数的训练，siamese network的目标可以通过下述方式进行设定：选定一幅图片作为anchor picture(A)，之后选择一幅同人图片作为positive picture(A)和一幅非同人图片作为negative picture(N)，分别计算anchor picture和positive picture，negative
文献来源：摘要：对任意来流条件下的风电场发电功率进行准确预测,是提高电网对风电接纳能力的有效措施。针对大型风电场的功率预测采用单点位风速外推预测代表性差的局限,提出基于高斯混合模型(GMM)聚类的风电场短期功率预测方法。方法结合数据分布特征,利用GMM聚类将大型风电场划分为若干机组群,借助贝叶斯信息准则指标评价,获得风电场内最优机组分组方案。实际算例验证表明,按照小时级、月度级、年度级等时间尺度进
本文中，我们提出了一种使用神经符号距离场（Neural SDF）的同时形状重建和姿态估计方法，用于结构化光（Structured Light，SL）系统，我们称之为主动结构光运动恢复结构（Active SfM）。为了实现这一目标，我们为结构化光系统提出了一种体积渲染管道，并引入了混合编码，以实现稳健的姿态估计和高保真形状重建。实验结果表明，所提出的方法仅利用投影图案的信息和合成数据集及真实数据集中
采用了三种主要策略来有效利用CNN进行医学图像分类：从头开始训练CNN，使用现成的预训练CNN特征，以及无监督预训练与有监督微调的结合。采用了预训练的CNN架构（AlexNet和GoogleNet）在建筑材料图像分类任务中，通过迁移学习的概念进行技术转移。实现了固定特征提取器的迁移学习方案，直接使用预训练的权重和偏差，无需对特定任务数据集进行网络重新训练。探索了中间层学习到的特征，发现某些层的特征
故障诊断是工业领域中一个至关重要的任务，它可以帮助及时发现和处理设备故障，避免重大损失。本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）相结合的故障诊断方法。该方法利用CNN强大的特征提取能力和LSTM对时序数据的建模能力，可以有效地从时序数据中提取故障特征并进行故障分类。引言故障诊断在工业领域中有着广泛的应用，例如机械设备、电气设备和化工设备的故障诊断。传统的故障诊断方法主要
移动机器人路径规划是指在已知或未知环境中，依据预设目标（如最短路径、最低能耗、最高安全性），为机器人规划出从起始点到目标点的无碰撞可行路径。其核心目标包含三维度：一是安全性，确保路径避开障碍物与危险区域；二是高效性，最小化路径长度或移动时间；三是适应性，能应对环境动态变化（如临时障碍物、地图误差）。该技术广泛应用于工业、服务、安防等领域：在智能制造场景中，AGV（自动导引车）需在产线间快速穿梭，规
用预训练好的模型进行迁移学习
迁移学习
对于低级特征的任务（如边缘检测），最好使用浅层模型的层，而对于高级特征的任务（如分类），则应选择更深层次的模型。为了解决深层网络中的退化问题，可以人为地让神经网络某些层跳过下一层神经元的连接，隔层相连，弱化每层之间的强联系。：在新层上进行训练后，可以解冻一些已经训练过的层，并且将它们作为微调的目标。：保持预训练模型的权重不变，只训练新增加的层或者微调一些层，避免因为在数据集中过拟合导致预训练模型过
提出了一种新的Bottom-up的人体姿态估计方法HigherHRNet，该方法利用高分辨率特征金字塔学习尺度感知表示。该方法在训练方面具有多分辨率监督，在推理方面具有多分辨率聚合功能，能够较好地解决自底向上多人姿态估计中的尺度变化挑战，并能更精确地定位关键点，特别是对小人物。HigherHRNet中的特征金字塔由HRNet的特征映射输出和通过转置卷积的上采样高分辨率输出组成。.........
该算法通过 CNN 提取输入信号的局部特征，通过 LSTM 提取输入信号的序列特征，从而提高了调制信号检测的准确性和鲁棒性。实验结果表明，该算法在不同的信噪比条件下都能够取得较高的检测准确率，并且具有较好的鲁棒性和计算效率。
（convolutional neural networks，CNN）是机器学习利用自然图像中一些已知结构的创造性方法，需要更少的参数，在处理图像和其他类型的结构化数据上各类成本，效果，可行性普遍优于全连接层。最大池化，每个窗口最强的模式信号，它针对卷积对空间位置敏感（边缘检测案例），允许输入有一定的偏移。K扩了三倍，所以用小k规模和原来的K相当，因此X 对应扩充前的K，扩充后的小k。一个足够充分
在当今数据爆炸的时代，许多领域如气象预测、金融市场分析、工业故障诊断等都对精准的预测技术有着迫切的需求。传统的预测模型在处理复杂、高维度且具有时序特性的数据时，往往难以捕捉数据中的深层特征和动态变化规律，导致预测精度不高。CNN（卷积神经网络）擅长提取数据的空间特征，能够从数据中挖掘出局部的、细微的空间关联；LSTM（长短期记忆网络）则在处理时序数据方面表现出色，能够有效捕捉时间序列中的长期依赖关
视觉处理三大任务：图像分类、目标检测、图像分割上游：特征提取，CNN下游：分类，目标，分割等
二维卷积是图像处理的核心操作，通过滑动窗口对图像局部区域与卷积核进行乘加运算，生成新特征图。文章详细介绍了卷积原理（包括输入输出尺寸计算）、与相关运算的区别，以及模糊、边缘检测等常见应用场景。通过Python代码演示了单位卷积核和均值滤波的实现效果，展示了不同卷积核对图像处理的作用差异。该技术是计算机视觉和深度学习的基础，广泛应用于特征提取、图像增强等领域。
摘要：本文介绍了卷积神经网络中的核心运算——互相关运算（cross-correlation），阐述了其与数学卷积的区别，并展示了二维互相关运算的PyTorch实现。详细讲解了卷积层的构建方法，包括参数初始化、多通道输入输出处理、1×1卷积的特殊作用，以及汇聚层的最大池化和平均池化操作。最后以LeNet为例，展示了完整的CNN实现流程，包括网络架构定义、训练过程、GPU加速和性能评估。文章通过代码示
卷积神经网络全过程_meteor,across T sky的博客-CSDN博客_卷积神经网络的过程
本文介绍了一种基于ConvLSTM的轴承剩余寿命预测方法。详细介绍了ConvLSTM的工作原理以及代码实现。最后通过PHM2012轴承数据集进行实验验证，并提供主要代码。
本文详细介绍了基于PyTorch框架实现食物图像分类的全流程实战。主要内容包括：1. 数据准备：采用按类别分文件夹的标准结构，自动生成训练/测试集路径标签文件；2. 自定义Dataset类实现：包含图像加载、预处理变换和标签处理；3. CNN模型设计：构建包含3个卷积层和全连接层的网络结构；4. 训练与测试流程：使用交叉熵损失和Adam优化器进行模型训练，并评估测试准确率。文章提供了完整的代码实现
28李沐动手学深度学习v2/卷积神经网络，LeNet
回归预测|基于遗传优化卷积神经网络的数据回归预测Matlab程序GA-CNN 多特征输入单输出 附赠基础CNN
1.PLO极光优化算法(Polar Lights Optimizer, PLO)，于。2️⃣、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等，图很多，符合您的需要。4️⃣、赠送测试数据集，可以直接运行源程序。替换你的数据即可用 适合新手小白。《Neurocomputing》上，目前没什么人用，你先用你就是创新。1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2018b及其以上。Matlab 基于极光
在机器学习和人工智能领域，数据分类预测是一个重要的任务。随着深度学习的兴起，卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）等模型已经成为了处理分类预测问题的热门选择。本文将介绍一种基于CNN-LSTM的数据分类预测算法步骤。首先，让我们了解一下CNN和LSTM的基本概念。CNN是一种专门用来处理图像数据的神经网络模型。它通过卷积操作和池化操作来提取图像的特征，并通过全连接层进行分类预测。相比于
理解这些经典网络的设计思想，不仅有助于我们更好地应用现有模型，更能为设计新的网络架构提供灵感。
下面为你完整提取文档中关于。
本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。运行03pyqt_ui界面.py就可以有个可视化的ui界面，通过点击按钮可以加载自己感兴趣的图片识别。运行01数据集文本制作.py文件，会就读取数据
基于深度学习的工作人员反光衣识别算法，该算法旨在提高工作场所的安全性和效率。通过使用深度学习技术，该算法能够准确地识别工作人员穿着反光衣的情况，从而帮助监控系统实时监测工作人员的位置和活动。解释了算法的原理和实现方法，并提供了实验结果和性能评估。这项毕业设计为工作场所的安全管理和监控提供了一种创新的解决方案，有望在实际应用中发挥重要作用。
然AlexNet证明深层神经网络卓有成效，但它没有提供一个通用的模板来指导后续的研究人员设计新的网络。在下面的几个章节中，我们将介绍一些常用于设计深层神经网络的启发式概念。与芯片设计中工程师从放置晶体管到逻辑元件再到逻辑块的过程类似，神经网络架构的设计也逐渐变得更加抽象。研究人员开始从单个神经元的角度思考问题，发展到整个层，现在又转向块，重复层的模式。使用块的想法首先出现在牛津大学的视觉几何组（v
1.GoogLeNet：蓝色的块是卷积，红色的块是池化，黄色的是softmax减少代码冗余：函数/类当网络结构复杂，对于类似或者相同的子结构，就可以把这个子结构（块）封装成一个类GoogleNet，常被用作基础主干网络，图中红色圈出的一个部分称为Inception块2. InceptionModule解析卷积核的大小：GoogleNet的下面这个块出发点是不知道多大的卷积核好用，那就在一个块里面把
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