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吃小花的魔王来自 2048 AI社区

2048.csdn.net · 2022-03-16 22:41:12

深度可分离卷积

深度可分离卷积简介深度可分离卷积(depthwise separable convolution)是一种广泛应用于卷积神经网络模型结构中的即插即用模块,即插即用,方便部署,可以达到轻量化参数和计算量的需求.宏观上来说,其可以分解为两个更小的操作：depthwise convolution 和 pointwise convolution.具体原理2.1普通卷积考虑一个普通卷积,给定输入大小为DF*D

#深度学习 #计算机视觉 #cnn

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CHEN7_98 来自 2048 AI社区

2048.csdn.net · 2023-11-22 20:42:30

RCNN Fast R-CNN Faster R-CNN总结（学习笔记）

Anchor box是怎么作用到RPN中的？网络是如何学习到分类和回归的呢？在RPN训练时，传给它的不是全部的特征图吗？是如何实现从全部特征图中将特定选择好的256个anchor box放入其中进行训练的呢？

#学习 #目标跟踪 #cnn +2

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我是一个对称矩阵来自 2048 AI社区

2048.csdn.net · 2022-09-15 12:52:42

MicroNet: Improving Image Recognition with Extremely Low FLOPs--Yunsheng Li

本文重点解决在极低FLOPs条件下设计准确率更高的网络，通过Micro-Factorized Convolution在保证节点连接性条件下减低计算量，通过Dynamic Shift-Max激活函数加强通道间的联系，改善非线性，以弥补网络不能太深所带来的缺陷。通过实验看出MicroNet比MobileNetV3等轻量化网络不经拥有更低的FLOPs，而且在精度上的提升非常巨大。

#深度学习 #cnn #人工智能

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qq_58459892 来自 AI 知识库会话

devpress.csdn.net/knowledgebase · 1天前

day52python打卡

知识点回顾随机种子内参的初始化神经网络调参指南参数的分类调参的顺序各部分参数的调整心得作业对于day'41的简单cnn看看是否可以借助调参指南进一步提高精度。之前有同学问我之前对于权重的可视化有什么意义，我们现在来引入这个概念，从权重的初始化到权重的可视化随着学习的越来越深入，有一些基础的概念我们往后就绕不过去了，还是得把基础打牢，介绍下这些概念。

#深度学习 #python #机器学习 +2

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努力.694 来自 AI 知识库会话

devpress.csdn.net/knowledgebase · 1天前

Python Day49

通道注意力：综合GAP与GMP，MLP共享参数，生成通道权重。空间注意力：跨通道池化拼接，大卷积核捕捉空间上下文。CBAM顺序：先通道后空间，实验验证顺序有效性。应用效果：提升分类、检测等任务的精度，如ImageNet上ResNet-50的Top-1准确率提升约1-2%。CBAM通过简洁的双注意力机制，实现了对特征图通道与空间维度的自适应优化，成为计算机视觉模型的常用增强模块。

#python #深度学习 #cnn

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社区主理人微信号: Libin9iOak 来自西安城市开发者社区

devpress.csdn.net/xian · 2025-06-11 19:23:50

如何解决ValueError: There is no module or parameter named ‘layers’ in Qwen3ForCausalLMProcess EngineCore

如何解决ValueError: There is no module or parameter named ‘layers’ in Qwen3ForCausalLMProcess EngineCore_0: 问题解析与实操解决方案在使用 Qwen3 模型时，不少初学者朋友可能遇到以下报错：ValueError: There is no module or parameter named 'laye

#python #gpt-3 #语言模型 +3

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zuoyou-HPU 来自 2048 AI社区

2048.csdn.net · 2023-07-18 10:40:21

Hybrid Transformer and CNN Attention Network forStereo Image Super-resolution

立体图像超分辨率：旨在从给定的低分辨率左右视图图像重建高分辨率图像。单图像超分辨率：旨在从给定的低分辨率主视图图像重建高分辨率图像。

#transformer #cnn #深度学习

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xhyu61 来自 2048 AI社区

2048.csdn.net · 2024-05-13 23:55:12

【论文笔记】CNN2GNN: How to Bridge CNN with GNN

人固然有强大与弱小之分，倘若「开拓」是英雄的使命，那么「同谐」的责任便是以强援弱，因为匹诺康尼的救世主，只能是匹诺康尼人自己。——《崩坏：星穹铁道》知更鸟

#论文阅读 #cnn #人工智能

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卧式纯绿来自 2048 AI社区

2048.csdn.net · 2025-04-19 16:49:38

卷积神经网络基础（二）

主要介绍反向误差传播法

#cnn #人工智能 #神经网络 +3

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看不见我呀来自 2048 AI社区

2048.csdn.net · 2022-05-27 11:17:15

视频理解2-I3D

I3D简介视频的模型，最好要在视频的数据集上进行预训练。I3D模型在现有的数据集上，效果不错。(在本数据集上训练，然后微调，结果很好)在视频中间选一帧，然后做动作分类。效果已经很好了。摘要（1）提出了新的数据集以前的数据集太小，因此无法区分算法的优劣。因此重新构造了数据集。每个视频clip有10s，并且精准的切割(标注)。在此大规模上训练过的数据集，在小数据上有很大的提升。（2）提出了新的模型I3

#深度学习 #cnn #lstm

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禅与计算机程序设计艺术来自 2048 AI社区

2048.csdn.net · 2023-12-31 01:46:46

卷积神经网络的挑战与未来趋势

1.背景介绍卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，简称CNN)是一种深度学习算法，主要应用于图像和视频处理领域。它的核心思想是通过卷积层和池化层等组成部分，自动学习图像的特征，从而实现图像分类、目标检测、对象识别等任务。CNN的发展历程可以分为以下几个阶段：2006年，LeCun等人提出了卷积神经网络的概念，并成功应用于手写数字识别任务。2010...

#cnn #人工智能 #神经网络 +2

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禅与计算机程序设计艺术来自 2048 AI社区

2048.csdn.net · 2023-12-31 01:46:43

卷积神经网络在图像增强和修复中的研究

1.背景介绍图像增强和修复是计算机视觉领域中的重要研究方向，它们旨在通过对原始图像进行处理，提高图像的质量和可用性。图像增强通常是为了提高图像的质量，使其更适合人类观察或计算机处理。图像修复则是为了从原始图像中恢复丢失或污染的信息，以便更好地进行计算机视觉任务。卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)是深度学习领域的一个重要发展，它在图像识别、语音...

#cnn #人工智能 #神经网络 +2

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Sciengineer-Mike 来自 2048 AI社区

2048.csdn.net · 2022-11-14 15:51:00

【Pytorch图像分类】搭建卷积神经网络（CNN）和使用迁移学习（Transfer Learning）实现图片识别

图像分类，也可以称作图像识别，顾名思义，就是辨别图像中的物体属于什么类别。核心是从给定的分类集合中给图像分配一个标签的任务。实际上，这意味着我们的任务是分析一个输入图像并返回一个将图像分类的标签。在这里，我们将分别自己搭建卷积神经网路、迁移学习分别对图像数据集进行分类。本篇使用的数据集下载地址为：链接：https://pan.baidu.com/s/1mS4xIf1sr3mhYn-cJNMqjQ提

#cnn #pytorch #分类

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顾道长生' 来自 2048 AI社区

2048.csdn.net · 2023-03-23 09:49:03

(CVPR-2022)将内核扩展到31x31:重新审视cnn中的大型内核设计

我们回顾了现代卷积神经网络(cnn)中的大型内核设计。受视觉变形器(ViTs)最新进展的启发，在本文中，我们证明了使用几个大的卷积内核而不是一堆小内核可能是一个更强大的范例。我们提出了五个指导原则，例如，应用重参数化的大深度卷积来设计高效的高性能大内核cnn。根据指导方针，我们提出了RepLKNet，这是一种纯CNN架构，其内核大小为31×31，与常用的3×3形成对比。

#cnn #深度学习 #计算机视觉

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烈日松饼来自 2048 AI社区

2048.csdn.net · 2022-09-19 09:13:59

【深度学习5】GCN 图卷积神经网络原理

GCN介绍

#深度学习 #cnn #人工智能

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小胡说人工智能来自 2048 AI社区

2048.csdn.net · 2023-09-21 20:39:52

基于TensorFlow+CNN+协同过滤算法的智能电影推荐系统——深度学习算法应用(含微信小程序、ipynb工程源码)+MovieLens数据集（五）

本项目专注于MovieLens数据集，并采用TensorFlow中的2D文本卷积网络模型。它结合了协同过滤算法来计算电影之间的余弦相似度，并通过用户的交互方式，以单击电影的方式，提供两种不同的电影推荐方式。项目融合了协同过滤和深度学习技术，为用户提供了两种不同但有效的电影推荐方式。这可以提高用户体验，使他们更容易找到符合他们口味的电影。

#深度学习 #django #python +4

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Joney Feng 来自 2048 AI社区

2048.csdn.net · 2023-07-25 15:27:28

三十八章：Towards Efficient Use of Multi-Scale Features in Transformer-Based Object Detectors

多尺度特征在目标检测中已被证明非常有效，但通常会带来巨大甚至不可接受的额外计算成本，尤其是对于最近的基于Transformer的检测器。在本文中，我们提出了迭代多尺度特征聚合（IMFA）-一种通用的范例，可以在基于Transformer的目标检测器中高效利用多尺度特征。其核心思想是利用从仅有几个关键位置获得的稀疏多尺度特征，并通过两种新颖的设计来实现。首先，IMFA重新组织了Transformer

#transformer #深度学习 #人工智能 +2

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EnochChen_ 来自 2048 AI社区

2048.csdn.net · 2022-10-25 20:05:34

卷积神经网络实践-猫狗分类

近年来，深度学习理论和技术都得到了迅速的发展，并且受到了越来越多的研究者的关注，深度学习技术在图像识别领域具有广泛的应用。

#cnn #分类 #深度学习

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AI小怪兽来自 2048 AI社区

2048.csdn.net · 2024-11-27 09:03:35

YOLO11实战：GC10-DET缺陷检测 | DCNv4结合SPPF+11Detect创新性结合，创新十足（4）

DCNv4结合SPPF+11Detect创新性结合，原始mAP50为0.633 提升至0.651

#cnn #人工智能 #神经网络 +2

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嘟嘟太菜了来自 2048 AI社区

2048.csdn.net · 2022-03-22 18:09:19

【语义分割】语义分割上采样方法汇总

在语义分割模型中，一般通过Backbone获得不同分辨率的特征图，然后将特征图融合生成预测结果，在此过程中，不可避免地需要将低分辨率特征图进行上采样提高其分辨率，本文统计了常用的上采样方法，并给出部分上采样算法的numpy实现代码，与opencv进行对比检验代码的正确性。一、插值插值利用像素间的相互关系计算出1、最近邻插值最近邻插值是最简单的插值方法，选取离目标点最近的点作为新的插入点，如下图示例

#深度学习 #cnn #神经网络

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norman_sen 来自 2048 AI社区

2048.csdn.net · 2021-12-16 15:58:18

yolov5与Faster-RCNN 训练过程正负样本和评价指标

yolov5和faster-cnn训练过程中正负样本区分以及模型预测后处理过程和评价指标

#深度学习 #cnn #神经网络

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明天一定早睡早起来自 2048 AI社区

2048.csdn.net · 2022-03-12 01:05:28

图解转置卷积原理

声明：本文大部分搬运自【机器学习】详解转置卷积 (Transpose Convolution)感谢博主花与人间事同，本人只是在博主原创文章上做补充以及添加一些自己的理解。1 转置卷积的背景通常，对图像进行多次卷积运算后，特征图的尺寸会不断缩小。而对于某些特定任务 (如图像分割和图像生成等)，需将图像恢复到原尺寸再操作。这个将图像由小分辨率映射到大分辨率的尺寸恢复操作，称为上采样 (Upsampl

#cnn #深度学习 #计算机视觉 +2

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今天你头秃了吗33 来自 2048 AI社区

2048.csdn.net · 2021-05-03 22:27:07

浅谈CNN和LSTM（例子）

，，，

#cnn #lstm #rnn

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行码阁119 来自 2048 AI社区

2048.csdn.net · 2022-01-05 20:15:52

.pb文件转换为tflite文件遇到问题汇总

1、AttributeError: type object 'TFLiteConverterV2' has no attribute 'from_frozen_graph'或者 convertr=tf.lite.TFLiteConverter.from_frozen_graph(in_path,input_arrays=input_tensor_name AttributeError:module

#tensorflow #cnn #pytorch

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白小码i 来自 2048 AI社区

2048.csdn.net · 2022-10-30 00:50:00

NNDL 作业7：第五章课后题(1×1 卷积核 | CNN BP)

NNDL 作业7：第五章课后题(1×1 卷积核 | CNN BP)

#cnn #人工智能 #神经网络

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2301_76606951 来自 2048 AI社区

2048.csdn.net · 2024-05-12 21:24:44

卷积神经网络理论基础

当卷积函数中padding='same'时，会动态调整p值，确保o=w，即保证输入与输出一致。例如：输入是28*28*1，输出也为28*28*1。在步长（stride）为1时，输出的大小为（4-3+1）×（4-3+1）实例：7*7的input，3*3的kernel，无填充，步长为1，则。7*7的input，3*3的kernel，无填充，步长为2，则。也即output的size为5×5。，也即out

#cnn #深度学习 #人工智能

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SlenderRider 来自 2048 AI社区

2048.csdn.net · 2024-03-10 12:00:00

机器学习周记（第二十九周：文献阅读[MAST-GNN]）2024.3.4~2024.3.10

本周阅读了一篇关于时空图神经网络用于空域复杂度时间序列预测的论文。论文的模型是多模态自适应时空图神经网络（MAST-GNN），主要包含多模态自适应图卷积模块（MAGCN）和基于自注意机制的膨胀因果卷积层（TCN-Att）。前者主要用于融合时间序列的空域交通流和地理位置等空间信息。后者主要用于从短期和长期两个角度融合时间序列的时间信息。

#人工智能 #深度学习 #机器学习 +4

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把星星偷给你来自 2048 AI社区

2048.csdn.net · 2022-02-27 20:44:31

人工神经网络和卷积神经网络的区别

人工神经网络和卷积神经网络

#cnn #机器学习 #深度学习

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难受啊！马飞... 来自 2048 AI社区

2048.csdn.net · 2021-08-29 23:28:54

传统CNN的概念理解--LeNet-5

CNN结构可视化的神器没错，看到这个网站了吗。有了这个网站，我们可以把CNN的结构很好的可视化。基本上可以解释你对CNN的feather map和卷积核filter的所有疑惑。https://www.cs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/不多说了，上面就是这个可视化工具的网址。这个可视化工具的CNN框架是LeNet-5。来，我们看一下LeNet-5的网络结构。正好啊，这个

#cnn #深度学习

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Keep_Trying_Go 来自 2048 AI社区

2048.csdn.net · 2022-05-07 20:18:47

MobileNetV2轻量化网络结构（TensorFlow-2.6.0实现结构）

文章目录1.论文地址2.关于MobileNetV1博客3.MobileNetV1的局限性4.模型之间的对比（1）MobileNetV1和MobileNetV2（2）ResNet和MobileNetV25.MobileNetV2采用了新的激活函数ReLU66.MobileNetV2网络结构7.为什么很多Depthwise convolutions之后训练出来的很多都是0呢？8.实验结果对比9.Ten

#tensorflow #深度学习 #cnn

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cslcdfjd 来自 2048 AI社区

2048.csdn.net · 2022-03-24 19:45:58

计算loss时报TypeError: ‘Tensor‘ object is not callable

tensor object is not callable

#深度学习 #cnn #pytorch

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小白学视觉来自 2048 AI社区

2048.csdn.net · 2023-06-18 12:27:07

基于卷积神经网络的图像路面类型自动识别

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达转自：自动化建造基于卷积神经网络的图像路面类型自动识别Automatic Pavement Type Recognition for Image-Based Pavement Condition Survey Using Convolutional Neural Network作者：Guangwei Yang, Ph.D. ..

#cnn #人工智能 #神经网络 +2

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qq_41726740 来自 2048 AI社区

2048.csdn.net · 2025-04-26 21:13:19

卷积神经网络（基于pytorch的代码实现）

【代码】卷积神经网络（基于pytorch的代码实现）

#cnn #pytorch #人工智能

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我不是玉来自 2048 AI社区

2048.csdn.net · 2022-07-10 00:16:10

空间金字塔池化（SPP）关键参数计算

本文基于输入输出尺寸，分析空间金字塔池化层关键参数例如窗口尺寸（kernel）、步长（stride）及边距（padding）的计算方法。

#pytorch #cnn

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卧式纯绿来自 2048 AI社区

2048.csdn.net · 2025-05-06 20:27:03

卷积神经网络基础（五）

softmax函数会将输入值正规化，即输出值的和为1之后再进行输出。手写数字的分类有10个，所以softmax层输入也有十个，输出也是10个，代表各类别的概率。

#cnn #人工智能 #神经网络 +4

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源码空间站11 来自 2048 AI社区

2048.csdn.net · 2024-02-27 17:51:25

网安毕设之基于CNN+LSTM双算法模型的XSS漏洞检测系统（tornado框架）

【S2024025网安毕设之基于CNN+LSTM双算法模型的XSS漏洞检测系统（tornado框架）】 https://www.bilibili.com/video/BV1ix42117dJ/?本系统采用tornado的web框架开发，主要使用卷积神经网络+LSTM两种算法模型用于检测XSS漏洞。

#cnn #lstm #xss +2

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小小小~ 来自 2048 AI社区

2048.csdn.net · 2022-03-15 14:31:19

CNN实用插件（一）

一、BlurPool论文地址：https://arxiv.org/abs/1904.11486论文：BlurPool：Making Convolutional Networks Shift-Invariant Again论文中给出的原因，是因为stride=2的时候卷积和pool等下采样操作时，违反了采样定理，会导致信号走样，其实这个问题在很久之前就有所说明，就比如我们在构建高斯、拉布普斯金字塔的

#cnn #深度学习 #计算机视觉

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tilblackout 来自 2048 AI社区

2048.csdn.net · 2024-12-16 07:00:00

机器学习详解(6):卷积神经网络CNN之理论学习

卷积神经网络（CNN）是一种前馈神经网络，用于通过处理具有网格状拓扑结构的数据来分析视觉图像，也称为ConvNet。CNN的核心任务是图像中的对象检测和分类。图像分类：将图像分为预定义类别，如猫、狗、车等。目标检测：识别图像中特定物体并定位其位置。图像分割：将图像分为不同区域，用于医学图像分析或机器人场景理解。视频分析：在动态场景中跟踪物体或检测事件，用于监控和交通管理。行业应用：包括社交媒体（人

#机器学习 #cnn

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p_某人来自 2048 AI社区

2048.csdn.net · 2022-10-14 15:31:56

经典目标检测算法R-CNN,Fast R-CNN ,Faster R-CNN总结，附论文和代码地址

本文对R-CNN,Fast R-CNN和Faster R-CNN三种网络结构进行详细描述，并对三者的区别改进，优缺点进行总结。

#目标检测 #算法 #计算机视觉 +2

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lqjun0827 来自 2048 AI社区

2048.csdn.net · 2025-05-09 16:04:28

深度可分离卷积：原理、计算优化

显著降低了计算成本和参数数量。然而，对其计算过程和公式的理解常存在误区，本文将通过修正错误并提供严格推导，阐明其核心原理。：正确理解深度卷积的维度与计算关系，是准确实现和优化模型的关键。原描述中因维度混淆导致的公式错误，可能误导读者对计算效率的评估，修正后更符合实际应用场景。深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）是一种高效的卷积操作，通过将标准卷积拆解为两

#深度学习 #cnn #人工智能

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00000cj 来自 2048 AI社区

2048.csdn.net · 2022-07-04 20:39:23

U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Images Segmentation

paper:U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation以MMSegmentation中unet的实现为例，假设batch_size=4，输入shape为(4, 3, 480, 480)。

#人工智能 #深度学习 #计算机视觉 +2

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进步小白来自 2048 AI社区

2048.csdn.net · 2023-07-01 15:56:34

神经网络之VGG

经典卷积神经网络的基本组成部分是下面的这个序列：带填充以保持分辨率的卷积层；非线性激活函数，如ReLU；汇聚层，如最大汇聚层。而一个VGG块与之类似，由一系列卷积层组成，后面再加上用于空间下采样的最大汇聚层。在最初的VGG论文中 ()，作者使用了带有3×3卷积核、填充为1（保持高度和宽度）的卷积层，和带有2×2汇聚窗口、步幅为2（每个块后的分辨率减半）的最大汇聚层。VGG的全称是视觉几何小组，隶属

#神经网络 #深度学习 #cnn

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翰墨大人来自 2048 AI社区

2048.csdn.net · 2022-11-16 20:53:39

RedNet: Residual Encoder-Decoder Network for indoor RGB-D Semantic Segmentation.

RedNet文章

#深度学习 #计算机视觉 #cnn +2

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问言来自 2048 AI社区

2048.csdn.net · 2022-02-07 20:08:20

解决 Keras 2.7.0以及更新版本后遇到的几处常见错误

解决 Keras 2.7.0以及更新版本后遇到的几处常见错误文章目录1. 关于ValueError: : The `data_format` argument must be one of "channels_first", "channels_last". Received: channel_first2.ImportError: cannot import name 'get_config'3

#keras #深度学习 #cnn

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m0_53305793 来自 2048 AI社区

2048.csdn.net · 2024-11-01 10:00:00

minist手写数字识别项目-cnn深度学习网络-包配置环境运行

minist手写数字识别项目-cnn深度学习网络-包配置环境运行

#深度学习 #cnn #人工智能

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chnyi6_ya 来自 2048 AI社区

2048.csdn.net · 2022-12-24 15:43:10

34. 池化层 / 汇聚层

笔记

#计算机视觉 #深度学习 #cnn

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