张士玉小黑屋

文章目录0前言1项目背景2花卉识别的基本原理3算法实现3.1预处理3.2特征提取和选择3.3分类器设计和决策3.4卷积神经网络基本原理4算法实现4.1花卉图像数据4.2模块组成5项目执行结果6最后-毕设帮助0前言今天学长向大家介绍一个机器视觉项目基于深度学习卷积神经网络的花卉识别毕设帮助，开题指导，技术解答🇶7468760411项目背景在我国有着成千上万种花卉，但如何能方便快捷

深度学习CV领域必读论文01深度学习CV领域划时代论文具有里程碑意义期刊日期：NIPS-2012，Alexnet论文名称：《ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks》摘要本论文的主要内容是训练了一个深度卷积网络（6千万参数、65万神经元，结构为五层卷积，某些卷积层后接max-pooling层，后接三个全连接层

这节课，我们来学习如何用GPU训练模型，快的起飞以及接触卷积神经网络并用keras搭建一个卷积神经网络做一个图片分类下一节是一个卷积神经网络的项目，冲冲冲importtensorflowastftf.__version__,tf.config.list_physical_devices('GPU')#查看能否使用gpu('2.6.0',[PhysicalDevice(name='/physic

文章目录1前言1.1背景2数据集3实现过程4CNN网络实现5模型训练部分6模型评估7预测结果8最后1前言Hi，大家好，这里是丹成学长，今天向大家介绍一个深度学习项目基于CNN实现谣言检测大家可用于毕业设计1.1背景社交媒体的发展在加速信息传播的同时，也带来了虚假谣言信息的泛滥，往往会引发诸多不安定因素，并对经济和社会产生巨大的影响。2016年美国总统大选期间ÿ

计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G特征金字塔在需要多尺度特征的图像理解任务中已被证明是强大的。多尺度特征学习的最新方法侧重于使用具有固定拓扑结构的神经网络跨空间和尺度执行特征交互。公众号ID｜ComputerVisionGzq学习群｜扫码在主页获取加入方式开源代码：https://arxiv.org/pdf/2108.00580.pdf1前言&背景特征金字塔在需要多尺度特征的图像理解任务中已被证明是强大的。多尺度特征学习的最新方法侧重于使用具有固定拓扑结构的神经网络跨空间和尺度执行特征交互。在今天分享中ÿ

该系列文章是讲解PythonOpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~上一篇文章主要介绍ACE去雾算法、暗通道先验去雾算法以及雾化生成算法，并且参考了两位计算机视觉大佬（Rizzi何恺明）的论文。本

学习总结传统深度学习模型如LSTM和CNN在欧式空间中表现不俗，却无法直接应用在非欧式数据上。因此大佬们通过引入图论中抽象意义上的“图”来表示非欧式空间中的结构化数据，并通过图卷积网络来提取（graph）的拓扑结构，以挖掘蕴藏在图结构数据中的深层次信息。GCN的本质：图中的每个结点无时无刻不因为邻居和更远的点的影响而在改变着自己的状态直到最终的平衡，关系越亲近的邻居影响越大。

文章目录前言一、Yolov3和Yolov3-tiny1.网络结构yolov3-tinyyolov3二、配置训练参数1.目标检测数据集2.设置anchorbox和classes三、配置训练过程四、模型预测总结博主的抱怨前言上一篇文章神奇的目标检测已经介绍了目标检测的基础啦。目标检测呢，就是在图片中定位出目标的位置，把它“框”出来就好了。本篇文章使用Yolov3和Yolov3-tiny，以训练VOC2007和

深度学习   以神经网络算法为基础的机器学习   深度学习算法：      BP神经网络      卷积神经网络      循环神经网络      基于注意的循环神经网络      对抗神经网络  神经网络      脑神经网络   人工神经网络      一堆函数的网络 卷积神经网络      使用卷积运算作为神经元函数的神经网络，我们称之为卷积神经网络       使用范围：         二维的图形特征提取      卷积神经网络的结构         常用层   

这篇文章是自己之前学习论文的一点心得，是源于AI+无线通信这个比赛。论文百度搜这个，去IEEE官网就可以下载了。【C.Wen,W.ShihandS.Jin,“DeepLearningforMassiveMIMOCSIFeedback”,inIEEEWirelessCommunicationsLetters,vol.7,no.5,pp.748-751,Oct.2018,doi:10.1109/LWC.2018.2818160.】