第４１卷第２期贵州大学学报（自然科学版）Ｖｏｌ．４１Ｎｏ．２２０２４年　３月ＪｏｕｒｎａｌｏｆＧｕｉｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ）Ｍａｒ．２０２４文章编号　１０００ ５２６９（２０２４）０２ ００１５ ０７ＤＯＩ：１０．１５９５８／ｊ．ｃｎｋｉ．ｇｄｘｂｚｒｂ．２０２４．０２．０３线性正则正余弦加权卷积及其应用王小霞，冯　强（延安大学数学与计算机科学学院，陕西延安７...

门函数卷积    门函数卷积是深度学习技术的一种重要的组成部分，是一种新型的卷积神经网络，可以有效地提高神经网络的性能，目前被广泛应用到图像处理、自然语言处理等领域。其特点是用门函数控制信息流，以达到不同程度的参数学习和正则化，帮助模型更好地捕捉特征，提高神经网络性能。    一、门函数卷积概述    门函数卷积（Gated Convol...

Stable Diffusion UNet 结构1. 简介Stable Diffusion UNet 是一种用于图像分割任务的深度学习网络结构。它是基于 UNet 的改进版本，通过引入稳定的扩散机制来提高分割结果的稳定性和准确性。2. UNet 概述UNet 是一种经典的卷积神经网络结构，最初用于生物医学图像分割任务。它具有编码器-解码器结构，其中编码器负责提取图像特征，解码器负责将特征映射回原始...

高效的卷积神经网络模型设计与训练第一章：引言1.1 研究背景卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种广泛应用于计算机视觉和模式识别领域的深度学习模型。在图像分类、物体检测和语义分割等任务中取得了许多重要成果。然而，随着数据量和复杂性的增加，传统的CNN模型面临着性能下降和计算资源消耗大的问题。因此，研究高效的卷积神经网络模型设计与训练具有重要意义。&...

基于深度卷积神经网络的红细胞识别算法研究    【摘要】    本文研究基于深度卷积神经网络的红细胞识别算法。在介绍了研究背景和研究意义。在首先介绍了深度卷积神经网络的基本原理，然后探讨了红细胞识别算法的研究现状，并提出了基于深度卷积神经网络的红细胞识别算法设计。接着，进行了实验与结果分析，同时对算法进行改进与优化。在总结了基于深度卷积神经网络的红细胞识别算...

第１４卷㊀第３期Ｖｏｌ．１４Ｎｏ．３㊀㊀智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ㊀㊀２０２４年３月㊀Ｍａｒ．２０２４㊀㊀㊀㊀㊀㊀文章编号：２０９５－２１６３（２０２４）０３－００６１－０６中图分类号：ＴＰ３９１．４１文献标志码：Ａ融合ＭｏｂｉｌｅＮｅｔ与ＣｏｎｔｅｘｔｕａｌＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ的人脸识别研究陈经纬，熊继平，程汉权（浙江师范...

conv2d函数参数1. input：输入张量，在卷积操作中需要进行卷积的原始输入。2. filters：过滤器（卷积核）张量。卷积操作中使用的过滤器，在计算中对输入进行卷积操作。3. strides：整数，卷积的步长。单个整数意味着在所有空间维度上使用相同的值。4. padding：为字符串，Padding方法的选择。5. data_format：字符串，“channels_first”或“ch...

CNN各层介绍范文CNN（卷积神经网络）是一种深度学习算法，主要用于图像识别和计算机视觉任务。CNN的结构由各个层组成，每个层都具有特定的功能和目的。以下是CNN各层的介绍：1. 输入层（Input Layer）：该层用于接收原始图像数据。图像数据通常以像素点的形式表示，并通过该层进入神经网络。2. 卷积层（Convolutional Layer）：这是CNN的核心层。卷积层通过使用一组可学习的过...

第42卷 第3期正则化项是如何缓解过拟合的2023年5月华中农业大学学报Journal of Huazhong Agricultural UniversityVol.42    No.3May 2023，152~160基于改进Inception 网络的复杂环境下小样本黄瓜叶片病害识别满超1，2，饶元1，张敬尧3，乔焰3，王胜和21.安徽农业大学信息与计算机学院，合肥 23003...

高技术通讯2020年第30卷第6期：570-578doi:10.3772/j.issn.1002-0470.2020.06.004ECO跟踪算法中CNN分层插值及加权策略改进①陈志旺②王昌蒙③王莹宋娟彭勇(燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室秦皇岛066004)(燕山大学国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心秦皇岛066004)摘要本文是在深度特征与相关滤波相结合的高效卷积运算符(ECO)目...

第38卷第1期2021年1月计算机应用与软件Computer Applications and SoftwareVol.38 No.1Jan.2021基于PDSSD改进型神经网络的小目标检测算法王鹏1陆振宇1詹天明2戴玉亮1芦佳11(南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044)2(南京审计大学信息工程学院江苏南京211815)摘要SSD卷积神经网络一直对较小目标检测精度不佳。对此在SS...

- 21 -高 新 技 术我国民航正进入高速发展关键时期，国内各机场航班数量逐渐呈现井喷增势，大型机场地面交通基本处于密集型高位运行。为了能够适应逐渐增加的运输压力，提高机场的整体运作管理效率，打造适用于机场的检测系统至关重要。计算机视觉技术成为场景检测的重要方法，而目标检测作为主要技术研究方向之一，可以对画面中目标所在位置进行精准定位，还拥有识别目标所属种类的技术能力[1]。智能技术不断创新，研...

keras conv3d参数    KerasConv3D是Keras中的三维卷积层，用于处理3D数据，如视频数据。Conv3D有许多可调参数，下面将逐一介绍。    filters：整数，输出空间的维度（即卷积核的个数）。    kernel_size：单个整数或由三个整数构成的元组/列表，表示卷积核的空间维度。   ...

基于图结构的图像注意力网络Graph attention network based on graphic structure曾金芳，封琳琅，李婕妤，闫李丹 （湘潭大学物理与光电工程学院，湖南湘潭 411105）摘 要：虽然现已有许多关于图像注意力机制的研究，但是现有的方法往往忽视了特征图的全局空间结构和空间注意力与通道注意力的联系。所以本文提出了一种基于整个空间拓扑结构的注意机制，将特征图映射成...

第54卷第6期2020年12月华中师范大学学报（自然科学版）JOURNAL  OF  CENTRAL  CHINA  NORMAL  UNIVERSITYCNat. Sci.）Vol. 54 No. 6Dec. 2020DOI ： 10. 19603/j. cnki. 1000-1190. 2020. 06. 006 文章编号：1000-1190(...

MATLAB中的卷积神经网络与图像识别近年来，深度学习在图像识别领域取得了巨大的突破，而卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）是其中最为重要的一种算法。而在MATLAB这一强大的科学计算软件中，通过神经网络工具箱可以轻松实现卷积神经网络，并且进行图像识别。本文将深入探讨在MATLAB中应用卷积神经网络进行图像识别的原理和方法。1. 卷积神经网络简介卷积神经网络是...

在MATLAB中使用卷积神经网络进行显著性检测引言显著性检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其目标是在一张图像中确定视觉注意力区域。这一技术在图像处理、目标跟踪、图像编辑等方面具有广泛的应用。而卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为目前图像处理领域最为热门的算法之一，已经在显著性检测中取得了许多重要的突破。本文将介绍如何在MATLAB中利用CNN实...

matlab 3d反卷积函数在MATLAB中，可以使用deconvwnr函数来进行3D反卷积操作。该函数用于恢复被模糊的3D图像，以尽可能还原原始图像。正则化损伤识别matlab要使用deconvwnr函数，可以按照以下步骤进行操作：1. 在MATLAB命令窗口中，首先加载被模糊的3D图像。例如，可以使用imread函数加载图像文件，或者使用imread3D函数加载3D图像文件。2. 创建一个PS...

现代电子技术Modern Electronics Technique2024年2月1日第47卷第3期Feb.  2024Vol. 47  No. 30  引  言近年来，具有不稳定性的可再生能源发电设备大量的被并入电网，从而导致并网电源输出的不确定性，引发一系列电能质量问题，如谐波、振荡、暂降等干扰[1]。这些干扰会对电网的安稳运行带来严重危害，准确识别电能...

级联稀疏卷积与决策树集成的病理图像细胞核分割方法宋 杰 1, 2    肖 亮 2, 3    练智超 2摘要  数字病理图像分析对于乳腺癌、肾癌等良恶性分级诊断具有重要意义, 其中细胞核的形态测量是病理量化分析的关键. 然而, 由于病理图像背景复杂, 细胞核高密度分布、细胞粘连等, 个体细胞核精准分割是一个挑战性问题. 本文提出一个级联稀疏卷积...

稀疏编码与卷积神经网络的融合研究在机器学习领域，稀疏编码和卷积神经网络是两个非常重要的概念。稀疏编码是一种能够将输入数据表示为稀疏向量的技术，而卷积神经网络则是一种能够自动学习特征表示的深度学习模型。本文将探讨稀疏编码与卷积神经网络的融合研究，以及这种融合对于机器学习任务的影响。首先，我们来了解一下稀疏编码的基本原理。稀疏编码的目标是到一组基向量，使得输入数据能够用这些基向量的线性组合来表示。为...

㊀第３７卷第６期㊀㊀㊀㊀㊀佳木斯大学学报(自然科学版)㊀㊀Ｖｏｌ.３７Ｎｏ.６㊀２０１９㊀年１１月㊀㊀㊀㊀ＪｏｕｒｎａｌｏｆＪｉａｍｕｓｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ(ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ)㊀Ｎｏｖ.㊀２０１９文章编号:１００８－１４０２(２０１９)０６－１００１－０５基于改进的多通道卷积神经网络模型的图像分类方法①周衍挺(安徽理工大学数学与大数据学院ꎬ安徽淮南２３２００１)摘㊀要:...

深度迁移学习一、深度学习1)ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks主要思想：该神经网络有6000万个参数和650,000个神经元，由五个卷积层，以及某些卷积层后跟着的max-pooling层，和三个全连接层，还有排在最后的1000-way的softmax层组成。使用了非饱和的神经元和一个非常高效的GPU关于卷积...

卷积神经网络中的逐层训练技巧介绍卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）作为一种深度学习模型，在计算机视觉领域取得了巨大的成功。它通过多层卷积和池化操作，能够自动地从原始图像中提取特征，并用这些特征进行分类、识别等任务。然而，在训练CNN时，逐层训练技巧是非常重要的。首先，我们需要了解CNN的基本结构。一个典型的CNN由多个卷积层、池化层和全连接层组成。...

模型参数量描述在常用的正则化计算方法中 属于1. 前言在深度学习领域中，深度神经网络是目前主流的机器学习模型之一。一个深度神经网络通常被描述为一个由多个神经网络层组成的结构。每个神经网络层都包含多个神经元，这些神经元通过权重和偏差对输入数据进行加权并进行非线性变换。在设计深度神经网络时，一个重要的考虑因素是模型的参数量。为了训练和部署模型，你需要知道模型的参数量。本文将介绍模型参数量的基本知识和计...

  收稿日期：２０１９ １０ １８；修回日期：２０１９ １２ １２  基金项目：国家重点研发计划项目（２０１６ＹＦＣ０２００４００）；国家自然科学基金资助项目（６１６７３２６５）  作者简介：董星煜（１９９３ ），男，山西朔州人，硕士研究生，主要研究方向为图像处理、深度学习；刘传奇（１９９３ ），男，山东聊城人，博士研究生，主要研究方向为图像处理、深度学习；赵健康（１...

卷积的全连接层的计算 理论说明1. 引言1.1 概述：在计算机视觉和深度学习领域中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network）是一种广泛应用的深度学习模型。该网络结构通过多层卷积操作和全连接层（Fully Connected Layers）来提取输入数据的特征和进行分类预测。全连接层作为卷积网络的最后一层，起着整合特征并输出最终结果的重要作用。1.2 文章结构：本文将...

yolo 算法类型YOLO（You Only Look Once）是一种计算机视觉算法，用于实时对象检测和图像分割。它被广泛应用于目标识别、自动驾驶、视频监控等领域。YOLO算法的特点是快速高效，并且能够同时识别多个物体。下面将介绍YOLO算法的原理和相关参考内容。首先，YOLO算法采用的是一种单阶段检测方法，与其他目标检测算法（如R-CNN）不同，它不需要候选区域生成和特征提取的独立阶段。YOL...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 113902931 A(43)申请公布日 2022.01.07(21)申请号 CN202111095476.4(22)申请日 2021.09.17(71)申请人 淮阴工学院    地址 223400 江苏省淮安市涟水县海安路10号安东大厦八楼(72)发明人 陈华松 杜娟 华妮娜 李健 郑媛媛 裴...

如何使用人工智能算法进行图像匹配和特征提取图像匹配和特征提取是人工智能领域中的重要研究方向，它们在图像识别、图像检索、人脸识别等应用中具有广泛的应用价值。本文将从算法原理、应用案例以及未来发展趋势等方面探讨如何使用人工智能算法进行图像匹配和特征提取。一、算法原理图像匹配和特征提取的核心算法之一是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。通过使用深度学习模型，...