卷积

最新推荐文章于 2022-07-20 20:58:00 发布
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Jason_mmt
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使用投影卷积网络进行 3D 形状分割
m0_75176907的博客
07-28 151
提出了一种旨在分割和标记 3D 形状零件的深层架构。方法的关键思想是将基于图像的全卷积网络与基于表面的投影层相结合，以实现基于视图的推理，该投影层聚合跨多个视图的 FCN 输出，以及基于表面的 CRF 以支持连贯的形状分割
CBP(卷积反投影)实现
addddddddddd的博客
11-20 3119
CBP公式如下： f(x1,x2)=∫0πf^(r,ϕ)∗H(r)∣r=(x1,x2)⋅ϕdϕf(x_1,x_2)=\int_0^{\pi}\hat{f}(r,\phi)*H(r)|_{r=(x_1,x_2)\cdot{\phi}}d\phif(x1​,x2​)=∫0π​f^​(r,ϕ)∗H(r)∣r=(x1​,x2​)⋅ϕ​dϕ 求f(x1,x2)f(x_1,x_2)f(x1​,x2​)就简单地...
87.7%准确率！CvT：将卷积引入视觉Transformer
阿木寺的博客
04-06 8133
点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达本文转载自：AI人工智能初学者CvT: Introducing Convolutions to Vision Trans...
1.5 卷积步长
Claroja
02-12 357
别怕，“卷积”其实很简单
Machine Learning with Tutors
01-02 2751
首先给大家讲一个关于卷积的小故事：小明是杭州某互联网大厂的员工，每天996十分辛苦，但小明最近爱上了打台球，经常不在工位。这天，小明的主管让小明改一个需求，小明却到楼下找产品部小丽打台球去了，被主管发现，他非常气愤，扇了小明一巴掌（注意，这就是输入信号，脉冲）。于是小明脸上会渐渐地（贱贱地）鼓起来一个包，小明的脸就是一个系统，而鼓起来的包就是小明的脸对巴掌的响应。好，这样就和信号系统建立起来意义对应的联系。
conv313.zip_313 卷积码_313卷积码_卷积码2135_卷积码编译码_编译码
07-15
在给定的“conv313.zip_313 卷积码_313卷积码_卷积码2135_卷积码编译码_编译码”中，我们主要关注的是一个特定的卷积码实例——(3,1,3)卷积码，以及与其相关的编译码过程。 卷积码的核心在于它的连续性，即当前的...
方波与单边指数信号卷积及卷积过程演示.zip_HDM_MATLAB方波与指数函数的卷积_方波_方波卷积指数
07-14
卷积是信号处理和数学分析中的一个重要概念，特别是在数字信号处理和图像处理领域。本资料主要探讨了方波和单边指数信号的卷积过程，使用MATLAB进行演示。MATLAB是一个强大的数值计算和可视化软件，它提供了丰富的...
（13，17）卷积码_咬尾卷积码_咬尾卷积_
10-04
卷积码是通信和数据存储领域中广泛应用的一种前向纠错编码技术，因其高效性和灵活性而备受青睐。在本文中，我们将深入探讨“咬尾卷积码”这一特殊类型的卷积码，以及如何在MATLAB环境中实现它。 首先，让我们了解...
毕业设计-基于Python+卷积神经网络的驾驶员疲劳检测与预警系统源码
03-23
毕业设计-基于Python+卷积神经网络的驾驶员疲劳检测与预警系统源码，本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的，评审分达到95分以上，适合正在准备毕业设计或者大作业的学生和实战人员，可作为毕业设计、大作业，...
ResNet解读和1×1卷积介绍
m0_63520910的博客
07-20 3815
深度卷积网络好在哪里？-----它可以加很多层，把网络变得很深，不同程度的层可以得到不同等级的特征。 作者提出一个问题--一个网络只是简单的堆叠就好了嘛？——不是，当网络变得很深的时候，梯度会出现爆炸或者消失。一个解决方法，初始化时设置一个合适的权重，不要太大也不要太小。又或者在中间加入normalization（包括BN）,可以使得校验每个层之间的那些输出和它梯度的那些均值和方差。上述两个方法可以让网络收敛，但是网络变深后，性能会变差（不是过拟合造成的，因为训练误差和测试误差都会变得很差），所以现在网络虽
别怕，“卷积“其实很简单
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01-17 21万+
首先给大家讲一个关于卷积的小故事：小明是杭州某互联网大厂的员工，每天996十分辛苦，但小明最近爱上了打台球，经常不在工位。这天，小明的主管让小明改一个需求，小明却到楼下找产品部小丽打台球去了，被主管发现，他非常气愤，扇了小明一巴掌（注意，这就是输入信号，脉冲）。于是小明脸上会渐渐地（贱贱地）鼓起来一个包，小明的脸就是一个系统，而鼓起来的包就是小明的脸对巴掌的响应。好，这样就和信号系统建立起来意义对应的联系。
matlab 矩阵卷积
qq_37312720的博客
11-14 1万+
卷积的表达式： y(n)=x(n)*h(n)=sigma{x(m)h(n-m)} y(n)=x(n)*sigma{deta(n-m)} 对应信号系统的卷积冲激函数，系统的结果就是信号和其本身的线性移位 结果元素的个数，x(n)的长度是n,h(n)的长度是m,则结果的序列长度就是n+m-1 和信号处理的过程是一致的，任何一本信号处理的书都有详细的讲解 1.h(n)序列倒置->位移-&...
读论文之transformer系列-CvT：将卷积引入transformer
dear_queen的博客
01-07 1万+
论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.15808 代码地址：https://github.com/leoxiaobin/CvT https://github.com/microsoft/CvT/blob/main/lib/models/cls_cvt.py Transformer大火，最近的论文几乎都是transformer系列了，但是CNN也有其可取之处，未来CNN和transformer结合想必是大势所趋。这篇文章将CNN引入Transformer中，取得了比较好的成绩。 CV
卷积神经网络-第七讲
weixin_33971130的博客
06-20 610
在之前的视频学习中，我们使用的模型被称为全连接神经网络。 全连接 NN：每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系，输入是特征，输出为预测的结果。 参数个数：∑（前层 × 后层 + 后层） 这只是一张28*28的黑白图片，在实际生活中，更多的则是RGB格式的彩色图像，像素点更多，且为红绿蓝三通道信息。 待优化的参数过多，容易导致模型过拟合。为避免这种现象，实际应用中一般不会将原始...
卷积神经网络之基础知识
qq_43454276的博客
02-08 1024
全连接网络的局限性 在全连接网络中，仅使用一个2828像素的小图片数据集就完成了分类任务。但在实际应用中要处理的图片像素一般都是1024，甚至更大，这么大的图片输入到全连接网络中后会有什么效果呢？我们可以分析一下。 如果只有两个量过隐藏层，每层各用了256个节点，则MNIST数据集所需要的参数是10241024256+256256+25610个w，再加上256+256+10个b。 1.图像变大导致...
项目材料、分包、项目经理比选管理流程.docx
最新发布
08-07
项目材料、分包、项目经理比选管理流程.docx
该项目是基于JavaWeb开发的网上商城购物系统，主要实现了购物车、结算和订单管理的功能，适合Java Web初学者学习使用 （该项目还处于完善阶段，今后会不定时进行更新）
08-07
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/a3bd6adf8f4f 该项目是基于JavaWeb开发的网上商城购物系统，主要实现了购物车、结算和订单管理的功能，适合Java Web初学者学习使用。（该项目还处于完善阶段，今后会不定时进行更新）（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
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