经典CNN模型搭建

最新推荐文章于 2024-07-09 15:39:16 发布

Ssaty.

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分类专栏：编程文章标签： python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Junds0/article/details/124399785

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这篇博客通过四个步骤，从图片预处理到数据增强，再到批生成器的实现，最后详细讲解如何使用TensorFlow构建经典的AlexNet深度卷积神经网络模型。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

第1关：预处理：使用opencv改变图片尺寸

本关任务：从本地读取数据集，改变所有图片为相同的、固定的尺寸后保存到本地。

import cv2
import os

def changeSize(BasePath='data/testSet', targetPath='data/userOutputs'):
    '''
    请使用os.walk(

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基于keras搭建cnn模型

03-21

基于keras搭建cnn模型

opencv更改图片的尺寸

fengshaungme的博客

12-19

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opencv更改图片的尺寸 1，简介在机器学习或者深度学习中，网络传入的图片基本上都需要预处理一下，预处理中，改变图片的尺寸用的是最多的，本篇博客就介绍如何利用opencv的C++接口来进行图片的resize操作。 2，图片resize #include<opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp&gt...

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深度学习方法（五）：卷积神经网络CNN经典模型整理Lenet，Alexnet，Googlenet，VGG，Deep Residual Learning...

weixin_30826761的博客

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欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.youkuaiyun.com/xbinworld。技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、技术感兴趣的同学加入。关于卷积神经网络CNN，网络和文献中有非常多的资料，我在工作/研究中也用了好一段时间各种常见的model了，就想着简单整理一下，以备查阅之需。如果读者是初接触CNN，建议可以先看一看“Deep Learning（...

DSSM、CNN-DSSM、孪生网络、ARC-II、MV-LSTM、BERT

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Welcome to MatchZoo’s documentation! 有一部分模型:

ds证据理论python实现_EBGANPT模型理论以及Python实现

weixin_39559369的博客

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其实也是EBGAN论文中提到的模型，只不过因为篇幅问题，所以拆分开来了。CNN之父YannLeCun(还有另外两位)提出的一个GAN模型。虽然说是的Energe-Based，但是实际上用EB的方式理解，有点困难。反而从模型的设计上看的话，从另外一个角度来说会更加好理解。注意看之前的EBGAN模型，会发现生成的图片数字不一定将所有的数字种类都囊括住了。或者是说，某些数字的图片出现的概率非常...

【思路准备】使用DS-DSCNN和格拉姆角差场对转辙机油压信号进行故障诊断

weixin_44943389的博客

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数据转换：将转辙机的油压信号转换为图像数据，使得可以利用卷积神经网络进行处理。构建模型：使用DSCNN模型进行特征提取和分类，并引入深度监督来改进训练效果。训练模型：利用训练数据进行模型训练，优化主损失和辅助损失。故障诊断：利用训练好的模型对新数据进行预测，实现故障诊断。这种方法结合了深度监督和DSCNN的优势，可以有效提高转辙机故障诊断的准确性和效率。

Pytorch手工搭建实现LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet等经典CNN模型+实验报告及说明.zip

最新发布

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Pytorch手工搭建实现LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet等经典CNN模型+实验报告及说明.zip 【项目简介】一个经典卷积神经网络(CNN)架构的PyTorch实现,包括LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet等经典...

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用tensorflow搭建CNN的方法

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接下来，文章通过MNIST手写数字识别的例子来具体展示如何使用tensorflow搭建一个简单的CNN模型。MNIST数据集包含了0到9的手写数字图片，每张图片是一个28x28像素的灰度图。文章中构建CNN的步骤如下： 1. 导入必要...

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CNN网络搭建初步理解1 本文旨在对 CNN 网络的搭建进行初步理解，涵盖了 CNN 网络的基本参数设定、卷积核的初始化、训练函数的实现、测试函数的实现等方面的知识点。一、基本参数设定在建立 CNN 网络时，需要...

DS数模-Mathorcup妈妈杯C题思路

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2024Mathorcup数学建模挑战赛（妈妈杯）C题保姆级分析完整思路+代码+数据教学 C题题目：物流网络分拣中心货量预测及人员排班

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构建一个简单的卷积神经网络（CNN）模型并不复杂。下面是一个简明指南，帮助你快速构建一个基本的CNN模型，并进行图像分类任务。数据集准备：收集并准备一个带有标签的图像数据集，确保数据集包含训练集和测试集。导入所需库：使用Python导入深度学习库（如TensorFlow或PyTorch）以及其他必要的数据处理和模型构建库。定义模型结构：选择适当的模型结构，一个简单的CNN模型通常包含卷积层、激活函数、池化层和全连接层。

从零开始教你用Pytorch搭建CNN模型

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怀揣梦想，一颗执着于技术的心从未磨灭，内心住着一颗顽强的小强时刻提醒自己层层突破自我，同时也成就他人

02-18

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94%预测准确率！手把手搭建CNN-AlexNet卷积神经网络框架

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手把手搭建基于PyTorch的卷积神经网络，同时拥有详细的代码注释，非常适合初次接触深度学习的读者，模型准确率高达94%！！！！

CNN知识基础以及模型构建

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python sklearn cnn模型搭建

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要搭建一个CNN模型，我们需要遵循以下步骤： 1.准备数据：首先，我们需要加载和处理数据集。当前常用的是数据框架格式，可用Pandas处理，但如果需要使用TensorFlow中的Keras，那么就需要使用它的内置数据加载和...