cnn阅读计划

最新推荐文章于 2024-08-05 11:09:30 发布
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分类专栏： 图像算法 DeepLearning
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CNN阅读
Ivin2017的博客
01-18 1009
基础： 1.CNN是一种带有卷积结构的深度神经网络，通常至少有两个非线性可训练的卷积层，两个非线性的固定卷积层（又叫Pooling Laye）和一个全连接层，一共至少5个隐含层。 2.Softmax回归：它是在逻辑回归的基础上扩张而来，它的目的是为了解决多分类问题。在这类问题中，训练样本的种类一半在两个以上。Softmax回归是有监督学习算法，它也可以与深度学习或无监督学习方法结合使用。 卷...
【CNN实战】利用CNN对自定义数据集进行分类（附完整代码）
lixinyu990724的博客
11-08 2040
在本篇文章中将详细地、一步一步介绍如何对自己采集到的数据进行预处理，以及如何利用CNN对这些处理好的数据进行分类识别。
CNN英文阅读
08-09
CNN英文阅读资料
阅读计划
whatisjava
03-10 139
其实，有些书，早就应该阅读一下，但是由于某种原因，总是延迟自己的一些阅读计划。所以，故在此写文章，以作自己的阅读计划。 1.<<重构，改善既有代码的设计>> 2.<<Head First 设计模式>> 3.<<敏捷软件开发 原则、模式与实践>> 4.<<PHP和MySQL Web开发&amp
读书计划-
林小川的博客
10-24 1424
2020年 To do list <python 基础教程> 嵩天 <图解机器学习> <python 机器学习教程> <图解深度学习> <python 深度学习教程> 2019年 finish list <刻意练习，如何成为一个高手> <遥远的救世主> <算法图解> <...
读书规划
qq_24047659的博客
03-01 308
神经网络算法 - 一文搞懂CNN（卷积神经网络）
weixin_53880910的博客
08-05 2395
本文将从CNN解决了什么问题、人类的视觉原理、CNN的基本原理、典型的CNN及实际应用四个方面，带您一文搞懂卷积神经网络CNN。
Inkers实习计划资料库：神经网络与CNN的深入解析
这就意味着学习者不仅可以通过阅读理论材料来学习，还可以通过实现具体任务来加深理解。这些任务可能包括编写代码，执行模型训练，分析结果等。 其次，描述中提到的“墨匠外部实习计划”，则说明这是一个实际的操作...
论文阅读笔记——Stereo R-CNN based 3D Object Detection for Autonomous Driving
u011832617的博客
08-28 1983
首先，这篇文章是2019年很新颖的一篇文章，利用双目信息做3D目标检测，因为传统方法是用雷达和单目等去做，而这篇文章把双目信息，目标检测，对极几何等知识结合，提出了很新颖的检测思路，这是很值得我们关注的一点，也是一个更加符合人类思考流程的监测网络结构。 亮点总结： Stereo R-CNN方法，并同时检测，关联左右目图像中的对象。 利用关键点和双目 Box 约束，形成一个3D Box 估计器...
深度学习Python 实现基于CNN-LSTM-KDE卷积长短期记忆神经网络多变量时间序列区间预测（含模型描述及示例代码）
最新发布
04-14
阅读建议：本文不仅提供了模型的理论解释和技术细节，还附有完整的代码实现。读者应结合实际应用场景，深入理解模型的工作原理，并通过实验验证模型的效果。建议在学习过程中多关注数据预处理、模型调参和结果评估等...
有关CNN的文献资料
10-17
有关CNN的文献资料，主要是国外最新的用CNN进行语义分类的文章
CNN 论文阅读
zhuiqiuk的专栏
03-05 1114
参考网站: 知乎，计算机视觉论文速递 https://zhuanlan.zhihu.com/c_172507674 1. 《CBAM: Convolutional Block Attention Module》 ECCV 2018 CBAM integrated with a ResBlock in ResNet Abstract：我们提出了卷积块注意力模块（CB...
R-CNN阅读文章记录
weixin_42718092的博客
12-24 162
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39679367/article/details/83448609 https://blog.youkuaiyun.com/techping/article/details/81039668
如何读书阅读--每天一本书计划
qq646748739的专栏
04-22 2871
1、利用零散时间来读书 原文：工作之后，读书时间越来越支离破碎，我在办公室出了名，因为我上楼梯会一面走路一面读，在街上走路、过马路等红灯、搭公交车，我也拿着书。时间零零碎碎，不凑起来就一点都不值钱。有一天我从凯悦饭店开完一个会出来等车子，坐在路边就把书拿出来看，被一家周刊拍下来，还写了一点半嘲讽的报导，类似"这样子公司还会有人在经营吗？"等等。我的时间的实情就是如此。如果不用这些时间，就达不到年
【CNN算术指南】各章的参考文献
Henry爱学习
02-19 1138
其它各章 【CNN算术指南】绪论 【CNN算术指南】第一章 综述 【CNN算术指南】第二章 卷积算术 【CNN算术指南】第三章 池化算术 【CNN算术指南】第四章 转置卷积算术(反卷积) 【CNN卷积算术指南】第五章 膨胀卷积 【CNN算术指南】各章的参考文献 ...
CNN文献综述
暴力扬
07-05 2181
卷积神经网络作为深度学习的重要分支，凭借其强大的特征提取能力和广泛的应用前景，成为了当前人工智能研究的热点。未来，随着计算资源的不断增长和算法的持续优化，CNN将继续在各个领域发挥重要作用，并推动人工智能技术的进一步发展。
Convolutional neural networks(CNN) (一) 入门参考
ColdCode's Hello World~
07-25 2089
笔者对 Convolutional neural networks(CNN) 卷积神经网络入门学习资料使用汇总： { 可以按照本文顺序进行了解，亦可以根据个人之前的掌握，灵活调整 。笔者也尚在学习，还望不吝赐教。} 1. 力推 Metacademy，不仅是CNN，机器学习相关内容都可以得到清晰的学习规划及相应资料的出处。 2. 对于可能会用到的矩阵相关知识，推荐 The
R-CNN系列文献阅读
xinxiang7
07-11 399
Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation R-CNN 目的：目标检测 实现方式： 获取图片，利用selective search方法，提取2k左右的候选区域(region proposals) 利用CNN对候选区域进行提取特征 利用SVM对上述特征进行分类 利用回归器对特定类的...
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