🏆🏆🏆Yolov8魔术师🏆🏆🏆🏆🏆🏆 ✨✨✨魔改网络、复现前沿论文，组合优化创新 🚀🚀🚀小目标、遮挡物、难样本性能提升 🍉🍉🍉定期更新不同数据集涨点情况         本博客将具有部署友好机制的强大卷积块和变换块，即NCB和NTB，引入到yolov8，实现高效涨点           通过开发新型的卷积块（NCB）和 Transformer 块（NTB），部署了友好的机制来捕获局部和全局信息。然后，...

深度学习笔记之卷积神经网络——卷积示例与池化操作 引言卷积神经网络：卷积层卷积层的计算过程 池化层描述池化层的作用——降低模型复杂度，防止过拟合池化层执行过程池化层代码示例 池化层的作用——平移不变性卷积加池化作为一种无限强的先验池化层的反向传播过程 引言 上一节介绍了卷积的另一特点——筛选数据特征。并通过神经网络的反向传播过程，我们能够对卷积核内的参数进行更新，得到从数据中提取到更优质特征的卷积核...

卷积神经网络的剪枝及其在嵌入式视觉系统中的应用 摘要 在过去的十年里，计算机视觉的最新技术一直是由深度神经网络，特别是卷积神经网络所控制的。无论是分类、语义分割还是目标检测，神经网络现在都是一个无可争议的首选。因此，它们现在被认为是许多工业应用的必要条件，如自动驾驶。这就是为什么许多公司，如斯坦兰蒂斯公司，现在表现出使人工智能成为他们未来活动的关键部分的新野心的原因。 不幸的是，神经网络令人印象深刻的...

磨的精品专栏！ 💜专栏地址：https://blog.csdn.net/qq_39237205/category_12077968.html 正文开始~~~ 深度学习·理论篇(2023版)·第010篇卷积神经网络计算公式与参数量频域计算 深度学习·理论篇2023版·第011篇卷积神经网络计算公式与参数量频域计算 1 卷积神经网络计算的详细讲解 1.1 卷积神经网络的结构 1.2 卷积神经网络计算公式与...

全卷积网络（FCN）是用于图片语义分割的一种卷积神经网络（CNN），由Jonathan Long，Evan Shelhamer 和Trevor Darrell提出，由此开启了深度学习在语义分割中的应用。语义分割是计算机视觉领域很重要的一个分支，在自动驾驶、地面检测等方面都起到很重要作用。与简单区分前景后景的图像分割技术不同，语义分割则不仅是区分每个像素的前后景，更需要将其所属类别预测出来，属于像素...

本文分享自华为云社区《卷积神经网络压缩方法总结》，作者：嵌入式视觉 。我们知道，在一定程度上，网络越深，参数越多，模型越复杂，其最终效果越好。神经网络的压缩算法是，旨在将一个庞大而复杂的预训练模型（pre-trained model）转化为一个精简的小模型。按照压缩过程对网络结构的破坏程度，我们将模型压缩技术分为“前端压缩”和“后端压缩”两部分。 前端压缩，是指在不改变原网络结构的压缩技术，主要...

Net Large Scale Visual Recognition Challenge 国际图像分类领域竞赛 LeNet（深度：5，又名LeNet-5） LeNet的网络结构，麻雀虽小，但五脏俱全，卷积层、pooling层、全连接层，这些都是现代CNN网络的基本组件 输入尺寸：3232 卷积层：3个 降采样层：2个 全连接层：1个 输出：10个类别（数字0-9的概率） Input (3232) 输入...

文章目录 一. 卷积层二. 激活函数1. Sigmoid函数2. tanh函数3. Relu函数 三. 池化层 一. 卷积层 上一篇文章我们讲到过可以通过控制卷积层的个数来提取图像的不同特征，但是事实上卷积是一种线性运算，更准确的说是一种线性加权运算，而线性运算是可以叠加的，也就是说假设我们用的Resnet50网络，那么这50个卷积层就退化成了一个很复杂的线性网络，但是无论他怎么复杂，他都是一个线性...

A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks (arxiv.org) 度卷积神经网络（CNN）是一种特殊类型的神经网络，在各种竞赛基准上表现出了当前最优结果。深度 CNN 的超强学习能力主要是通过使用多个非线性特征提取阶段实现的，这些阶段能够从数据中自动学习分层表征。近来，深度 CNN 架构在挑战性...

Transposed Convolution （转置卷积） 别名：Fractionally Strided Convolution （小数步长的卷积）、Deconvolution（逆/反卷积） 作用：upsampling（上采样） 模拟： PS:不是恢复原始值（因为一般情况下矩阵不可逆，无法等式左右两边同乘矩阵的逆得到原始矩阵) 转置卷积的运算步骤: 在输入特征图的像素间填充 stride−1行列0 ...