🚀🚀🚀本文改进：Shift-ConvNets让小卷积核也能达到大卷积核效果，实现涨点 🚀🚀🚀YOLOv8-seg创新专栏：http://t.csdnimg.cn/KLSdv 学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研； 1）手把手教你如何训练YOLOv8-seg； 2）模型创新，提升分割性能； 3）独家自研模块助力分割； 1.Shift-Conv原理介绍  摘要：近年来的研究表明，视觉变...

卷积神经网络简介 CNN--卷积神经网络，是一种前馈神经网络；不同于传统的只有线性连接的神经网络；CNN具有卷积（convolution）操作、池化（pooling）和非线性激活函数映射等；经典CNN网络有Alex-Net，VGG-Nets，Resnet等；卷积神经网络对计算机图像识别的应用非常成功；同以往的网络不同，卷积神经网络可以接受多维向量； 3通道卷积图示     卷积 把一张大图片分解成好多...

简介：1.该教程提供大量的首发改进的方式，降低上手难度，多种结构改进，助力寻找创新点！2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入RFAConv，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。 目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一          2.2 步骤二          2.3 步骤...

目录 背影 卷积神经网络CNN的原理 卷积神经网络CNN的定义 卷积神经网络CNN的神经元 卷积神经网络CNN的激活函数 卷积神经网络CNN的传递函数 基于卷积神经网络的图像去噪 完整代码：基于卷积神经网络的图像去噪.rar资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88869565 基本结构 主要参数 MATALB代码 结果图...

简介：1.该教程提供大量的首发改进的方式，降低上手难度，多种结构改进，助力寻找创新点！2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入SCConv用于特征冗余的空间和通道重构卷积，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。 目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一          2.2 步骤二          ...

用 对于不好的权重初始化有更高的鲁棒性，仍然能得到较好的效果。能更好的避免过拟合。解决梯度消失/爆炸问题，BN防止了前向传播的时候数值过大或者过小，这样就能让反向传播时梯度处于一个较好的区间内。 二、卷积神经网络中的BN 1.前向传播 def spatial_batchnorm_forward(x, gamma, beta, bn_param): """利用普通神经网络的BN来实现卷积神经网络的BN ...

一、本文介绍 本篇文章的内容是在大家得到一个改进版本的C3一个新的注意力机制、或者一个新的卷积模块、或者是检测头的时候如何替换我们YOLOv5模型中的原有的模块，从而用你的模块去进行训练模型或者检测。因为最近开了一个专栏里面涉及到挺多改进的地方，不能每篇文章都去讲解一遍如何修改，就想着在这里单独出一期文章进行一个总结性教程，大家可以从我的其它文章中拿到修改后的代码，从这篇文章学会如何去添加到你的模型结...

  💡💡💡本文独家改进：大的卷积核设计成为使卷积神经网络（CNNs）再次强大的理想解决方案，Shift-ConvNets稀疏/移位操作让小卷积核也能达到大卷积核效果，创新十足实现涨点，助力YOLOv8 💡💡💡在多个私有数据集和公开数据集VisDrone2019、PASCAL VOC实现涨点        收录 YOLOv7原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/c...

一、说明         自从 AlexNet 在 2012 年赢得 ImageNet 竞赛以来，卷积神经网络 (CNN) 就变得无处不在。从不起眼的 LeNet 到 ResNets 再到 DenseNets，CNN 无处不在。         您是否想知道 CNN 的反向传播中会发生什么，特别是反向传播在 CNN 中的工作原理。如果您读过反向传播，您就会了解它是如何在具有全连接层的简单神经网络中实...

用 对于不好的权重初始化有更高的鲁棒性，仍然能得到较好的效果。能更好的避免过拟合。解决梯度消失/爆炸问题，BN防止了前向传播的时候数值过大或者过小，这样就能让反向传播时梯度处于一个较好的区间内。 二、卷积神经网络中的BN 1.前向传播 def spatial_batchnorm_forward(x, gamma, beta, bn_param): """利用普通神经网络的BN来实现卷积神经网络的BN ...