RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为MoblieNetV1，用于移动视觉应用的高效卷积神经网络
一、本文介绍 本文记录的是基于MobileNet V1的RT-DETR轻量化改进方法研究。MobileNet V1基于深度可分离卷积构建，其设计旨在满足移动和嵌入式视觉应用对小型、低延迟模型的需求，具有独特的模型收缩超参数来灵活调整模型大小与性能。本文将MobileNet V1应用到RT-DETR中，有望借助其高效的结构和特性，提升RT-DETR在计算资源有限环境下的性能表现，同时保持一定的精度....
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| PP-LCNet：轻量级的CPU卷积神经网络
一、本文介绍 本文记录的是利用PP-LCNet中的DepSepConv模块优化RT-DETR。本文利用DepSepConv模块改善模型结构，使模型在几乎不增加延迟的情况下提升网络准确度。 模型 参数量 计算量 推理速度 rtdetr-l 32.8M 108.0GFLOPs 11.6ms Improv...
YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为MoblieNetV1，用于移动视觉应用的高效卷积神经网络
一、本文介绍 本文记录的是基于MobileNet V1的YOLOv11轻量化改进方法研究。MobileNet V1基于深度可分离卷积构建，其设计旨在满足移动和嵌入式视觉应用对小型、低延迟模型的需求，具有独特的模型收缩超参数来灵活调整模型大小与性能。本文将MobileNet V1应用到YOLOv11中，有望借助其高效的结构和特性，提升YOLOv11在计算资源有限环境下的性能表现，同时保持一定的精度....
YOLOv11改进策略【模型轻量化】| PP-LCNet：轻量级的CPU卷积神经网络
一、本文介绍 本文记录的是利用PP-LCNet中的DepSepConv模块优化YOLOv11中的C3k2。本文利用DepSepConv模块改善模型结构，使模型在几乎不增加延迟的情况下提升网络准确度。 模型 参数量 计算量 推理速度 YOLOv11m 20.0M 67.6GFLOPs 3.5ms Im...
【深度学习】经典的深度学习模型-01 开山之作：CNN卷积神经网络LeNet-5
【深度学习】经典的深度学习模型-01 开山之作：CNN卷积神经网络LeNet-5 Note: 草稿状态，持续更新中，如果有感兴趣，欢迎关注。。。 0. 论文信息 @article{lecun1998gradient, title={Gradient-based learning applied to document recognition}, ...
深度学习中的模型优化：以卷积神经网络为例
在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）已经成为图像识别和视觉任务的首选模型。然而，即便是最先进的模型也需要不断优化以应对日益复杂的数据集和任务。本文旨在介绍几种常见的CNN优化策略，并通过代码实例演示如何在Keras中实现它们。 1. 数据预处理 数据预处理是优化CNN的第一步。通过对图像进行缩放、裁剪、旋转等操作...
图神经网络是一类用于处理图结构数据的神经网络。与传统的深度学习模型（如卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN）不同，
一、图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）概述 图神经网络是一类用于处理图结构数据的神经网络。与传统的深度学习模型（如卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN）不同，GNNs能够捕获图数据中的节点特征、边特征以及图的整体结构信息。这使得GNNs在社交网络分析、推荐系统、生物信息学等领域具有广泛的应用...
TensorFlow 2keras开发深度学习模型实例：多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）
开发多层感知器模型 多层感知器模型（简称MLP）是标准的全连接神经网络模型。 它由节点层组成，其中每个节点连接到上一层的所有输出，每个节点的输出连接到下一层节点的所有输入。 通过一个或多个密集层创建MLP 。此模型适用于表格数据，即表格或电子表格中的数据，每个变量一列，每个变量一行。您可能需要使用MLP探索三个预测建模问题；它们是二进制分类，多分类和回归。 让我们...
python实现深度学习模型（如：卷积神经网络）。
在 Python 中实现深度学习模型，比如卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），可以使用一些深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等。这些框架提供了丰富的工具和函数，使得构建和训练深度学习模型变得更加简单和高效。 以下是使用 Tensor...
沈俊楠-典型模型-卷积&深度神经网络入门
沈俊楠-典型模型-卷积&深度神经网络入门 https://yq.aliyun.com/download/2475?spm=a2c4e.11154804.0.0.92e96a79rwMavw
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