YOLO11实战：新颖的多尺度卷积注意力（MSCA）加在网络不同位置的涨点情况 | 创新点如何在自己数据集上高效涨点，解决不涨点掉点等问题
本文解决的问题点：创新点为什么在自己数据集不涨点，甚至出现降点的现象？？？ 原因分析：不同数据集加入创新点存在表现不一致是正常现象，甚至放在网络不同位置也存在有的位置能够涨点，有的位置降点现象！！！ 如何解决： 将创新点放入不同网络位置并提供对应的yaml文件，总有一种能够在你数据集下高效涨点。所以还是要多做实验，做各种尝试，可能就能取得意外的涨点现象！！！ 涨点情况：原...
深度学习实践：构建并训练卷积神经网络（CNN）对CIFAR-10数据集进行分类
深度学习实践：构建并训练卷积神经网络（CNN）对CIFAR-10数据集进行分类 引言 在计算机视觉领域中，CIFAR-10数据集是一个经典的基准数据集，广泛用于图像分类任务。本文将介绍如何使用PyTorch框架构建一个简单的卷积神经网络（CNN），并在CIFAR-10数据集上进行训练和评估。通过本文，您将了解到数据预处理、模型定义、训练过程及结果可视化的完整流程。 数据预处理...
【Python机器学习】卷积神经网络Vgg19模型预测动物类别实战（附源码和数据集）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~典型神经网络在深度学习的发展过程中，出现了很多经典的卷积神经网络，它们对深度学习的学术研究和工业生产斗起到了促进的作用，如VGG ResNet Inception DenseNet等等，很多实际使用的卷积神经网络都是在它们的基础上进行改进的，下面主要讨论VGG卷积神经网络VGG-16是共16层的卷积神经网络，有大约1.38亿个网络参数网络结构图....
PyTorch搭建卷积神经网络（CNN）进行视频行为识别（附源码和数据集）
需要数据集和源码请点赞关注收藏后评论区留下QQ邮箱~~~一、行为识别简介行为识别是视频理解中的一项基础任务，它可以从视频中提取语义信息，进而可以为其他任务如行为检测，行为定位等提供通用的视频表征现有的视频行为数据集大致可以划分为两种类型1：场景相关数据集 这一类的数据集场景提供了较多的语义信息 仅仅通过单帧图像便能很好的判断对应的行为 2：时序相关数据集 这一类数据集对时....
PyTorch搭建图卷积神经网络（GCN）完成对论文分类及预测实战（附源码和数据集）
需要数据集和源码请点赞关注收藏后评论区留言~~~一、数据集简介我们将使用Cora数据集。该数据集共2708个样本点，每个样本点都是一篇科学论文，所有样本点被分为7个类别，类别分别是1）基于案例；2）遗传算法；3）神经网络；4）概率方法；5）强化学习；6）规则学习；7）理论每篇论文都由一个1433维的词向量表示，所以，每个样本点具有1433个特征。词向量的每个元素都对应一个词，且该元素只有0或1两....
PyTorch搭建卷积神经网络（ResNet-50网络）进行图像分类实战（附源码和数据集）
需要数据集和源码请点赞关注收藏后评论区留言~~~一、实验数据准备我们使用的是MIT67数据集，这是一个标准的室内场景检测数据集，一个有67个室内场景，每类包括80张训练图片和20张测试图片 读者可通过以下网址下载但是数据集较大，下载花费时间较长，所以建议私信我发给你们数据集将下载的数据集解压，主要使用Image文件夹，这个文件夹一共包含6700张图片，还有它们标签的txt文件大体流程分为以下几步....
使用卷积神经网络CNN训练minist数据集（二）
""" 使用CNN训练minist数据集 """ # 导入模块 from tensorflow.keras.utils import to_categorical from tensorflow.keras import models, layers from tensorflow.keras.optimizers import RMSprop ...
基于FNC(全卷积神经网络)及PASCAL-VOC数据集做图像语义分割(附代码)
引言 本实验基于FNC(全卷积神经网络)及PASCAL-VOC数据集做图像语义分割。图像语义分割(Semantic Segmentation)是图像处理和是机器视觉技术中关于图像理解的重要一环，也是 AI 领域中一个重要的分支。语义分割即是对图像中每一个像素点进行分类，确定每个点的类别（如属于背景、人或车等），从而进行区域划分。目前，语义分割已经被广泛应用于自动驾驶、无人机落点判定等场景中。 ....
探索用卷积神经网络实现MNIST数据集分类
问题对比单个全连接网络，在卷积神经网络层的加持下，初始时，整个神经网络模型的性能是否会更好。方法模型设计两层卷积神经网络（包含池化层），一层全连接网络。选择 5 x 5 的卷积核，输入通道为 1，输出通道为 10：此时图像矩阵经过 5 x 5 的卷积核后会小两圈，也就是4个数位，变成 24 x 24，输出通道为10；选择 2 x 2 的最大池化层：此时图像大小缩短一半，变成 12 x 12，通道....
Pytorch 搭建卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN在GPU上预测MNIST数据集
卷积神经网络CNNimport torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt import torch.utils.data as Data import torchvision # 下载MNIST数据集 # 若已有该数据集，需改为DOWNLOAD_M....
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