【YOLOv8改进 - 卷积Conv】DWRSeg：扩张式残差分割网络，提高特征提取效率和多尺度信息获取能力，助力小目标检测
YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录： YOLO有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLO基础解析+创新改进+实战案例 介绍 摘要 许多当前的研究直接采用多速率深度扩张卷积，以同时从一个输入特征图中捕获多尺度上下文信息，从而提高实时语义分割的特征提取效率。然而，由于不合理的...
【从零开始学习深度学习】21. 卷积神经网络（CNN）之二维卷积层原理介绍、如何用卷积层检测物体边缘
卷积神经网络（convolutional neural network）是含有卷积层（convolutional layer）的神经网络。最常见的卷积神经网络均使用二维卷积层。它有高和宽两个空间维度，常用来处理图像数据。本文将介绍简单形式的二维卷积层工作原理。 1. 二维互相关运算 虽然卷积层得名于卷积（convolution）运算，但我们通常在卷积层中使用更加直观的互相关（cr...
基于CNN卷积神经网络的口罩检测识别系统matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 新型冠状病毒可以通过呼吸道飞沫等方式传播，正确佩戴口罩可以有效切断新冠肺炎病毒的传播途径，是预防感染的有效措施。国内公众场合要求佩戴口罩。而商场、餐饮、地铁等人员密集型的场所对人流量高峰时段的应对措施往往令人力不从心，会消耗大量的人力资源且容易漏检，因此实现口罩人脸检测与识别能够自动检测是否佩戴口罩，减...
m基于CNN卷积神经网络的口罩识别系统matlab仿真,带GUI操作界面,可以检测图片和视频,统计人数
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 CNN 由许多神经网络层组成。卷积和池化这两种不同类型的层通常是交替的。网络中每个滤波器的深度从左到右增加。最后通常由一个或多个全连接的层组成。 Convnets 背后有三个关键动机：局部感受野、共享权重和池化。 （1）局部感受野 如果想保留图像中的空间信息，那么用像素矩阵表示每个图像是很方便的。...
使用卷积神经网络构建图像分类模型检测肺炎
在本篇文章中，我将概述如何使用卷积神经网络构建可靠的图像分类模型，以便从胸部x光图像中检测肺炎的存在。肺炎是一种常见的感染，它使肺部的气囊发炎，引起呼吸困难和发烧等症状。尽管肺炎并不难治疗，但及时诊断是至关重要的。如果没有适当的治疗，肺炎可能会致命，特别是在儿童和老年人中。胸部x光检查是诊断肺炎的一种负担得起的方法。开发一种能够可靠地根据x光图像对肺炎进行分类的模型，可以减轻需求高的地区医生的负....
Bi-GCN：基于双向图卷积网络的社交媒体谣言检测
论文标题：Rumor Detection on Social Media with Bi-Directional Graph Convolutional Networks论文链接：https://arxiv.org/abs/2001.06362论文来源：AAAI 2020一、概述传统的谣言检测方法缺乏从谣言的传播（propagation）和扩散（propagation）结构中学习的高层表示。最近....
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