【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...
CNN+GRU的网络攻击检测识别详细教学
视频讲解：CNN+GRU的网络攻击检测识别完整代码数据_哔哩哔哩_bilibili效果： 代码：import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, BatchNormalization, LSTM, Dropout, Flatten, Dense, Add from te....
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Faster R-CNN网络的烟雾检测系统matlab仿真,带GUI操作界面
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 经过R-CNN和Fast RCNN的积淀，Ross B. Girshick在2016年提出了新的Faster RCNN，在结构上，Faster RCNN已经将特征抽取(feature extraction)，proposal提取，bounding box regression(rect refine)，clas...
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。...
使用深度学习模型CNN进行实时情绪检测研究（Matlab代码实现）
1 概述使用深度学习模型CNN进行实时情绪检测是一种应用广泛的研究方向。下面是一个简要的步骤：1. 数据收集和标注：收集包含情绪标签的大量人脸图像数据集。可以通过各种渠道收集，如在线数据库或自行采集。确保数据集中有多样性的情绪表达，如喜悦、愤怒、悲伤、惊讶等。同时，为每个人脸图像标注相应的情绪标签。2. 数据预处理：对收集到的人脸图像进行预处理，如人脸检测和对齐，以确保输入CNN模型的图像具有统....
【检测|RCNN系列-5】Light-Head R-CNN的稳精度、提速度之路（附论文获取方式）
1、简介Two Stage的目标检测算法的网络结构分成2部分，一部分是Region Proposal的生成过程，另一部分是基于ROI预测框的过程（head部分）。对于像Faster RCNN、R-FCN这样的Two Stage的目标检测算法，第2部分有一些操作耗时且存储量较大，因此称为Heavy head。而本文的Light head RCNN则是通过对第2部分的修改减少了许多复杂操作，所以称之....
首个目标检测扩散模型，比Faster R-CNN、DETR好，从随机框中直接检测
编辑：杜伟、陈萍扩散模型不但在生成任务上非常成功，这次在目标检测任务上，更是超越了成熟的目标检测器。扩散模型（ Diffusion Model ）作为深度生成模型中的新 SOTA，已然在图像生成任务中超越了原 SOTA：例如 GAN，并且在诸多应用领域都有出色的表现，如计算机视觉，NLP、分子图建模、时间序列建模等。近日，来自香港大学的罗平团队、腾讯 AI Lab 的研究者联合提出一种新框架 D....
用CNN做基础模型，可变形卷积InternImage实现检测分割新纪录！
来自浦江实验室、清华等机构的研究人员提出了一种新的基于卷积的基础模型，称为 InternImage，与基于 Transformer 的网络不同，InternImage 以可变形卷积作为核心算子，使模型不仅具有检测和分割等下游任务所需的动态有效感受野，而且能够进行以输入信息和任务为条件的自适应空间聚合。InternImage-H 在 COCO 物体检测上达到 65.4 mAP，ADE20K 达到 ....
【项目实践】基于Mask R-CNN的道路物体检测与分割（从数据集制作到视频测试）（二）
5、基于表征学习的ReID方法实践 本项目基于以上说明的论文进行实践，数据集时Market1501数据集。针对论文中的Baseline网络GoogleNet进行了替换，实践的Baseline网络为ResNet50模型，同时使用了与训练的方式对论文进行了实践。5.1、数据集制作软件配置5.2、 数据集制作标注完成后执行如下指令：执行上图的指令后，更改如下数据集得到类似co....
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