TPAMI 2024：计算机视觉中基于图神经网络和图Transformers的方法和最新进展
近年来，图神经网络（GNNs）和图Transformers在计算机视觉领域取得了显著的进展，为图像识别、目标检测和场景理解等任务提供了强大的工具。最近，一篇发表在TPAMI 2024上的综述文章，全面回顾了GNNs和图Transformers在计算机视觉中的应用，并从任务导向的角度进行了深入分析。 ...
【Keras+计算机视觉+Tensorflow】生成对抗神经网络中DCGAN、CycleGAN网络的讲解（图文解释 超详细）
觉得有帮助麻烦点赞关注收藏~~~一、生成对抗网络简介生成对抗网络(GANs，Generative Adversarial Nets),由Ian Goodfellow在2014年提出的,是当今计算机科学中最有趣的概念之一。GAN最早提出是为了弥补真实数据的不足，生成高质量的人工数据。GAN的主要思想是通过两个模型的对抗性训练。随着训练过程的推进，生成网络（Generator，G）逐渐变得擅长创建看....
【Keras计算机视觉】Faster R-CNN神经网络实现目标检测实战（附源码和数据集 超详细）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、目标检测的概念目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向，广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域，通过计算机视觉减少对人力资本的消耗，具有重要的现实意义。因此，目标检测也就成为了近年来理论和应用的研究热点，它是图像处理和计算机视觉学科的重要分支，也是智能监控系统的核心部分，同时目标检测也是泛身份识别领域的一个基础性的....
人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩、强化学习、元学习）
人工智能领域：面试常见问题 1.深度学习基础 为什么归一化能够提高求解最优解的速度？为什么要归一化？归一化与标准化有什么联系和区别？归一化有哪些类型？Min-max归一化一般在什么情况下使用？Z-score归一化在什么情况下使用？学习率过大或过小对网络会有什么影响？batch size...
深度学习基础入门篇[8]：：计算机视觉与卷积神经网络、卷积模型CNN综述、池化讲解、CNN参数计算
深度学习基础入门篇[8]：：计算机视觉与卷积神经网络、卷积模型CNN综述、池化讲解、CNN参数计算 1.计算机视觉与卷积神经网络 1.1计算机视觉综述 计算机视觉作为一门让机器学会如何去“看”的学科，具体的说，就是让机器去识别摄像机拍摄的图片或视频中的物体，检测出物体所在的位置，并对目标物体进行跟踪，从而理解并描述出图片或视频里的场景和故事，以此来模拟人脑视觉系统。因此，计算机视觉也通常被...
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计算机视觉中的神经网络可视化工具与项目
CNN解释器这是一个中国博士发布的名叫CNN解释器的在线交互可视化工具。主要对于那些初学深度学习的小白们 理解关于神经网络是如何工作很有帮助，如卷积过程，ReLU过程，平均池化过程，中间每一层的特征图的样子，都可以看到，相当于给了一个显微镜，可以随意对任意一层，任何一项操作的前后变化，观察得清清楚楚。显示卷积的过程中前后特征图的变化，中间的操作CNN是如何输出预测的还可以在线上传图片，看到一张图....
【动手学计算机视觉】第十八讲：卷积神经网络之GoogLeNet
前言在前一篇文章介绍VGG时，我提到2014年对于计算机视觉领域是一个丰收的一年，在这一年的ImageNet图像识别挑战赛(ILSVRC,ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)中出现了两个经典、影响至深的卷积神经网络模型，其中第一名是GoogLeNet、第二名是VGG。没错，本文的主角就是2014年ILSVRC的第一名--GoogLe....
【动手学计算机视觉】第十七讲：卷积神经网络之VGG
前言2014年对于计算机视觉领域是一个丰收的一年，在这一年的ImageNet图像识别挑战赛(ILSVRC,ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)中出现了两个经典、影响至深的卷积神经网络模型，其中第一名是GoogLeNet、第二名是VGG，都可以称得上是深度计算机视觉发展过程中的经典之作。虽然在名次上GoogLeNet盖过了VGG，但是....
【动手学计算机视觉】第十六讲：卷积神经网络之AlexNet
前言前文详细介绍了卷积神经网络的开山之作LeNet，虽然近几年卷积神经网络非常热门，但是在LeNet出现后的十几年里，在目标识别领域卷积神经网络一直被传统目标识别算法(特征提取+分类器)所压制，直到2012年AlexNet(ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks)在ImageNet挑战赛一举夺魁，使得卷积神经网....
【动手学计算机视觉】第十五讲：卷积神经网络之LeNet
前言提起卷积神经网络，也许可以避开VGG、GoogleNet，甚至可以忽略AleNet，但是很难不提及LeNet。LeNet是由2019年图灵奖获得者、深度学习三位顶级大牛之二的Yann LeCun、Yoshua Bengio于1998年提出(Gradient-based learning applied to document recognition)，它也被认为被认为是最早的卷积神经网络模型....
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