为什么卷积现在不火了：CNN研究热度降温的深层原因分析
在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）曾经是计算机视觉的代名词。自2012年AlexNet在ImageNet竞赛中取得突破性成功以来，CNN在图像识别、目标检测等领域掀起了一场革命。然而，纵观近年的顶会论文和研究热点，我们不得不承认一个现实：CNN相关的研究论文正在减少，曾经的"主角"似乎正逐渐淡出研究者的视野。这种变化绝非偶然，而是深度学习技术发展和应用需求变化共同作用的必然结果。本文将深入剖....
CNN依旧能战：nnU-Net团队新研究揭示医学图像分割的验证误区，设定先进的验证标准与基线模型
这篇论文研究了在3D医学图像分割领近年引入了许多新的架构和方法，但大多数方法并没有超过2018年的原始nnU-Net基准。作者指出，许多关于新方法的优越性的声称在进行严格验证后并不成立，这揭示了当前在方法验证上存在的不严谨性。 揭示验证短板：深入探讨了当前医学图像分割研究中存在的验证不足问题，特别是在新方法与旧基准的比较中缺乏严格的科学验证和不公平的比较基准。 系统性的基准测试：通过广泛的实...
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....
【图像分类】基于LIME的CNN 图像分类研究（Matlab代码实现）
1 概述基于LIME（Local Interpretable Model-Agnostic Explanations）的CNN图像分类研究是一种用于解释CNN模型的方法。LIME是一种解释性模型，旨在提供对黑盒模型（如CNN）预测结果的可解释性。下面是简要的步骤：1. 数据准备：首先，准备一个用于图像分类的数据集，该数据集应包含图像样本和相应的标签。可以使用已有的公开数据集，如MNIST、CIF....
基于CBAM-CNN卷积神经网络预测研究（Python代码实现）
1 概述CBAM(CBAM-CNN)是一种用于计算机视觉领域的卷积神经网络结构，它能够有效地从图像中学习关注和调整。CBAM模型结合了通道注意力模块（Channel Attention Module）和空间注意力模块（Spatial Attention Module）两个部分，用于提升卷积神经网络的性能。通道注意力模块（CAM）旨在通过学习不同通道之间的相关性，为每个通道分配适当的注意力权重。该....
【ARIMA-WOA-CNN-LSTM】合差分自回归移动平均方法-鲸鱼优化-卷积神经网络-长短期记忆神经网络研究（Python代码实现）
1 概述1.1 ARIMA模型差分自回归移动平均模型( ARIMA)元一PE用于各领域的预测模型 17-19],主要包含自回归模型和移动平均模型2个部分。自回归模型的阶数为p,信号差分的阶数为d ,移动平均模型的阶数为q,因此模型通常表示成ARIMA( p,d ,q) ,具体的数学表达式为:( 1）对所研究的时间序列数据进行平稳性验证,如果不满足要求,则对其进行d阶差分转换成平稳时间序列。(2）....
【CEEMDAN-CNN-LSTM】完备集合经验模态分解-卷积神经长短时记忆神经网络研究（Python代码实现）
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1 概述1.1 完备集合经验模态分解原理1.2 鲸鱼优化1.3 LSTM2 运行结果3 参考文献4 Python代码实现1 概述参考文献：1.1 完备集合经验模态分解原理早期的 EMD 方法具有较强的自适应性，能够有效地分解时间序列；但是，算法在运算过程中容易出现模....
基于ARIMA-CNN-LSTM预测模型研究（Python代码实现）
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1 概述1.1 AＲIMA 模型1.2 CNN － LSTM 模型2 运行结果3 参考文献4 Python代码实现1 概述文献来源：1.1 AＲIMA 模型AＲIMA 模型由 Box 和 Jenkins 于 20 世纪 70 年代提出，是一种著名的时间序列预测方法，....
【文本分类】基于预训练语言模型的BERT-CNN多层级专利分类研究
·阅读摘要： 本文利用BERT的预训练数据，结合CNN，应用于专利分类。由于专利的特性，本文还提出使用多层级方法来增强模型。（文章发表在《中文信息学报》，核心期刊）·参考文献： [1]陆晓蕾,倪斌.基于预训练语言模型的BERT-CNN多层级专利分类研究[J].中文信息学报,2021,35(11):70-79.[0] 引言 提出工业界和学术界产生了大量专利申请，现行《国际....
【CV学霸开讲】卷积神经网络压缩、多模态的语义分析研究
陈师哲同学在“多模态情感识别”和“视频内容自然语言描述”研究方面取得了突出的研究成果，在领域顶级会议和期刊发表论文十余篇，并在多项高水平学术竞赛中取得优异成绩，表现出很强的科研能力、实践动手能力和科研潜力。 王云鹤在神经网络加速压缩方面做了深入研究。他提出利用离散余弦变换将卷积神经网络预测过程中的卷积计算从空间域转换为频率域，在准确度只有轻微下降的前提下，预测速度大幅度提升、模型消耗的存储大幅度....
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