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...
网络安全公开数据集Maple-IDS，恶意流量检测数据集开放使用！
Maple-IDS 是由东北林业大学网络安全实验室公开发布的网络入侵检测评估数据集，以下是关于它的一些重要信息 124： 目的：提升异常基础入侵检测系统（IDS）以及入侵预防系统（IPS）的性能与可靠性。在网络攻击日益复杂的情况下，为测试和验证 IDS 及 IPS 解决方案提供可靠且紧跟时代的数据集。 特点： 包含多种攻击类型...
【Tensorflow+Keras】keras实现条件生成对抗网络DCGAN--以Minis和fashion_mnist数据集为例
1 引言 条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Nets，简称CGAN)是GAN的改进。 举例如图所示，如果使用Minist数据集 在GAN中，在训练时，随机初始化一个和图片大小一致的矩阵和原始图片的矩阵进行博弈，产生一个新的类似于原始图片的网络。 在Conditional GAN中，在训练时，会同时输入label，告诉当...
中文电影数据集情感分类的torch网络，数据集下载地址
步骤如下：数据集：找到一个中文电影评论数据集，可以从以下网站下载:https://www.aclweb.org/anthology/O18-2012/https://github.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus/blob/master/datasets/ChnSentiCorp_htl_all/intro.ipynb数据预处理：将数据集分为训练集和测试集，并进行数....
TensorFlow、Keras 和 Python 构建神经网络分析鸢尾花iris数据集|代码数据分享
原文链接：http://tecdat.cn/?p=30305 鸢尾花iris数据集以及MNIST数据集可能是模式识别文献中最著名的数据集之一（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 任务描述 这是机器学习分类问题的“Hello World”示例。它由罗纳德·费舍尔...
【动手学深度学习】深入浅出深度学习之利用神经网络识别螺旋状数据集
一、实验目的 利用神经网络识别螺旋状数据集（python实现）； 正确理解深度学习所需的数学知识。 二、实验准备 根据GPU安装pytorch版本实现GPU运行实验代码； 配置环境用来运行 Python、Jupyter Notebo...
基于yolov2深度学习网络的人脸检测matlab仿真,图像来自UMass数据集
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 YOLOv2是由Joseph Redmon等人在2016年提出的实时目标检测算法，其核心理念是在单个神经网络中一次性完成对整幅图像的预测。对于人脸检测任务，YOLOv2通过端到端的学习，能够在整个图像上直接预测出人脸的位置和大小。 3.1 网络架构与特征提取 YOLOv2基于Darknet-19卷积神...
【PyTorch实战演练】AlexNet网络模型构建并使用Cifar10数据集进行批量训练（附代码）
0. 前言 按照国际惯例，首先声明：本文只是我自己学习的理解，虽然参考了他人的宝贵见解及成果，但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错误，希望批评指正，共同进步。 本文的写作目的主要有以下3点： 介绍经典卷积神经元网络——AlexNet； 基于AlexNet进行改造，使用PyTorch进行编码； 使用批量训练的方法...
【PyTorch实战演练】使用Cifar10数据集训练LeNet5网络并实现图像分类（附代码）
0. 前言 按照国际惯例，首先声明：本文只是我自己学习的理解，虽然参考了他人的宝贵见解，但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错误，希望批评指正，共同进步。 本文是基于PyTorch框架使用LeNet5网络实现图像分类的实战演练，训练的数据集采用Cifar10，旨在通过实操强化对深度学习尤其是卷积神经元网络的理解。 本文是一个完整的保姆...
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