关于卷积神经网络，你还有哪些不知道的知识点呢，之前我们介绍了大部分，今天再来补充一下～

卷积神经网络是深度学习在计算机视觉领域的突破性成果，在计算机视觉领域，往往我们输入的图像都很大，使用全连接网络的话，计算的代价较高；另外图像也很难保留原有的特征...

本篇分享论文Graph Convolutional Network for Image Restoration: A Survey，由西工大&西澳大学&同济大学...

下图展示了传统机器学习算法与深度学习技术在数据量方面的性能比较。从图表中可以明显看出，随着数据量的增加，深度学习算法的性能也随之提升。

利用这个观点，经过不断的努力，逐渐发展成了现在的卷积神经网络。通过卷积核提取图像的局部特征，生成一个个神经元，再经过深层的连接，就构建出了卷积神经网络。

卷积神经网络的基本结构由卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）、全连接层（Fully Connected Lay...

下载狗与狼分类数据集，数据来自ImageNet，每个分类有大约120张训练图像与30张验证图像。使用download接口下载数据集，并自动解压到当前目录。

作者通过在三个数据集上针对变压器和卷积神经网络模型进行故障注入实验，总共进行了约330万个推断。作者的广泛实验和发现表明，与卷积神经网络模型相比，变压器模型对软...

背景意义：运动性疲劳是日常体育锻炼或竞技体育运动中常见的一种现象，它的发生不仅会降低个体的工作能力，同时也会增加个体损伤的机率，其产生机制及其复杂。根据发生部位...

通过这次实验，我不仅对卷积神经网络的原理和工作方式有了更深入的理解，还对AlexNet的重要性和影响有了更深刻的认识。我学会了如何应用卷积神经网络进行图像分类任...

神经元是神经网络中的基本处理单元，模拟生物神经元的功能。它接收输入，进行加权求和，然后通过一个激活函数生成输出。

启动jupyter notebook，使用新增的pytorch环境新建ipynb文件，为了检查环境配置是否合理，输入import torch以及torch.cu...

深度学习技术在当今技术市场上面尚有余力和开发空间的，主流落地领域主要有：视觉，听觉，AIGC这三大板块。目前视觉板块的框架和主流技术在我上一篇基于Yolov7-...

膨胀卷积是为解决语义分割任务而提出的。因为深度学习的蓬勃发展，其也被迁移应用于语义分割领域。当时的SOTA方法多是基于卷积神经网络，但卷积神经网络当初是为图像分...

在目标检测领域可以划分为了人脸检测与通用目标检测，往往人脸这方面会有专门的算法（包括人脸检测、人脸识别、人脸和其他属性的识别等等），并且可以和通用目标检测（识别...

今天总结了一些关于「卷积神经网络」的经典论文分享给大家，希望可以给大家发论文提供一些灵感。

卷积神经网络就是含有卷积层的神经网络，深度卷积神经网络的兴起改变了计算机视觉任务中手工设计特征的传统，引领了诸多影响深远的研究。

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种特殊类型的神经网络，特别适合于处理具有网格结构的数据，如图像和视频。...