6 种 卷积神经网络压缩方法
前言 神经网络压缩算法是，旨在将一个庞大而复杂的预训练模型（pre-trained model）转化为一个精简的小模型。 按照压缩过程对网络结构的破环程度，我们将模型压缩技术分为“前端压缩”和“后端压缩”两部分。 前端压缩：是指在不改变原网络结构的压缩技术，主要包括知识蒸馏、轻量级网络（紧凑的模型结...
人工智能与图像识别：基于卷积神经网络的猫狗分类器
随着人工智能技术的快速发展，图像识别已成为该领域的重要应用之一。卷积神经网络（CNN）作为一种深度学习算法，已被广泛用于图像分类、目标检测等任务。本文将介绍如何使用CNN构建一个猫狗分类器，并提供相应的代码示例。一、卷积神经网络的基本原理卷积神经网络是一种特殊的神经网络结构，特别适用于处理图像数据。...
人工智能与图像识别：基于深度学习的卷积神经网络
在人工智能的浪潮中，图像识别已成为了一个核心的技术领域。随着深度学习的崛起，尤其是卷积神经网络（CNN）的广泛应用，图像识别技术取得了巨大的突破。本文将深入探讨基于深度学习的图像识别技术，并给出一个简单的CNN实现的代码示例。一、深度学习在图像识别中的应用深度学习，特别是CNN，为图像识别提供了强大...
探索未来的视觉革命：卷积神经网络的崭新时代（二）
本节在学完刘二大人的卷积神经网络进阶篇，令我感受颇深，下面我先说一下知识点，文章的结尾我再表达一下我的个人看法以及刘二大人对我们的建议。 引言 本节介绍一下GoogleNet，首先说一下它的背景历史，GoogleNet是由Google研究员Christian Szegedy等人于2014年提出的深度...
探索未来的视觉革命：卷积神经网络的崭新时代（一）
引言 当谈到深度学习和计算机视觉时，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs）一直是热门话题。CNNs是一类专门设计用于处理图像数据的深度学习神经网络，已经在许多领域取得了重大成功，如图像分类、目标检测、人脸识别和自动驾驶。本文将探讨卷积神经网络的基本原理、...
python实现深度学习模型（如：卷积神经网络）。
在 Python 中实现深度学习模型，比如卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），可以使用一些深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等。这些框架提供了丰富的工具和函数，使得构建和训练深度学习模型变得更加简单和高效。 以下是使用 Tensor...
一篇文章搞懂CNN（卷积神经网络）及其所含概念
当下，计算机视觉在人工智能领域中扮演着至关重要的角色。而卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）则是计算机视觉任务中最为常用且高效的模型之一。本文将介绍CNN的基本原理、架构和一些经典网络模型。并且解释上面这幅图。 1. 什么是卷积神经网络： 卷积神经网络 =...
【复现】尝试使用numpy对卷积神经网络中各经典结构进行改写复现
前言 numpy作为Python中最常用的科学计算库之一，也被广泛应用于卷积神经网络中的各个组件。本篇博客将介绍如何使用numpy完成卷积神经网络中的各个组件，包括卷积层、池化层、全连接层等，帮助读者更好地理解卷积神经网络的实现原理，同时也能够更加熟练地使用numpy进行深度学习相关的编程。 卷...
【OctaveConv】下降一个八度:用八度卷积减少卷积神经网络中的空间冗余
前言 随着深度学习在计算机视觉领域的快速发展，卷积神经网络已成为许多任务的主流模型，如图像分类、目标检测、语义分割等。然而，传统的卷积操作在处理高分辨率图像时会消耗大量的计算资源，限制了网络的深度和规模。OctaveConv通过在不同分辨率的特征图之间进行信息交互，有效地降低了计算成本，同时保持...
【CVPR2020】ECA-Net:深度卷积神经网络的有效通道注意力
导读 ECA-Net是一种基于注意力机制的神经网络模型，它在图像分类和目标检测等计算机视觉任务中取得了非常好的表现。近年来，深度学习技术在计算机视觉领域得到了广泛应用，但是在处理大尺度高分辨率图像时，常规的卷积神经网络模型存在一些局限性。ECA-Net通过引入可变的全局上下文信息，解决了这个问题...
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