- 本书摘自《深度学习：卷积神经网络从入门到精通》——书中第1章，第1.2节，作者是李玉鑑、张婷、单传辉、刘兆英等。 本书摘自《深度学习：卷积神经网络从入门到精通》——书中第1章，第1.2节，作者是李玉鑑、张婷、单传辉、刘兆英等。
- 基于卷积神经网络的车道线检测 介绍车道线检测是自动驾驶和高级驾驶辅助系统（ADAS）的关键组件。随着深度学习的发展，尤其是卷积神经网络（CNN）的进步，车道线检测的准确性和效率得到了显著提升。CNN擅长处理图像数据，通过学习图像特征，可以自动提取不同环境下的车道线信息。 应用使用场景自动驾驶车辆：帮助车辆保持在正确车道。高级驾驶辅助系统（ADAS）：提供偏离警告、车道保持辅助等功能。交通监... 基于卷积神经网络的车道线检测 介绍车道线检测是自动驾驶和高级驾驶辅助系统（ADAS）的关键组件。随着深度学习的发展，尤其是卷积神经网络（CNN）的进步，车道线检测的准确性和效率得到了显著提升。CNN擅长处理图像数据，通过学习图像特征，可以自动提取不同环境下的车道线信息。 应用使用场景自动驾驶车辆：帮助车辆保持在正确车道。高级驾驶辅助系统（ADAS）：提供偏离警告、车道保持辅助等功能。交通监...
- 🍀引言在深度学习的快速发展中，卷积神经网络（CNN）在图像处理领域表现卓越。然而，处理序列数据（如语音或文本）时，IDCNN（空洞卷积网络）作为一种新兴的模型，展现出优越的性能。本博客将介绍IDCNN的基本概念及其应用实践，帮助您理解并实践这一高效的模型。 🍀IDCNN概述IDCNN，即空洞卷积网络（Iterated Dilated Convolutional Neural Netwo... 🍀引言在深度学习的快速发展中，卷积神经网络（CNN）在图像处理领域表现卓越。然而，处理序列数据（如语音或文本）时，IDCNN（空洞卷积网络）作为一种新兴的模型，展现出优越的性能。本博客将介绍IDCNN的基本概念及其应用实践，帮助您理解并实践这一高效的模型。 🍀IDCNN概述IDCNN，即空洞卷积网络（Iterated Dilated Convolutional Neural Netwo...
- YOLOv8+PySide6的交通红绿灯目标检测 介绍YOLOv8（You Only Look Once Version 8）是YOLO系列最新的实时目标检测模型，具有高精度和高效率的特点。PySide6是Qt for Python的官方绑定，提供了用Python开发图形用户界面的工具。将这两者结合，可以实现一个用于交通红绿灯目标检测的应用。 应用使用场景智能交通管理系统：通过实时监控交通... YOLOv8+PySide6的交通红绿灯目标检测 介绍YOLOv8（You Only Look Once Version 8）是YOLO系列最新的实时目标检测模型，具有高精度和高效率的特点。PySide6是Qt for Python的官方绑定，提供了用Python开发图形用户界面的工具。将这两者结合，可以实现一个用于交通红绿灯目标检测的应用。 应用使用场景智能交通管理系统：通过实时监控交通...
- Python OpenCV 影像处理：傅立叶转换 介绍傅立叶转换（Fourier Transform）是一种数学变换，能够将空间域或时间域的信号转换为频率域信号。它在影像处理、信号分析等领域有着广泛的应用。 应用使用场景去噪：通过滤除高频噪声，保留图像中的主要信息。边缘检测：利用频率成分识别图像中的轮廓和边缘。图像压缩：通过压缩高频成分减少存储空间。图像复原：修复图像中的模糊或失真部分。下... Python OpenCV 影像处理：傅立叶转换 介绍傅立叶转换（Fourier Transform）是一种数学变换，能够将空间域或时间域的信号转换为频率域信号。它在影像处理、信号分析等领域有着广泛的应用。 应用使用场景去噪：通过滤除高频噪声，保留图像中的主要信息。边缘检测：利用频率成分识别图像中的轮廓和边缘。图像压缩：通过压缩高频成分减少存储空间。图像复原：修复图像中的模糊或失真部分。下...
- 介绍DeepArt 是一种将普通照片转化为具有特定艺术风格图片的应用。它利用深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），来实现图像风格迁移（style transfer）。DeepArt 可以将任意输入图像转换成类似于著名艺术家的绘画风格，从而生成独特的、充满艺术感的作品。应用使用场景• 数码艺术创作：数字艺术家可以快速将照片转换为不同艺术风格的作品。• 社交媒体内容制作：用户可以创建个性化... 介绍DeepArt 是一种将普通照片转化为具有特定艺术风格图片的应用。它利用深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），来实现图像风格迁移（style transfer）。DeepArt 可以将任意输入图像转换成类似于著名艺术家的绘画风格，从而生成独特的、充满艺术感的作品。应用使用场景• 数码艺术创作：数字艺术家可以快速将照片转换为不同艺术风格的作品。• 社交媒体内容制作：用户可以创建个性化...
- Replika: AI驱动的聊天伴侣 介绍Replika 是一个使用人工智能（AI）技术开发的聊天机器人，旨在为用户提供情感支持和心理疏导。它通过自然语言处理（NLP）技术，与用户进行对话，并根据用户的情绪和需求提供适当的回应和建议。Replika 可以帮助用户减轻压力、管理情绪，并提供一种安全、私密的交流方式。 应用使用场景情感支持：为孤独或情绪低落的用户提供陪伴和鼓励。心理疏导：帮助用... Replika: AI驱动的聊天伴侣 介绍Replika 是一个使用人工智能（AI）技术开发的聊天机器人，旨在为用户提供情感支持和心理疏导。它通过自然语言处理（NLP）技术，与用户进行对话，并根据用户的情绪和需求提供适当的回应和建议。Replika 可以帮助用户减轻压力、管理情绪，并提供一种安全、私密的交流方式。 应用使用场景情感支持：为孤独或情绪低落的用户提供陪伴和鼓励。心理疏导：帮助用...
- Artbreeder: 在线混合和生成图像的平台 介绍Artbreeder 是一个基于生成对抗网络（GAN）技术的在线平台，允许用户通过调整和混合现有图像来创作和分享新的艺术作品。用户可以上传自己的图像，并使用平台提供的工具来修改特征、风格等，使图像生成过程既简单又具有创造性。 应用使用场景数字艺术与插画：为艺术家和设计师提供灵感和素材。角色设计：游戏开发者和动画制作者可以快速生成角色原型... Artbreeder: 在线混合和生成图像的平台 介绍Artbreeder 是一个基于生成对抗网络（GAN）技术的在线平台，允许用户通过调整和混合现有图像来创作和分享新的艺术作品。用户可以上传自己的图像，并使用平台提供的工具来修改特征、风格等，使图像生成过程既简单又具有创造性。 应用使用场景数字艺术与插画：为艺术家和设计师提供灵感和素材。角色设计：游戏开发者和动画制作者可以快速生成角色原型...
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- 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一类专门用于处理具有网格结构数据的深度学习模型，例如图像。CNN 在计算机视觉领域的成功，主要得益于其独特的结构，其中卷积层和池化层起到了至关重要的作用。本文将详细介绍卷积层和池化层的作用及其在 CNN 中的工作原理。 卷积层的作用卷积层是 CNN 的核心，它通过卷积操作来提取输入数据中的特征。卷积操作是一种... 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一类专门用于处理具有网格结构数据的深度学习模型，例如图像。CNN 在计算机视觉领域的成功，主要得益于其独特的结构，其中卷积层和池化层起到了至关重要的作用。本文将详细介绍卷积层和池化层的作用及其在 CNN 中的工作原理。 卷积层的作用卷积层是 CNN 的核心，它通过卷积操作来提取输入数据中的特征。卷积操作是一种...
- 1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） %定义卷积神经网络的基础结构layers = [ imageInputLayer([656 875 3]);%注意，656,875为能量图的大小，不能改........................................... 1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） %定义卷积神经网络的基础结构layers = [ imageInputLayer([656 875 3]);%注意，656,875为能量图的大小，不能改...........................................
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- 卷积神经网络：h*w*c编辑编辑 卷积：提取特征池化：压缩特征 编辑 编辑编辑编辑可以使用多个卷积核，从不同维度提取特征：编辑编辑编辑编辑池化（下采样）：编辑整体网络架构（带参数计算的，叫做网络的一层，卷积层，全连接层） 卷积神经网络：h*w*c编辑编辑 卷积：提取特征池化：压缩特征 编辑 编辑编辑编辑可以使用多个卷积核，从不同维度提取特征：编辑编辑编辑编辑池化（下采样）：编辑整体网络架构（带参数计算的，叫做网络的一层，卷积层，全连接层）
- 卷积神经网络卷积神经网络(CNN)由输入层、卷积层、激活函数、池化层以及全连接层构成。INPUT（输入层）-CONV（卷积层）-RELU（激活函数）-POOL（池化层）-FC（全连接层）简单来说：卷积用来提取特征，池化压缩特征，全连接层用来加权重 卷积层卷积层的作用是用来提取特征，卷积层主要涉及的参数包括：滑动窗口步长，卷积核尺寸，填充边缘，卷积核个数。卷积核的工作原理如下图所示：如下图所... 卷积神经网络卷积神经网络(CNN)由输入层、卷积层、激活函数、池化层以及全连接层构成。INPUT（输入层）-CONV（卷积层）-RELU（激活函数）-POOL（池化层）-FC（全连接层）简单来说：卷积用来提取特征，池化压缩特征，全连接层用来加权重 卷积层卷积层的作用是用来提取特征，卷积层主要涉及的参数包括：滑动窗口步长，卷积核尺寸，填充边缘，卷积核个数。卷积核的工作原理如下图所示：如下图所...
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