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- 前言 在【模式识别】SVM实现人脸表情分类一文中，我曾使用Hog特征+SVM的方式实现表情分类，但对于Hog特征的原理并未做深入整理。此篇将结合scikit-image来简单分析Hog特征的原理和维度关... 前言 在【模式识别】SVM实现人脸表情分类一文中，我曾使用Hog特征+SVM的方式实现表情分类，但对于Hog特征的原理并未做深入整理。此篇将结合scikit-image来简单分析Hog特征的原理和维度关...
- 专业课考试 我是人工智能专业开设以来的第一届学生，这带来了一个弊端，那便是专业课考试无往年真题可以参考。其它传统专业可以通过刷题来快速掌握考点，并且每年题目的差异性不会太大，比较好准备。而我们专业的学生... 专业课考试 我是人工智能专业开设以来的第一届学生，这带来了一个弊端，那便是专业课考试无往年真题可以参考。其它传统专业可以通过刷题来快速掌握考点，并且每年题目的差异性不会太大，比较好准备。而我们专业的学生...
- 结尾有测试代码 github上有预训练。 一、写在前面的话 本文针对网络部署时面临的内存和资源有限的问题，提出两种不同的Ghost模块，旨在利用成本低廉的线性运算来生成Ghost特征图。C-Ghost模块被应用于CPU等设备，并通过简单的模块堆叠实现C-GhostNet。适用于GPU等设备的G-Ghost模块利用阶段性特征冗余... 结尾有测试代码 github上有预训练。 一、写在前面的话 本文针对网络部署时面临的内存和资源有限的问题，提出两种不同的Ghost模块，旨在利用成本低廉的线性运算来生成Ghost特征图。C-Ghost模块被应用于CPU等设备，并通过简单的模块堆叠实现C-GhostNet。适用于GPU等设备的G-Ghost模块利用阶段性特征冗余...
- 128*128 gpu 1060 8ms cpu 11ms skipnet gpu 5ms gpu 18ms 现代高效卷积神经网络 (CNN) 总是使用深度可分离卷积 (DSC) 和神经网络架构搜索 (NAS) 来减少参数数量和计算复杂度。但忽略了网络的一些固有特征。受可视化特征图和 N×N(N>1) ... 128*128 gpu 1060 8ms cpu 11ms skipnet gpu 5ms gpu 18ms 现代高效卷积神经网络 (CNN) 总是使用深度可分离卷积 (DSC) 和神经网络架构搜索 (NAS) 来减少参数数量和计算复杂度。但忽略了网络的一些固有特征。受可视化特征图和 N×N(N>1) ...
- 文章目录 一、什么是KNN? 二、为什么我们需要 K-NN 算法？ 三、KNN实现步骤 3.1 流程 3... 文章目录 一、什么是KNN? 二、为什么我们需要 K-NN 算法？ 三、KNN实现步骤 3.1 流程 3...
- 一、 CNN简介 1 卷积神经网络（CNN）定义 卷积神经网络（convolutional neural network, CNN），是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。卷积网络是指那些... 一、 CNN简介 1 卷积神经网络（CNN）定义 卷积神经网络（convolutional neural network, CNN），是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。卷积网络是指那些...
- 一、基于灰度图像的积累加权边缘检测方法简介 1 引言 在图像分割中,边缘检测方法是人们研究得最多的方法,它试图通过检测包含不同区域的边缘来解决图像分割问题。图像的大部分主要信息都存在于图像的边缘中,主要... 一、基于灰度图像的积累加权边缘检测方法简介 1 引言 在图像分割中,边缘检测方法是人们研究得最多的方法,它试图通过检测包含不同区域的边缘来解决图像分割问题。图像的大部分主要信息都存在于图像的边缘中,主要...
- 测试代码： 224*224*3 1060显卡 gpu10 ms，cpu80ms。 gpu 比 mobileone 快1ms。 python eval_cls.py --common.config-file ./config/classification/edgeformer/edgeformer_s.yaml --... 测试代码： 224*224*3 1060显卡 gpu10 ms，cpu80ms。 gpu 比 mobileone 快1ms。 python eval_cls.py --common.config-file ./config/classification/edgeformer/edgeformer_s.yaml --...
- 学习总结 （1）BP神经网络是现在很多深度学习网络的基础，前向传播和梯度下降求解loss损失函数，寻找最佳参数。 （2）防止过拟合：正则化，早停。 （3）防止进入局部极小值等：模拟退火or随机梯度下降。... 学习总结 （1）BP神经网络是现在很多深度学习网络的基础，前向传播和梯度下降求解loss损失函数，寻找最佳参数。 （2）防止过拟合：正则化，早停。 （3）防止进入局部极小值等：模拟退火or随机梯度下降。...
- 开源地址：没有预训练模型 https://github.com/kakaobrain/sparse-detr 论文下载：https://www.researchgate.net/profile/Mateusz-Piechocki-2/publication/350387516_Small_object_detection_and... 开源地址：没有预训练模型 https://github.com/kakaobrain/sparse-detr 论文下载：https://www.researchgate.net/profile/Mateusz-Piechocki-2/publication/350387516_Small_object_detection_and...
- 一、attention机制LSTM预测 1 总体框架 数字货币预测模型分为两部分，由LSTM模块和Attention模块组成。 2 LSTM模块 长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的递归神经网络（R... 一、attention机制LSTM预测 1 总体框架 数字货币预测模型分为两部分，由LSTM模块和Attention模块组成。 2 LSTM模块 长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的递归神经网络（R...
- 在上一篇已经搭建好了环境，这一偏先来体验一下一个简单的卷积网络。 一、手写数字识别 1.1 导入模块 import numpy as np from tensorflow import keras ... 在上一篇已经搭建好了环境，这一偏先来体验一下一个简单的卷积网络。 一、手写数字识别 1.1 导入模块 import numpy as np from tensorflow import keras ...
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