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SPP层:卷积神经网络中的池化新思路
本文介绍了SPP层在卷积神经网络中的原理和应用,以及与传统池化层的对比。通过金字塔分割和多层池化,SPP层可以适应不同大小的输入图像,提取更丰富和复杂的特征信息,增强了网络的鲁棒性和泛化能力。- 499
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使用MobileNet实现街景图片搜索
本文介绍了如何使用MobileNet模型对街景图片进行特征提取,并利用Milvus进行图片搜索,同时解决了孪生网络输入对图片的限制。通过安装必要的工具和数据加载步骤,搭建了模型进行图像搜索。- 162
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DaNN: Domain Adversarial Neural Network – 整体框架和梯度下降目标详解
本文详细解释了DaNN的整体框架和梯度下降目标,介绍了域适应的概念和特征提取器的作用。- 133
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细粒度分类任务面临的问题及CUB_200_2011数据集介绍
本文介绍了细粒度分类任务所面临的问题,以及对解决这些问题的CUB_200_2011数据集进行了详细介绍。包括数据集的特点、下载链接、以及如何定义读取数据集的Dataset。- 358
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机器学习文本分类问题的关键技术
本文介绍了机器学习文本分类问题中的关键技术,包括特征提取技术、模型选择与调优技术以及数据处理技术。这些技术可以帮助从业者更好地理解问题的本质,并选择合适的方法来解决文本分类任务。- 109
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家具风格识别技术研究及实现
本文以沙发为例,通过机器学习方法,探讨了家具风格识别技术的研究进展,包括数据收集与预处理、特征提取与选择、模型训练与评估等步骤。通过Python和scikit-learn库实现了特征提取和模型训练部分。未来可进一步探索其他家具类型的风格识别,以及结合深度学习和计算机视觉等技术的研究。- 249
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深度学习和机器学习算法应用及优势
深度学习和机器学习算法在网页搜索、信息过滤、商品推荐等场景中得到广泛应用,具有对复杂高维数据更优异的表现。有监督学习和梯度下降算法等方法也在机器学习中发挥重要作用。这篇文章介绍了机器学习和深度学习算法的应用及优势,以及相关的特征提取和梯度下降技术。- 424
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深度学习基础入门篇[9.1]:卷积之标准卷积:卷积核/特征图/卷积计算、填充、感受视野、多通道输入输出、卷积优势和应用案例讲解
本文介绍了卷积神经网络中的基本概念,包括卷积核、特征图、卷积计算等,以及解决全连接网络中存在的问题的背景和应用示例。- 467
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特征向量在机器学习中的应用与计算方法
了解特征向量的定义和计算方法,可以帮助我们更好地理解各种机器学习算法的原理和应用。本文详细介绍了特征向量在机器学习中的应用,并给出了通过numpy库计算特征向量和特征值的示例代码。- 478
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卷积神经网络中的不同类型卷积结构及特点解析
本文深入解析了卷积神经网络中的不同类型卷积结构,包括普通卷积、分组卷积、深度可分离卷积、空洞卷积和反卷积,分析了它们的特点、优势和局限性,为了帮助读者更好地理解和应用卷积神经网络。- 114
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Split to Be Slim: 论文复现
本文复现了论文《Split to Be Slim: 论文复现》,探讨了特征冗余问题及SPConv的应用。详细介绍了SPConv的机制和解决方案,以及对代表部分和冗余部分的处理方法。- 400
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神经网络隐性知识整合方法及其应用
本文介绍了一种整合神经网络隐性知识的统一网络方法,并探讨了其在特征提取和多任务学习中的应用。通过整合隐性知识和显性知识,作者提出的网络能够有效地提高模型性能,对特定物理特征进行准确建模,以及在目标检测中取得了良好的精度。- 334
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NiN(Network in Network)和1×1卷积
本文介绍了NiN(Network in Network)和1×1卷积的概念和作用,详细解释了1×1卷积在通道数调整、特征融合、降维操作和非线性映射方面的应用。同时,还介绍了NiN架构的设计目标和优势,以及它在深度卷积神经网络中的应用。- 292
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深入探讨自编码器的核心概念、类型、应用场景及实战演示
本文深入探讨了自编码器(AE)的核心概念、类型、应用场景及实战演示,包括自动编码器的工作原理、不同类型的自动编码器以及在数据降维、异常检测和特征学习等方面的应用。- 384
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深入理解DeepSort多目标追踪算法的代码讲解
本文详细讲解了DeepSort多目标追踪算法的代码,包括特征提取网络、目标检测算法的使用和参数设置,以及各个模块的功能和作用,适合对深度学习目标追踪算法感兴趣的小伙伴阅读。- 388
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