无论你是学习机器学习还是深度学习,看学术论文必不可少。作为 AI 初学者而言,如何挑选更适合自己、更容易学习的 AI 论文尤为重要!真的会起到事半功倍的效果。...
说起深度学习目标检测算法,就不得不提 LeNet- 5 网络。LeNet-5由LeCun等人提出于1998年提出,是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。出自论文《Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition...
详细介绍了卷积神经网络 LeNet-5 的理论部分。今天我们将使用 Pytorch 来实现 LeNet-5 模型,并用它来解决 MNIST数据集的识别。
我用 PyTorch 复现了 LeNet-5 神经网络(MNIST 手写数据集篇)!
同时评估了生成图像的质量和多样性 仅评估图像生成模型,没有评估生成图像与原始图像之间的相似度,不能保证生成的使我们想要的图像
混合池化:max/average pooling中进行随机选择;增强泛化能力,类似于dropout机制
Keras框架速查表1 Keras1.1 一个基本示例2 数据2.1 Keras数据设置3 模型结构3.1 Sequential模型3.2 多层感知器(MLP)3.2.1 二元分类3.2.2 多类别分类3.2.3 回归3.3 卷积神经网络(CNN)3.4 循环神经网络(RNN)4 预处......
基于Transformer的架构最近取得了显著的成功,它们在各种视觉任务中表现出了卓越的性能,包括视觉识别、目标检测、语义分割等。
交通标志检测对于无人驾驶系统来说是一项具有挑战性的任务,尤其是多尺度目标检测和检测的实时性问题。在交通标志检测过程中,目标的规模变化很大,会对检测精度产生一定的影响。特征金字塔是解决这一问题的常用方法,但它可...