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Transformer为何能闯入CV界秒杀CNN?

CV(计算机视觉)领域一直是引领机器学习的弄潮儿。近年来更是因为Transformers模型的横空出世而掀起了一阵腥风血雨。小编今天就带大家初步认识一下这位初来乍到的CV当红炸子鸡~...

2021-06-10
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tensorflow+k-means聚类 简单实现猫狗图像分类

本文使用的是 kaggle 猫狗大战的数据集:https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data

2021-06-08
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谷歌提出纯 MLP 构成的视觉架构,无需卷积、注意力 !

计算机视觉的发展史证明,规模更大的数据集加上更强的计算能力往往能够促成范式转变。虽然卷积神经网络已经成为计算机视觉领域的标准,但最近一段时间,基于自注意力层的替代方法 Vision Transformer(ViT)实现新的 SOTA 性能...

2021-06-08
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热文 | 卷积神经网络入门案例,轻松实现花朵分类

本文介绍卷积神经网络的入门案例,通过搭建和训练一个模型,来对几种常见的花朵进行识别分类;使用到TF的花朵数据集,它包含5类,即:“雏菊”,“蒲公英”,“玫瑰”,“向日葵”,“郁金香”;共 3670 张彩色图片;通过搭建和训练卷积神经...

2021-06-08
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Keras入门级MNIST手写数字识别超级详细教程

文件下载:https://download.csdn.net/download/sxf1061700625/19229794

2021-05-31
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图卷积神经网络,为图与数据分类提供向导 | 数学博士 · 科普专栏

如今深度学习技术渗透到现实世界的每一个角落,传统理工科方向纷纷靠拢深度学习,最终他们是否也能席卷设计人文等等学科呢?

2021-05-28
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最强Vision Trabsformer | 87.7%准确率!CvT:将卷积引入视觉Transformer(文末附论文下载)

在本文中介绍了一种称为卷积视觉Transformer(CvT)的新体系结构,该体系结构通过将卷积引入ViT中来产生两种设计结合的最佳效果,从而提高了视觉Transformer(ViT)的性能和效率。...

2021-05-28
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《Python深度学习》 Part 1

全部内容来源于《Python深度学习》,以练习为主,理论知识较少,掺杂有一些个人的理解,虽然不算很准确,但是胜在简单易懂,这本书是目前看到最适合没有深度学习经验的同学们入门的书籍了,不妨试试,该书作者:Francois Chollet,即Kera...

2021-05-24
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python3使用cv2对图像进行基本操作

在机器视觉等领域,最基本的图像处理处理操作,可以通过opencv这个库来实现。opencv提供了python的接口,所需安装的库为opencv-python,但是在库的导入的时候一般用的是import cv2,因此很多也把opencv-python简称为cv2。...

2021-05-21
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基于移动设备与CNN的眼动追踪技术简介

眼动追踪是一项科学应用技术,用户无需与交互设备物理接触即可发送信息与接收反馈。从原理上看,眼动追踪主要是研究眼球运动信息的获取、建模和模拟,用途颇广。而获取眼球运动信息的设备除了红外设备之外,还可以是图像采集...

2021-05-21
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