许多领域中得到了广泛应用，尤其是在图像识别方面。图像分类技术作为计算机视觉的重要研究方向，近年来取得了显著进展。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）作为深度学习的一种有效模型，已广泛应用于图像处理任务，包括图像分类、物体检测、面部识别等领域。特别是在图像分类任务中，CNN凭借其良好的特征提取能力和高效的训练过程，成为解决实际问题的首选方法。 在此背景下，本课...

深度学习中的图片分类：VGG16 模型详解及代码实现 在深度学习的发展中，VGG16 是一个非常经典且重要的卷积神经网络（CNN）架构。尽管它已经不如一些更现代的网络（如 ResNet 和 EfficientNet）那么流行，但其简单的结构和出色的表现仍然使其在许多实际应用中得到了广泛使用。本文将介绍 VGG16 模型的基本原理，并通过代码实现一个简单的 VGG16，用于图片分类任务。 1. VGG16...

🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客🍖 原作者：K同学啊 前言 yolov5网络结构比较复杂，这里是简单的对它整体网络结构有个初识，并且构建了C3网络模块这周是考试周，周一到周四一直都在准备考试和去考试，昨天开始又发高烧，更新较慢；欢迎收藏加关注，本人将会持续更新。 文章目录 1、网络结构简介简介网络结构简介C3模块简介C3 模块的结构C3 模块的作用 2、C3网络构建1、数据处理1、导...

遗传算法与深度学习实战（27）——进化卷积神经网络 0. 前言1. 自定义交叉算子2. 自定义突变操作符3. 进化卷积神经网络小结系列链接 0. 前言 DEAP toolbox 中提供的标准遗传操作符对于自定义的网络架构基因序列来说是不够的。这是因为任何标准的交叉算子都可能破坏卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 的基因序列的格式。相反，为了构建进化卷积神...

深度学习新纪元 引言 你是否曾想过，为什么智能助手能理解你的指令，数字图像能够被准确分类，甚至疾病能被更早地诊断？这些现代奇迹背后都有一个共同的驱动力——深度学习。它不仅是当今人工智能领域的闪亮明星，更是一场彻底改变我们工作和生活方式的革命。在这篇文章中，我们将走进深度学习的世界，探索它的发展历程、应用领域以及我们未来可能面临的挑战和机遇。 深度学习概述 深度学习的定义和基本原理 深度学习，简言之，就是...

   场景解析对于无限制的开放词汇和不同场景来说是具有挑战性的.本文使用文中的pyramid pooling module实现基于不同区域的上下文集成，提出了PSPNet，实现利用上下文信息的能力进行场景解析。    作者认为，FCN存在的主要问题是没有采取合适的策略来用全局的信息，本文的做法就是借鉴SPPNet来设计了PSPNet解决这个问题。    很多State-of-the-art的场景解析框架...

🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客🍖 原作者：K同学啊 前言 这次主要是探究，优化器、数据增强对模型训练的影响；基础篇还剩下几个, 后面的难度会逐步提升;越学，越觉得这个东西很玄学，没有过硬实力真的很难把控；欢迎收藏 + 关注, 本人会持续更新. 文章目录 1、实验优化器对比实验优化器结合数据增强分别进行与不进行数据增强，跑20轮分别进行与不进行数据增强，跑50轮 2、代码实现1、数据...

1.1 DeepLabv1    DeepLab 是结合了深度卷积神经网络（DCNNs）和概率图模型（DenseCRFs）的方法。    在实验中发现 DCNNs 做语义分割时精准度不够的问题，根本原因是 DCNNs 的高级特征的平移不变性，即高层次特征映射，根源于重复的池化和下采样。    针对信号下采样或池化降低分辨率，DeepLab 是采用的 atrous（带孔）算法扩展感受野，获取更多的上下文信...

复杂多变的欺诈手段，其局限性愈发明显。欺诈者不断调整策略，使得这些固定规则难以跟上欺诈行为的演变速度。而人工审核则耗时费力，且容易受到主观因素的影响，难以在海量交易数据中及时发现潜在的欺诈行为。 随着深度学习技术的飞速发展，它为金融欺诈检测提供了新的解决方案。深度学习能够自动从大规模数据中学习复杂的特征模式。通过对海量交易数据的深度分析，它可以识别出那些微妙的、难以被传统方法察觉的异常交易模式，从而实现更...

ow 和 Keras 构建简单神经网络5.1 使用 PyTorch 构建神经网络5.2 使用 TensorFlow 构建神经网络5.3 使用 Keras 构建神经网络 更多提效文章结论：选择最适合你的深度学习框架 在深度学习领域，框架的选择直接影响到项目的开发效率、模型的性能以及未来的扩展性。一个合适的深度学习框架不仅能够提升开发速度，还能让开发者更加专注于模型设计与优化，而不是底层实现细节。那么，PyT...