基于卷积神经网络(CNN)的深度迁移学习在声发射(AE)监测螺栓连接状况的应用

分类,从而识别螺栓的紧固级别。详细步骤如下: 2.3.1 模型选择 选择合适的深度学习模型进行分类。本研究中使用了四种不同的模型架构: GoogleNet: 一种具有“inception 模块”的深度卷积神经网络,能够有效地提取图像特征。ResNet18: 一种具有残差连接的深度卷积神经网络,能够有效地解决梯度消失问题。MobileNetV2: 一种轻量级的深度卷积神经网络,适合在移动设备上进行部署。Effi...

【猫狗识别系统】图像识别Python+TensorFlow+卷积神经网络算法+人工智能深度学习

框架搭建了一个Web网页端可视化操作界面。实现用户上传一张图片识别其名称。 一、前言 本研究中,我们开发了一个基于深度学习的猫狗识别系统,使用了TensorFlow框架下的MobileNetV2轻量级卷积神经网络模型。MobileNetV2模型以其高效的结构和较低的计算成本而闻名,非常适合在移动和嵌入式设备上使用。通过对数千张标记好的猫狗图片进行训练,最终生成了一个准确率较高的模型文件(H5格式),可以有效地...

深度神经网络——什么是 CNN(卷积神经网络)?

Facebook和Instagram自动检测图像中的面孔,Google通过上传照片搜索相似图片的功能,这些都是计算机视觉技术的实例,它们背后的核心技术是卷积神经网络(CNN)。那么,CNN究竟是什么呢?接下来,我们将深入探讨CNN的架构,揭示它们是如何工作的。 CNN是一种深度学习模型,它模仿了人类大脑处理视觉信息的方式。它们之所以在图像识别等领域表现出色,是因为它们能够自动从图像中学习复杂的特征。CNN的...

机器学习——卷积神经网络的反向传播算法

机器学习——卷积神经网络的反向传播算法 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种主要应用于图像识别、语音识别等领域的深度学习模型。在CNN中,反向传播算法是用于更新网络参数以最小化损失函数的关键步骤之一。本文将介绍卷积神经网络的基本概念、汇聚层、卷积层以及反向传播算法的步骤,并通过Python实现算法,最后给出总结。 1. 基本概念 卷积神经网络是一种前馈神经网...

机器学习——典型的卷积神经网络

机器学习——典型的卷积神经网络 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNNs)是一类在图像处理领域应用广泛的深度学习模型。它通过卷积操作和池化操作来提取图像的特征,并通过全连接层来进行分类或回归任务。在本文中,我们将介绍三种典型的卷积神经网络:LeNet-5、AlexNet和ResNet,并用Python实现这些算法。 1. LeNet-5 LeNet-5是由Yann ...

YoloV8改进策略:Neck和Head改进|ECA-Net:用于深度卷积神经网络的高效通道注意力|多种改进方法|附结构图

摘要 本文使用ECA-Net注意力机制加入到YoloV8Neck和Head中。我尝试了多种改进方法,并附上改进结果,方便大家了解改进后的效果,为论文改进提供思路。 论文:《ECA-Net:用于深度卷积神经网络的高效通道注意力》 arxiv.org/pdf/1910.03151.pdf 最近,通道注意机制已被证明在改善深度卷积神经网络(CNN)的性能方面具有巨大潜力。然而,大多数现有方法致力于开发更复杂的注意...

卷积神经网络(CNN):图像识别的强大工具

目录 1. 引言 2.卷积神经网络的基本原理 2.1.输入层 2.2.卷积层 2.3.池化层 2.4.激活层 2.5.全连接层(可选) 2.6.输出层 3.卷积神经网络的基本结构 4.卷积神经网络的训练过程 5.代码示例 6.总结         1. 引言         在图像处理与计算机视觉领域,卷积神经网络(CNN)已成为一种强大的工具,广泛应用于图像识别、目标检测、人脸识别等任务中。本文旨在介绍CN...

毕业设计:基于卷积神经网络的条形码识别系统 深度学习 人工智能 计算机视觉

目录  前言 设计思路 一、课题背景与意义 二、算法理论原理 2.1 卷积神经网络 2.2 目标检测 三、检测的实现 3.1 数据集 3.2 实验环境 3.3 模型训练 最后  前言        📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助...

常见现代卷积神经网络(Pytorch 09)

本章将介绍现代的 卷积神经网络架构,许多现代卷积神经网络的研究都是建立在这一章的基础上的。在本章中的每一个模型都曾一度占据主导地位,其中许多模型都是 ImageNet竞赛 的优胜者。ImageNet竞赛自2010年以来,一直是计算机视觉中监督学习进展的指向标。  AlexNet。它是第一个在大规模视觉竞赛中击败 传统计算机视觉模型 的大型神经网络;使用重复块的网络(VGG)。它 利用许多重复的神经网络块;网络...

机器学习——卷积神经网络中的其他类型

机器学习——卷积神经网络中的其他类型 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)是深度学习领域中最重要的技术之一,它在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大成功。在CNN中,卷积层是最核心的组成部分之一,而卷积操作又有许多不同类型,本文将重点介绍其中的两种特殊类型:空洞卷积和转置卷积。 1. 空洞卷积(Dilated Convolution) 空洞卷积是...
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2024-06-19 18:06:16 1718791576