Android-卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）
一个复杂且在Android开发中常见的算法是图像处理中的卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）。CNN被广泛用于图像识别、物体检测和图像分割等任务，其复杂性在于需要处理大量的图像数据、复杂的神经网络结构和高效的计算。 1. 卷积操作（Convolution） 数学原理： 卷积操作的核心是对输入图像的局部区域应用卷积核（即权重矩阵），并添加偏置项。 每个卷积核在输入...
人工智能、机器学习、神经网络、深度学习和卷积神经网络的概念和关系
连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）--是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习的代表算...
【眼疾病识别】图像识别+深度学习技术+人工智能+卷积神经网络算法+计算机课设+Python+TensorFlow
一、项目介绍 眼疾识别系统，使用Python作为主要编程语言进行开发，基于深度学习等技术使用TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法，通过对眼疾图片4种数据集进行训练（‘白内障’, ‘糖尿病性视网膜病变’, ‘青光眼’, ‘正常’），最终得到一个识别精确度较高的模型。然后使用Django框架开发Web网页端可视化操作界面，实现用户上传一张眼疾图片识别其名称。 二、课题研究背景与意义 眼疾识别...
卷积神经网络图像识别车辆类型
卷积神经网络图像识别车辆类型 1、图像 自行车： 汽车： 摩托车： 2、数据集目录 3、流程 1、获取数据，把图像转成矩阵，并随机划分训练集、测试集2、把标签转为数值，将标签向量转换为二值矩阵3、图像数据归一化，0-1之间的值4、构造卷积神经网络5、设置图像输入形状(32, 32, 3)6、设置卷积、池化层输出为三维矩阵7、三维平展为一维,输入全连接层8、输出层使用 softmax 激活函数，...
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...