基于深度卷积神经网络的猴痘分类识别系统
1. 项目简介 本文详细介绍了一基于深度卷积神经网络的猴痘分类识别系统。采用TensorFlow和Keras框架，通过卷积神经网络（CNN）进行模型训练和预测，利用迁移学习中的VGG16模型实现99%的分类准确率。系统以Web平台形式呈现，允许患者上传拍摄的病患处图片进行在线测试，系统将自动识别是否患有猴痘病毒。该系统不仅体现了深度学习在医学图像分类中的应用，同时为患者提供了一种方便...
32、卷积参数 - 长宽方向的公式推导
有了前面三节的卷积基础 padding, stride, dilation 之后，大概就可以了解一个卷积算法的全貌了。 一个完整的卷积包含的输入和输出有： 输入图像，表示为[n, hi, wi, ci] 卷积核，表示为[co, kh, kw, ci] 输出特征图，表示为[n, ho, wo, co] 以上为卷积算法的两个输入 tensor 和一个输出 tensor，相关表述可以去卷积的基础公式复习。 ...
31、卷积 - 参数 dilation 以及空洞卷积
在卷积算法中，还有一个不常见的参数叫做dilation（中文：膨胀）。 很多同学可能没听说过这个参数，下面看看这个参数有什么作用，用来控制什么的。 我们还是放这个经典的卷积运算图，图中是看不出 dilation 这个参数的存在的。 如果再换一张图呢，发现两图的区别了吗? 没错，卷积核投影到下面的图像的方式变了，一个 3x3 的卷积核，投影到下面变成了一个 5x5 的，并且每隔一个像素有一个有效。这就是...
图像去噪算法概述，含卷积神经网络算法
ng）： 将图像中每个像素的值替换为其周围像素值的中值。中值滤波对于椒盐噪声等离群值效果较好，能够在保留图像边缘的同时去除噪声。高斯滤波（Gaussian Filtering）： 使用高斯核对图像进行卷积，以平滑图像并减少噪声。高斯滤波在去除高斯噪声方面效果较好。小波变换去噪（Wavelet Denoising）： 利用小波变换对图像进行分解，去除高频噪声，然后再进行重构。小波变换去噪可以更好地保留图...
30、卷积 - 参数 stride 的作用
在卷积运算中，还有一个参数叫做 stride，它对卷积的运算以及运算结果影响也很大。 还是先看卷积动图，从图上你能猜到 stride 参数在哪吗？ 在卷积操作中，stride 指的是卷积核在滑动过程中每次跳过的像素数量。 stride 决定了卷积核在输入图像上移动的速度。例如，如果 stride 为1，那么卷积核每次就移动一个像素；如果 stride 为2，那么卷积核每次就移动两个像素。 也就是上图卷...
PyTorch深度学习实战（26）——卷积自编码器(Convolutional Autoencoder)
PyTorch深度学习实战（26）——卷积自编码器 0. 前言1. 卷积自编码器2. 使用 t-SNE 对相似图像进行分组小结系列链接 0. 前言 我们已经学习了自编码器 (AutoEncoder) 的原理，并使用 PyTorch 搭建了全连接自编码器，但我们使用的数据集较为简单，每张图像只有一个通道(每张图像都为黑白图像)且图像相对较小 (28 x 28)。但在现实场景中，图像数据通常为彩色图像(...
经典卷积神经网络LeNet&AlexNet&VGG
LeNetLeNet-5是一种经典的卷积神经网络结构，于1998年投入实际使用中。该网络最早应用于手写体字符识别应用中。普遍认为，卷积神经网络的出现开始于LeCun等提出的LeNet网络，可以说LeCun等是CNN的缔造者，而LeNet则是LeCun等创造的CNN经典之作网络结构图由下图所示： LeNet网络总共有六层网络（不包含输入输出层），其中卷积层C3输入：S2中6个特征图组合。其中输出特征...
27、卷积 - 卷积特征的可视化和一个神奇的网站
既然上一节说了卷积的本质是一个特征提取器，那么既然卷积神经网络在图像分类、图像检测、图像分割以及其他领域有这么好的表现，卷积算法到底提取了什么特征呢？ 虽然有时候我们说神经网络是个黑盒，但是研究人员也一直在探索，如何将卷积学习到的特征给分析出来。 就是想要看一看，在 CNN网络中，那么多卷积，到底提取了哪些特征。 这就涉及到了卷积特征的可视化技术。 我们可以通过一定的方法，将神经网络每一层卷积的输出（...
练习11-简单卷积器的设计
简单卷积器的设计 1，任务目的：2，明确设计任务2.1,目前这部分代码两个文件没找到，见第5、6节，待解决中。 ，卷积器的设计，RTL：con1.v4，前仿真和后仿真，测试信号：test_con1.v5，A/D转换器的Verilog HDL 模型所需要的技术参数，RTL代码adc.v5.1 问题：这个文件没找到，待解决中5.2，RTL源代码 6，2K×8位 异步CMOS静态 RAM HM-65162...
YOLOv5独家原创改进：创新自研CPMS注意力，多尺度通道注意力具+多尺度深度可分离卷积空间注意力，全面升级CBAM
💡💡💡本文自研创新改进：自研CPMS, 多尺度通道注意力具+多尺度深度可分离卷积空间注意力,全面升级CBAM 1）作为注意力CPMS使用； 推荐指数：五星 CPMS | 亲测在多个数据集能够实现涨点，对标CBAM。 收录 YOLOv5原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511931.html 💡💡💡全网独家首发创新（原创），...