深度学习基础--yolov5网络结构简介，C3模块构建
🍨 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
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...
深度学习基础--GRU学习笔记(李沐《动手学习深度学习》)
前言 GRU是RNN模型的升级版，也是LSTM的弱化版，学习GRU也是为了学习LSTM做准备，这一篇文章是学习笔记；RNN：RNN讲解参考：李沐动手学习深度学习；欢迎收藏加关注，本人将会持续更新。 文章目录 回忆RNNGRU模型结构组成更新门重置门候选隐藏状态当前隐藏状态工作原理 门控循环单元(GRU)是一种循环神经网络(RNN)的变体，我为了解决RNN在处理长时间序列数据的时候容易出现的梯度消失和梯度...
【深度学习基础】线性神经网络 | 图像分类数据集
文章目录 一、读取数据集二、读取小批量三、整合所有组件小结 MNIST数据集是图像分类中广泛使用的数据集之一，但作为基准数据集过于简单。我们将使用类似但更复杂的Fashion-MNIST数据集。 %matplotlib inlineimport torchimport torchvisionfrom torch.utils import datafrom torchvision import...
深度学习框架目标检测 使用yolov8训练路面损害类型检测数据集 来识别路面病害路面缺陷类型的裂缝坑洞剥离等进行识别 7类进行检测
292 image num: 7319 ** 文章所有代码仅供参考！ ** 构建一个路面损害类型检测系统，需要处理包含7319张图像的数据集，并且这些图像使用YOLO和VOC两种标注方式。我们将使用深度学习模型来进行目标检测任务。以下是详细的步骤和代码实现： 数据准备：确保数据集格式正确。环境部署：安装必要的库。数据预处理：对图像进行归一化等预处理操作。模型定义：定义用于目标检测的深度学习模型（例如 Y...
TensorFlow深度学习实战（4）——正则化技术详解
TensorFlow深度学习实战（4）——正则化技术详解 0. 前言1. 过拟合问题介绍2. 使用正则化解决过拟合问题3. 批归一化3. 使用 Dropout 解决过拟合问题小结系列链接 0. 前言 正则化 (Regularization) 是一种防止机器学习模型过拟合 (overfitting) 的技术，它通过在模型训练过程中引入额外的约束或惩罚项来控制模型的复杂度，使得模型在训练数据之外的未见数据上...
Python学习（六）——配套《PyTorch深度学习实战》
1. NumPy介绍 这张图片介绍了Python中两个非常重要的科学计算库：NumPy和SciPy，以及它们的核心功能和特性。NumPyNumPy（Numerical Python）是一个开源的Python科学计算库，用于进行大规模数值和矩阵运算。以下是图片中提到的NumPy的关键特性： NumPy数组：类似于Matlab中的矩阵，NumPy数组是NumPy的核心数据结构，用于存储同类型数据的集合。...
深度学习的进展
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...
基于Python下深度学习的 果蔬识别 系统设计与实现
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
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...