引言：介绍目标检测技术背景和YOLO算法的演进意义。 YOLO算法发展历程：使用阶段划分方式系统梳理各代YOLO的技术演进，包含早期奠基、效率优化、注意力机制...
人有自动选取卷积核的能力，传统的图像处理不能自动选取卷积核 非线性作用函数，Sigmoid由于梯度消失使用Relu。卷积神经网络的卷积核是未知的，自适应的。其...
基于C++和FastMCP 以下是一些基于C++和FastMCP（假设指高性能计算或多核处理相关库）的实用示例，涵盖不同应用场景。由于FastMCP并非标准库，以下示例假设其...
本文用直观类比和可视化方法，帮你彻底理解CNN的工作原理，无需深厚数学基础也能掌握计算机视觉的核心技术。 卷积神经网络（CNN）是深度学习中革命性的架...
Class21卷积层的多输入通道和多输出通道 一.多输入通道在实际的图像处理或深度学习中，输入不仅仅是二维的，而是通常有多个通道。比如彩色图片是 RGB 的，就...
一、研究背景与核心问题 ECG分类的挑战：心电图（ECG）信号分类在心律失常检测、身份识别等地方至关重要，但传统方法难以同时有效整合时域和频域信息。...
文章目录 1. 神经网络基础 1.1 感知器（Perceptron) 1.2 深度神经网络（DNN） 2. 卷积神经网络（CNN） 2.1 核心思想 2.2 典型结构 2.3 ⾥程碑模...
VGG16网络 64个卷积核做两次卷积，填充后编程224X224X64 pooling 两次卷 pooling 三次卷... 分辨率降低一半，通道数增加1倍 所有卷积核都是3x3, 所有的poo...
目录 1.图像的截取 2.颜色通道的提取 3.图像边界填充 4.数值计算（OpenCV 图像数组的算术运算与 OpenCV 内置加法函数） 5.图像融合（两个图像只有shape值相...
一、引言 在计算机视觉领域，卷积神经网络(CNN)已经成为处理图像识别、目标检测等任务的主流方法。然而，传统的CNN存在一个固有缺陷——其几何结构是固定的，...
