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《Deep Feature Extraction and Classification of Hyperspectral Images Based on Convolutional Neural Ne

论文题目《Deep Feature Extraction and Classification of Hyperspectral Images Based on Convolutional Neural Networks》论文作者：Y ushi Chen, Member , IEEE, Hanlu Jiang, Chunyang Li, Xiuping Jia, Senior Member , IEEE, and Pedram Ghamisi, Member , IEEE 论文发

高光谱图像分类简述+《Deep Learning for Hyperspectral Image Classification: An Overview》综述论文笔记

论文题目《Deep Learning for Hyperspectral Image Classification: An Overview》论文作者：Shutao Li, Weiwei Song, Leyuan Fang，Yushi Chen, Pedram Ghamisi，Jón Atli Benediktsson 论文发表年份：2019 一、高光谱简述　　高光谱成像是一项重要的遥感技术，它采

CNN卷积神经网络

CNN网络结构在神经网络的发展历史中介绍了，CNN被广泛应用与图像领域，本文对CNN网络结构与算法进行进一步的介绍。基本网络结构 CNN的网络结构一般包括：输入层由若干卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成的隐藏层使用softmax激活函数的输出层卷积运算 CNN中的卷积运行表示

神经网络的发展历史

1、三代神经网络的发展第一代神经网络：感知器（1950s）第一代神经网络又称为感知机，在1950年左右被提出来，算法分为输入层和输出层，输入和输出之间为线性关系，感知机无法处理非线性模型，即不能解决线性不可分的问题。第二代神经网络：多层感知器MLP（1980s）第二代神经网络为多层感知机（MLP），在

CNN 网络层定义的输入

在CNN网络层定义中，发现了如下的问题：其中红框的位置，应该是输入数据的维度，比如，我们这里的输入数据格式为： torch.Size([8, 4, 84, 84])，其中，8是batch-size, 4 为维度数，按说，红框位置处应为维度4，但这里却是直接使用input 数据，而不是input的格式或维度。经研究，我们认为这是属

适合初学者的使用CNN的数字识别项目：Digit Recognizer with CNN for beginner

准备工作数据集介绍数据文件 train.csv 和 test.csv 包含从零到九的手绘数字的灰度图像。每张图像高 28 像素，宽 28 像素，总共 784 像素。每个像素都有一个与之关联的像素值，表示该像素的亮度或暗度，数字越大表示越暗。该像素值是介于 0 和 255 之间的整数，包括 0 和 255。训练数据

可视化网络结构

随着深度神经网络做的的发展，网络的结构越来越复杂，我们也很难确定每一层的输入结构，输出结构以及参数等信息，这样导致我们很难在短时间内完成debug。因此掌握一个可以用来可视化网络结构的工具是十分有必要的。类似的功能在另一个深度学习库Keras中可以调用一个叫做model.summary()的

两阶段深度学习中的两阶段是指什么意思？

在CV领域，两阶段通常指两阶段目标检测算法，俗称2-stage。以最为经典的2-stage算法Faster R-CNN为例进行说明：第一阶段是为了区分前景和背景，仅做二分类，同时回归得到前景所在的区域范围，称作RoI(Region of Interest)，通常用矩形框表示，俗称bbox (bounding box)；第二阶段利用RoI在CNN提

卷积神经网络在深度学习中新发展的5篇论文推荐

1、Deformable CNN and Imbalance-Aware Feature Learning for Singing Technique Classification Yuya Yamamoto, Juhan Nam, Hiroko Terasawa https://arxiv.org/pdf/2206.12230 歌唱技术是利用音色、音高和声音的其他成分的时间波动来进行富有表现力的声乐表演。它们的分类是

Pytorch实现波阻抗反演

Pytorch实现波阻抗反演 1 引言地震波阻抗反演是在勘探与开发期间进行储层预测的一项关键技术。地震波阻抗反演可消除子波影响，仅留下反射系数，再通过反射系数计算出能表征地层物性变化的物理参数。常用的有道积分、广义线性反演、稀疏脉冲反演、模拟退火反演等技术。随着勘探与

卷积神经网络

在看英美剧的时候，英文字幕能看懂但是却听不懂，要怎样改变这样的状况？

在看英美剧的时候，英文字幕能看懂但是却听不懂，要怎样改变这样的状况？回答1 I'm sorry to hear you are struggling with this. It is perfectly understandable that you have trouble understanding English as easily as Chinese. I know how hard and frustrating it can be to

【简读】3DConvCaps: 3DUnet with Convolutional Capsule Encoder for Medical Image Segmentation

简读还是源于Unet的，将Unet的模块替换成了胶囊网络，替换源于CNN中存在以下原因：（1）CNN中的池化会丢失一部分空间信息（个人觉得这个是见仁见智的，如果不通过池化，特征提取就可能满足不了平移不变性了）（2）CNN对旋转和仿射变换敏感（CNN的卷积有良好的平移不变性，若发生旋转特征识别就可能失效了

深度学习与CV教程(12) | 目标检测 (两阶段,R-CNN系列)

神经网络与深度学习（邱锡鹏）编程练习5 CNN

卷积神经网络(CNN) 问题描述：利用卷积神经网络，实现对MNIST 数据集的分类问题。数据集: MNIST数据集包括60000张训练图片和10000张测试图片。图片样本的数量已经足够训练一个很复杂的模型（例如 CNN的深层神经网络）。它经常被用来作为一个新的模式识别模型的测试用例。而且它也是一

深度学习入门(鱼书)学习笔记：第7章卷积神经网络

目录导航第7章卷积神经网络 7.1 整体结构卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN），新增了卷积（Convolutional）层和池化（Pooling）层。 7.2 卷积层 7.2.1 全连接层存在的问题全连接层（Affine层）会忽视数据的形状。比如将三维图像数据拉平为一维数据。而卷积层可以保持数据形状

斯坦福NLP课程 | 第11讲 - NLP中的卷积神经网络

作者：韩信子@ShowMeAI，路遥@ShowMeAI，奇异果@ShowMeAI 教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/248 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 ShowMeAI为斯坦福CS224n《自然语言处理与

目标检测学习1--概述

https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/10894415.html 上述博客的学习总结 1、什么是目标检测与图像分类相比，目标检测主要在检测+分类 2、目标检测分类 2.1传统目标检测方法（候选区域+手工特征提取+分类器）HOG+SVM、DPM 2.2两步法 region proposal+CNN提取分类的目标检测框架 (R-C

基于PPQ的CNN卷积神经网络INT8型量化感知训练应用小结

1、引言对于在FPGA端侧进行CNN卷积神经网络加速，合适的量化方法不仅能够有效的提升DSP在单位周期内的操作数，同样也能够降低对存储空间、片内外交互带宽、逻辑资源等的需求。例如采用16Bit量化方式，每个DSP可以进行1次乘法运算；采用8Bit量化方式，DSP可以进行2次乘法运算，这个在之前的博

神经网络初始化：xavier，kaiming、ortho正交初始化在CNN网络中的使用

xavier、ortho是神经网络中常用的权重初始化方法，在全连接中这两种权重初始化的方法比较好理解，但是在CNN的卷积网络中的具体实现却不好理解了。在CNN网络中xavier的初始化可以参看：【转载】 xavier，kaiming初始化中的fan_in,fan_out在卷积神经网络是什么意思

深度学习教程 | CNN应用：目标检测

TransReID: Transformer-based Object Re-Identification [2102.04378v2] - 论文研读系列(3) 个人笔记

TransReID: Transformer-based Object Re-Identification [2102.04378v2] 论文题目：TransReID: Transformer-based Object Re-Identification 论文地址：http://arxiv.org/abs/2102.04378v2 代码：https://github.com/heshuting555/TransReID 21年2月文章 1、摘要简介构建了一个基

CNN 卷积神经网络

LeNet 由 Yann LeCun 发明的著名的 LeNet. 原版中激活函数用的都是 $\mathrm{sigmoid}$, 现在看来用 $\mathrm{ReLU}$ 或 $\mathrm{tanh}$ 也许会更合适. Fashion - mnist 数据集的识别数据下载 def gener(): trans = transforms.ToTensor() mnist_train =

神经网络在文章摘要生成中调研

前段时间因为需要，进行了神经网络在智能摘要的应用，正好写下来 1. 开放数据 1.开放数据 DUC， Daily Mail/CNN, Gigaword, LCSTS(唯一中文微博标题生成语料）[1] 2.智能摘要形式[2-4] Extract (抽取式，优点：语法无误，缺点：压缩性不高，句子间衔接不够通顺） Abstract（生成式，优点：通顺，压缩性高

Multi-View Spatial Aggregation Framework for Joint Localization and Segmentation of Organs at Risk i

Multi-View Spatial Aggregation Framework for Joint Localization and Segmentation of Organs at Risk in Head and Neck CT Images 头颈部CT图像中风险器官的联合定位和分割的多视图空间聚合框架发表期刊：IEEE Transactions on Medical Imaging 发表时间：2020年摘要头颈