深度学习之空洞卷积

在本文中，我们介绍了如何使用TensorFlow库实现卷积神经网络（CNN）来进行深度学习。我们使用了CIFAR-10数据集，对像素值进行规范化，并将类向量转换为二进制类矩阵。我们定义了学习率、数据增

通过对各种卷积算法(Conv,DwConv,GhostConv,PConv,DSConv,DCNV)进行推理时间、GFlops和FPS等性能指标的比较，分析并评价它们在深度学习领域中的表现和优缺点。

在深度学习中，卷积神经网络一直是研究的重点。本文将介绍卷积神经网络的经典模型，包括LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet等。其中，我们将详细阐述各模型的优势和劣

PointNet是三维点云分类中具有代表性的研究成果,该模型开创性地利用深度学习模型对点云进行分类,取得了较好的效果。但是PointNet模型只考虑点云的全局特征而忽略每个点的局部信息,为弥补这个缺陷

主要介绍了Tensorflow tf.nn.atrous_conv2d如何实现空洞卷积的,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习

受空洞卷积在图像信息方面保持优秀性能的启发,为进一步提高分类精度,提出一种基于双通道空洞卷积神经网络(DCD-CNN)的高光谱图像分类框架。空洞卷积可扩展滤波器的感受野,有效地避免图像信息丢失,从而提

宅家中看到Datawhale的学习号召,在大牛云集的群上找到了一个很佛系的小组,战战兢兢地开始了小白的深度学习之旅。感谢Datawhale、伯禹教育、和鲸科技,感谢课程制作者、组织者、各位助教以及其他

《解析深度学习卷积神经网络原理与视觉实践》PDF，178页，彩色配图，文字可复制，魏秀参著。《深度学习:卷积神经网络从入门到精通》PDF，434页，带书签目录，文字可复制

利用卷积神经网络(CNN)建立了桥墩局部冲刷深度的预测模型。 利用室内试验和现场观测的实测数据对预测模型进行了训练，2. 影响桥墩周围局部冲刷的因素很多，如水流因素包括流速，水深，水密度和粘滞系数；

– 卷积神经网络基础 – 卷积层 – 1×\boldsymbol\times× 1 卷积层 形状为1×11 \times 11×1的卷积核,我们通常称这样的卷积运算为1×11 \times 11×1卷