卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是深度学习中非常常见的算法(模型),其在图像处理中应用广泛,基于CNN的专利申请近些年也增长迅速。因此作为(特别是电学领域的)专利代理师,理解CNN的基本步骤(结构)以及熟悉一些CNN的经典模型如LeNet-5、AlexNeT、VGG-16、GoogLeNet等也有助于更好地掌握相关领域申请的技...
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是深度学习中非常常见的算法(模型),其在图像处理中应用广泛,基于CNN的专利申请近些年也增长迅速。因此作为(特别是电学领域的)专利代理师,理解CNN的基本步骤(结构)以及熟悉一些CNN的经典模型如LeNet-5、AlexNeT、VGG-16、GoogLeNet等也有助于更好地掌握相关领域申请的技...
Swin transformer的创新点 | swin transformer模型在继承注意力机制的基础上,结合了CNN卷积神经网络的优点,对特征图进行了4倍,8倍,16倍的下采样(下图左上),这样就可以大大增加实例分割与对象检测的精确度。 但是vision transformer模型一直采用的是16倍的下采样。这样特征图也维持16倍的下采样,针对实例分割任务,精度...
Transformer模型实现中英文翻译 | Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型,它摒弃了传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)的结构,通过自注意力机制和位置编码来捕捉序列中的依赖关系。 Transformer模型在下面几个领域中都取得了卓越的成绩: ...
2.卷积神经网络的结构组成 2.1卷积层 1.卷积计算过程 2.卷积计算过程中的参数 4.多通道卷积计算过程 2.2 其它层 1. 池化层(pooling) 2. dropout层 3. 全连接层(FC) 3.经典的网络模型介绍 3.1 LeNet-5 3.2 AlexNet 3.3VGG 3.4 GoogLeNet (Inception) 3.5 ResNet 4.网络选择 2022最新整理的pytorch新手教程...
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN或ConvNet)是一种 具有局部连接、权重共享等特性的深层前馈神经网络. 卷积神经网络最早主要是用来处理图像信息.在用全连接前馈网络来处理 图像时,会存在以下两个问题: (1)参数太多:如果输入图像大小为100 × 100 × 3(即图像高度为100,宽 度为 100 以及 RGB 3 个...