深度学习基础入门篇[8]：：计算机视觉与卷积神经网络、卷积模型CNN综述、池化讲解、CNN参数计算
深度学习基础入门篇[8]：：计算机视觉与卷积神经网络、卷积模型CNN综述、池化讲解、CNN参数计算 1.计算机视觉与卷积神经网络 1.1计算机视觉综述 计算机视觉作为一门让机器学会如何去“看”的学科，具体的说，就是让机器去识别摄像机拍摄的图片或视频中的物体，检测出物体所在的位置，并对目标物体进行跟踪，从而理解并描述出图片或视频里的场景和故事，以此来模拟人脑视觉系统。因此，计算机视觉也通常被...
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超快、超低能耗！北大团队提出基于卷积神经网络的全光计算
编辑/凯霞随着先进工程计算、经济数据分析和云计算的快速发展，对超高速和高能效计算的需求呈指数级增长。现有的冯诺依曼架构下的传统电子信号处理器难以同时实现高速和低能耗。使用光子作为信息载体是一种很有前景的选择。由于传统材料的三阶非线性光学较弱，在传统冯诺依曼架构下构建集成光子计算芯片一直是一个挑战。近日，由北京大学物理学院龚旗煌研究团队提出了一种基于卷积神经网络（CNN）实现超快超低能耗全光计算芯....
深入卷积神经网络：高级卷积层原理和计算的可视化
在深度计算机视觉领域中，有几种类型的卷积层与我们经常使用的原始卷积层不同。在计算机视觉的深度学习研究方面，许多流行的高级卷积神经网络实现都使用了这些层。这些层中的每一层都有不同于原始卷积层的机制，这使得每种类型的层都有一个特别特殊的功能。在进入这些高级的卷积层之前，让我们先快速回顾一下原始的卷积层是如何工作的。原始卷积层在原始的卷积层中，我们有一个形状为WxHxC的输入，其中W和H是每个feat....
深度学习之卷积神经网络中常用模型评估指标(混淆矩阵，精确率，召回率，特异度计算方法)——python代码
深度学习之卷积神经网络中常用模型评估指标(混淆矩阵，精确率，召回率，特异度计算方法)：混淆矩阵，精确率，召回率，特异度作为卷积神经网络的模型性能评价指标，它们的计算和绘制具有非常重要的意义，特别是在写论文的时候，我们往往需要这些指标来证明我们模型的优异性，这里给出相应的代码方便大家计算和绘制自己的混淆矩阵和计算各种指标。我这里是使用的网上开源的玉米病害数据集。下面给我的整个项目工程的数据集代码链....
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