文章目录1前言1.1背景2数据集3实现过程4CNN网络实现5模型训练部分6模型评估7预测结果8最后1前言🔥Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！🔥对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度也越来越大…毕业设计耗费时间，耗费精力，甚至有些题目即使是专业的老师或者硕士生也需要很长时间，所以一旦发现问题，一定要提前准备，避免到后面措手不及，草草了事。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的新项目是🚩基于CNN实现谣言检测🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：4分工作量：4分创新点：3分🧿选题指导,项目分享
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文章目录1前言2数据准备3数据预处理4Bert-BiLSTM-CRF模型5Bert-CRF模型6模型训练7结果评估8训练集流水线9测试集流水线10记录遇到的一些坑11完整代码1前言论文参考：1NeuralArchitecturesforNamedEntityRecognition2Attentionisallyouneed3BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding4BidirectionalLSTM-CRFModelsforSequenceTagging使用数据集：https://www.d
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前言在编写基于verilog的的卷积神经网络实现时，需要定义一个滑窗，并与对应位置的图像像素值相乘再相加，实现单点的卷积运算，具体的操作如图1所示。图1卷积的实现过程正文分析我们采用FPGA的RAM的进行图片（假设图片为5×5，滤波器的大小为3×3）数据缓存，由于图像的数据是按行展开串行送入，但是在进行卷积计算时，我们至少需要同时有3行的数据参与运算，所以需要定义数组为3的window_in和window_out用于RAM中图片缓存的输入与输出。wire[7:0]window_in[0:3-1];wire[7:0]window_out[0:3-1];在Vivado简单双端口RAM使用，问题探析
前言在编写基于verilog的的卷积神经网络实现时，需要定义一个滑窗，并与对应位置的图像像素值相乘再相加，实现单点的卷积运算，具体的操作如图1所示。图1卷积的实现过程正文分析我们采用FPGA的RAM的进行图片（假设图片为5×5，滤波器的大小为3×3）数据缓存，由于图像的数据是按行展开串行送入，但是在进行卷积计算时，我们至少需要同时有3行的数据参与运算，所以需要定义数组为3的window_in和window_out用于RAM中图片缓存的输入与输出。wire[7:0]window_in[0:3-1];wire[7:0]window_out[0:3-1];在Vivado简单双端口RAM使用，问题探析
一、CNN中的底层、高层特征:简短总结：分类要求特征有较多的高级信息，回归（定位）要求特征包含更多的细节信息1）图像的低层特征（对定位任务帮助大，我们可以想想比如轮廓信息都不准那怎么去良好定位）:图像底层特征指的是：轮廓、边缘、颜色、纹理、棱角和形状特征。边缘和轮廓能反映图像内容；如果能对边缘和关键点进行可靠提取的话，很多视觉问题就基本上得到了解决。图像的低层的特征语义信息比较少，但越浅的层特征越细节（低级）且特征图分辨率大，所以位置信息很充足，目标位置准确。再从另一个方面讲，越浅层的特征感受野越小（每个像素点映射回原图的覆盖面积小），故用浅层特征图检测大目标时就有点像瞎子摸象的感觉效果并不好
一、CNN中的底层、高层特征:简短总结：分类要求特征有较多的高级信息，回归（定位）要求特征包含更多的细节信息1）图像的低层特征（对定位任务帮助大，我们可以想想比如轮廓信息都不准那怎么去良好定位）:图像底层特征指的是：轮廓、边缘、颜色、纹理、棱角和形状特征。边缘和轮廓能反映图像内容；如果能对边缘和关键点进行可靠提取的话，很多视觉问题就基本上得到了解决。图像的低层的特征语义信息比较少，但越浅的层特征越细节（低级）且特征图分辨率大，所以位置信息很充足，目标位置准确。再从另一个方面讲，越浅层的特征感受野越小（每个像素点映射回原图的覆盖面积小），故用浅层特征图检测大目标时就有点像瞎子摸象的感觉效果并不好
文章目录一：MaskR-CNN的横空出世二：网络架构【Backbone】【RPN】【ProposalLayer】【DetectionTargetLayer】【ROIAlign】【bbox检测】【Mask分割】三：损失函数四：测试过程五：总结一：MaskR-CNN的横空出世MaskR-CNN是何凯明大神的新作。MaskR-CNN是一种在有效检测目标的同时输出高质量的实例分割mask。是对fasterr-cnn的扩展，与bbox检测并行的增加一个预测分割mask的分支。MaskR-CNN可以应用到人体姿势识别。并且在实例分割、目标检测、人体关键点检测三个任务都取得了现在最好的效果，下图是MaskR
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