SFFAI分享 | 张杰：针对图像处理网络的模型水印【附PPT与视频资料】
深度学习已经在各个领域取得了巨大的成功，诸如图像分类、语音识别、自然语言处理等。训练一个性能好的深度学习模型往往需要大量的高质量数据和昂贵的计算资源。然而，这些模型存在着严重的被侵权的风险。攻击者可通过白盒攻击或黑盒攻击的方式，获得一个与被攻击模型性能相近的替代模型。《SFFAI63期-图像处理专场...
AI论文精读之CSPNet—— 一种加强CNN模型学习能力的主干网络
目录 一、论文摘要部分 二、提出背景 三、本文的方法 3.1 DenseNet 3.2 Cross Stage Partial DenseNet 3.3 引入 partial dense block及partial transition layer的目的 3.3.1 partial dense...
OSI七层网络模型
一、OSI 七层模型开放系统互连参考模型 (Open System Interconnect 简称OSI），为开放式互连信息系统提供了一种功能结构的框架。它从低到高分别是：物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层。OSI参考模型定义了开放系统的层次结构和各层所提供的服务。OSI参考...
一文读懂OSI七层网络模型与TCP-IP模型和对等网络通信协议
OSI七层网络模型与TCP-IP模型对照详解一.引子准备了好久才开始动手整理，不是因为懒，而是这个知识点确实涉及到很底层的东西了，笔者想让大家体验到最好的，也是给自己一个交代，不能搞粗制滥造的东西。当然就算粗制滥造也得看上去精美，哈哈。网络服务的基础，搞懂了这两个模型，对网络服务的理解那是事半功倍，...
网络基础认识以及OSI七层模型和TCP/IP四层模型
一、计算机网络1、什么是计算机网络计算机网络是“以相互共享资源的方式互联起来的自治计算机系统的集合”，联网计算机之间的通讯必须遵循共同的网络协议。2、计算机网络的分类按照覆盖的地理范围来分： （1）广域网：广域网是一种公共数据网络，其可以将远隔千里的计算机连在一起。 （2）局域网：局域网一般属于单位...
网络分层（OSI七层模型、TCP/IC四层/五层模型）
转自：https://blog.csdn.net/yuiop123455/article/details/107486126目录一、OSI七层模型OSI七层模型概念OSI七层模型分别是二、TCP/IP五层模型（四层模型没有物理层）TCP/IP五层模型分别是：各层代表硬件：各种协议：MAC地址、IP地...
网络基础（一）------------TCP/IP四层模型和网络传输基本流程
TCP/IP五层模型TCP/IP是两个独立的且紧密结合的协议，负责管理和引导数据报文在网络上的传输。TCP负责和远程主机的连接，IP负责寻址，是报文被送到其该去的地方。 TCP/IP也分为不同的层次开发，每一层负责不同的通信功能，但TCP/IP协议简化了层次设备。而由下而上一次是网络接口层、网络层、...
使用pytorch构建一个无监督的深度卷积GAN网络模型
本文为此系列的第二篇DCGAN，上一篇为初级的GAN。普通GAN有训练不稳定、容易陷入局部最优等问题，DCGAN相对于普通GAN的优点是能够生成更加逼真、清晰的图像。 因为DCGAN是在GAN的基础上的改造，所以本篇只针对GAN的改造点进行讲解，其他还有不太了解的原理可以返回上一篇进行观看。 ...
2D网络模型总结3：Resnet和DenseNet
ResNet原文链接：https://blog.csdn.net/u013181595/article/details/80990930ResNet（Residual Neural Network）由微软研究院的Kaiming He等四名华人提出，通过使用ResNet Unit成功训练出了152层的...
AlexNet网络结构详解与模型的搭建
首先贴出三个链接：1. AlexNet网络结构详解视频2. 使用pytorch搭建AlexNet并针对花分类数据集进行训练3. 使用tensorflow搭建AlexNet并针对花分类数据集进行训练 AlexNet是2012年ILSVRC 2012（ImageNet Large Scale Visua...
概率图模型——贝叶斯网络
贝叶斯网络贝叶斯网络又称为信度网络或信念网络（belief netwroks），是一种基于概率推理的数学模型，其理论基础是贝叶斯公式。定义贝叶斯网络由一个有向无环图和一个条件概率表组成。无环图中的结点表示随机变量，有向边表示条件依赖关系。两个结点没有连接关系表示两个随机变量能够在某些特定的情况下条件...
微信消息是怎么发出去？（计算机网络层次模型）
一、OSI七层网络模型Q：按下微信的发送按钮以后都发生了啥?计算机网络的七层模型—OSI七层网络模型第一步:微信发出去以后,数据在空气中以电磁波形式传播，这些数据都是0和1组成的比特序列第一步: 物理层负责把网络设备(电脑 手机等)连接起来的物理手段(双绞线 光钎 电磁波等) ,传递0和1的电信号第...
解读：一种基于CNN-LSTM混合神经网络的股价预测模型
写在前面下面这篇文章的内容主要是来自发表于2019 IEEE Intl Conf on Dependable, Autonomic and Secure Computing, Intl Conf on Pervasive Intelligence and Computing, Intl Conf...
解读：一种基于CNN-LSTM混合神经网络的股价预测模型
写在前面下面这篇文章的内容主要是来自发表于2019 IEEE Intl Conf on Dependable, Autonomic and Secure Computing, Intl Conf on Pervasive Intelligence and Computing, Intl Conf...
【网络通讯】Unity使用protobuf建立简单的双端通讯模型
前言在使用到服务器通讯的时候，常规是使用Google的Protobuf协议格式进行序列化数据。网上Unity简单的双端交互比较少涉及到protobuf，这里给出一个包括了Protobuf使用的简单demo。这个模型重点在于讲解如何使用protobuf，所以网络相关的只是实现了功能，有需要的可以自己了...
U-net —— 一种在医学领域应用的图像分割网络模型
今天要讲的模型属于深度学习（准确地说应该是卷积神经网络）在医学图像领域的应用，主要参考了一篇2015年的paper《U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation》，正好通过这篇paper的学习来了解一下深度学习到底在图...
【论文笔记】基于深度学习的端到端无监督配准模型——变形图像配准网络（Deformable Image Registration Network, DIRNet）
本文是论文 End-to-End Unsupervised Deformable Image Registration with a Convolutional Neural Network 的阅读笔记。文章提出了一种端到端的无监督配准模型——变形图像配准网络（Deformable Image Re...
【论文笔记】U-Net模型-用于医学图像分割的神经网络模型
本文主要是对 U-Net 论文中主要内容的提炼，中间加入了一些自己的理解，有些地方自己不是很懂，所以直接采用了直译的方式。建议大家去阅读原文。U-Net 的主要优点是可以用更少的训练样本达到更好的效果，并且速度很快，这对于训练数据较少的医学图像处理相关的问题来说是十分重要的。U-Net论文地址：U-...
caffe-ssd网络模型 tensorRT加速
tensorRT加速caffe模型的部署一、简介及其tensorRT加速原理在计算资源并不丰富的嵌入式设备上，TensorRT之所以能加速神经网络的的推断主要得益于两点。首先是TensorRT支持INT8和FP16的计算，通过在减少计算量和保持精度之间达到一个理想的trade-off，达到加速推断的...
Tensorflow笔记（二）：激活函数、优化器等、神经网络模型实现（商品销量预测）
import tensorflow as tfimport numpy as npfrom tqdm import tqdm# ----------------------------- tensor常用函数2 -----------------------------------a = tf.co...