深层卷积神经网络相关论文
深层卷积神经网络因其优秀的学习能力受到广泛关注。但深层卷积神经网络模型中通常具有大量冗余参数,这些冗余参数不仅会消耗大量......
语音作为人与人之间最方便、直接和有效的信息交互方式,一直以来常常受到周围环境噪声的干扰。常见的语音增强技术能够很好的对带......
目的研究一种基于深层卷积神经网络(DCNN)全自动近视性黄斑病变(MMD)筛查及其严重程度评估系统。方法收集安徽省第二人民医院6 068......
视觉词袋模型作为计算机视觉中最经典的模型之一,在图像分类、图像检索、视频行为识别等方向都具有广泛的应用。特征编码是视觉词......
在当今各国合作共建的时代背景下,中蒙两国作为睦邻友好的邻国,将新蒙文做一个有效的电脑录入以及字符识别,能有利于两国之间和地......
在目标不够清晰的视频中采集车标样本，通过加噪的方式扩充了样本量，设计3层卷积神经网络，寻求合适的参数，从训练样本中提取特征，充分利......
以稠密网络为基础设计了交通标志牌识别模型,重点研究数据集预处理网络,利用宽浅稠密网络提取图片特征,并构建了全局平均池化分类......
提出一种基于深层卷积神经网络的智能导盲终端系统的设计方案。针对卷积神经网络层数较深,计算资源消耗较高的缺点,使用两台搭建Li......
针对目前国内苹果分选大部分以人工操作的现状,提出利用GoogLeNet深度迁移模型对苹果缺陷进行检测。检测结果表明,本文方法对扩充......
针对电子显微(EM)成像存在边界有损、模糊不均匀以及神经元结构本身轮廓纹理复杂难以定位的问题,提出一种深层卷积神经网络模型Gro......
图像分类是计算机视觉领域中最为重要和基础的研究课题之一,在近几十年里吸引了众多研究者的关注。随着图像分类技术的快速发展以......
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Faster Rcnn是目标检测领域中精确度较高、使用范围较广的一个经典算法,而Cascade Rcnn是借鉴Faster Rcnn改进的。文章将Cascade R......
针对当前的算法无法满足具有周期性图案织物疵点分类检测,鉴于此,提出基于Fisher准则的深层卷积神经网络织物疵点检测算法.首先,利......
采用计算模型模拟人类视觉注意机制进行感兴趣的物体检测称之为视觉显著性检测。研究表明,视觉显著性与视觉场景深度信息密切相关,......
据统计,我国机动车保有量已达3.04亿辆,驾驶员达3.71亿人,全国高速公路通车里程达13.1万公里,位居世界第一,中国已经大踏步进入“......
针对复杂电磁环境下利用人工提取特征识别雷达信号存在的主观性强、特征冗余的问题,提出了一种基于深层卷积神经网络的识别方法。......
近几年以来,随着科学计算机网络及人工智能领域的发展,图形图像数据量逐渐增多,于是,如何从大量的自然图像中快速提取到视觉特征已......
基于全卷积网络提出了一种图像分割模型以获取目标分割结果,模型包含两个结构相同的深层神经网络分支,每个分支采用卷积-反卷积的......
针对初生仔猪目标较小、分娩栏内光线变化复杂、仔猪粘连和硬性遮挡现象较为严重等问题,提出一种基于深层卷积神经网络的初生仔猪......
