《卷积神经网络与视觉计算》_钱亚冠等译.pdf

一种基于注意力卷积神经网络的视觉里程计算法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114463420 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202210113074.0 (22)申请日 2022.01.29 (71)申请人北京工业大学地址 100124

2023-05-06 约1.12万字 10页立即下载

2025-05-22 约4.46万字 73页立即下载

卷积神经网络.docx 摘要随着近些年目标检测技术的发展，R-CNN算法逐渐发展为检测领域的主流算法，其底层逻辑在于制定目的性进行搜索或通过CNN网络的运行，生成多种候选框，并针对其进行梳理和分类，其特点在于具备较高的准确性；YOLO和SSD的底层逻辑主要通过图片的各个区域展开取样，在此过程中的长宽比和尺寸不要求一致，并通过CNN网络进行提取，最终实现分类，其优势在于计算效率高，只需一步就能实现，不过其缺陷在密集采样中达到均衡性存在一定难度。而在当前端侧智能、端云协同的行业发展趋势下，算法在移动端的部署应用则显得尤其重要。相较于的中心化处理，智能终

2023-01-06 约2.2万字 8页立即下载

计算机视觉技术实战课件项目1 卷积入门：手动搭建入门级卷积神经网络.pptx ;教学目标;工程目录;目录;目录;1.认识数据集;1.1数据集来源;1.2数据集展示;目录;2.深度学习环境部署;2.1深度学习框架简介;1.?安装Conda 以Linux为例，安装Conda有两种常见的方式：通过Anaconda发行版安装和通过Miniconda安装。其中，Miniconda是一个更轻量级的Conda发行版，只包含Conda、Python解释器和基本的库。在此，通过以下步骤在Linux上安装Miniconda： ? 2.?获取下载Miniconda安装脚本链接 ???通过浏览器访问Miniconda官网下载页面（请见随书代码附带的“Miniconda官方下载链接.txt”文件

2025-04-20 约小于1千字 29页立即下载

卷积神经网络课件.pptx 卷积神经网络课件演讲人：日期： 卷积神经网络概述CNN基本结构与组成元素CNN训练过程与优化方法经典CNN模型解析与比较CNN在图像识别领域应用案例CNN在其他领域应用拓展CNN发展趋势与挑战CATALOGUE目录 01卷积神经网络概述定义与基本原理卷积神经网络（CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习（deeplearning）的代表算法之一。卷积层卷积层神经网络中的基础构建模块，由多个卷积核组成，每个卷积核都能提取输入数据的一种特定特征。池化层（PoolingLayer）通常位于卷积层之后，通过降采

2025-03-28 约4.52千字 31页立即下载

常见的深度卷积神经网络.ppt 目录 神经网络简要介绍经典深度神经网络模型 LeNet AlexNet VGGNet Network in Network (MIN) GoogLeNet ResNet 深度学习框架及实例深度学习在计算机视觉中的应用 神经网络简要介绍经典深度神经网络模型 LeNet AlexNet VGGNet Network in Network (MIN) GoogLeNet ResNet 深度学习框架简介在计算机视觉中的应用目录 神经网络兴衰史 神经网络简要介绍第一次兴起（1958年）：感知机，由于没有引入非线性，不能求解异或问题。第二次兴起（1986年）：将B

2018-11-05 约1.64万字 106页立即下载

卷积神经网络研究综述.docx PAGE 1- 卷积神经网络研究综述第一章卷积神经网络概述 卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）是一种模拟生物视觉神经系统的深度学习模型，在图像识别、图像分类、目标检测等领域取得了显著的成果。它通过卷积层对输入数据进行特征提取，能够自动学习图像中的局部特征，并在更高层次上组合这些特征以实现更复杂的任务。CNN的这种特性使得它在处理具有高度空间相关性的数据时表现出色，例如图像和视频。 CNN的基本结构主要由卷积层、池化层、全连接层和输出层组成。卷积层负责提取图像的局部特征，通过卷积核与输入图像进行卷积操作，从而提取出图像中的边缘、纹理等特征。池化层则对

2025-01-22 约4千字 7页立即下载

卷积神经网络 论文版.doc 卷积神经网络 摘要：卷积神经网络是近年来广泛应用于模式识别、图像处理等领域的一种高效识别算法，它具有结构简单、训练参数少和适应性强等特点。本文从卷积神经网络的发展历史开始，详细阐述了卷积神经网络的网络结构、神经元模型和训练算法。在此基础上以卷积神经网络在人脸检测和形状识别方面的应用为例，简单介绍了卷积神经网络在工程上的应用，并给出了设计思路和网络结构。关键字：模型；结构；训练算法；人脸检测；形状识别 Convolution Neural Network Abstract:Convolution neural network is an efficient recognition algori

2016-04-02 约1.43万字 14页立即下载

2018-10-11 约2.72千字 26页立即下载

2024-06-15 约5.51千字 31页立即下载

卷积神经网络1讲述.pptx 卷积神经网络 深度学习之 20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks-简称CNN）。概述 Background 研究方法 Research Method 全连接与局部连接研究方法 Research Method 研究方法 Research Method 网络结构 Network Structure 网络结构 Network Structure 网络结构 Network Structure 网络结构 Netw

2017-04-04 约小于1千字 19页立即下载

卷积神经网络详述.pdf 卷积神经网络 摘要：卷积神经网络是近年来广泛应用于模式识别、图像处理等领域的一种高效识别算法，它具有结构简单、训练参数少和适应性强等特点。本文从卷积神经网络的发展历史开始，详细阐述了卷积神经网络的网络结构、神经元模型和训练算法。在此基础上以卷积神经网络在人脸检测和形状识别方面的应用为例，简单介绍了卷积神经网络在工程上的应用，并给出了设计思路和网络结构。关键字：模型；结构；训练算法；人脸检测；形状识别 0 引言 卷积神经网络是人工神经网络的一种已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点，它的权值共享网络结构使之更类似

2017-05-22 约2.49万字 14页立即下载

卷积神经网络设计.doc 1.1研究背景与意义茶，是中国的传统饮品。从世界范围来看，茶树主要分布在南纬33°以北和北纬49°以南。我国是世界茶叶大国，拥有广袤的茶园面积，分布广泛。其中以安徽、福建、云南数省为主要产茶地。但我国农业方面基础薄弱，科技支撑弱，茶树害虫导致减产现象频繁发生。茶，本身视为一种饮品，与人的生活健康息息相关，即要求无公害。虽然化学农药的使用大大降低了虫害造成的损失，但是使用农药造成的环境污染、茶叶安全、生态破坏等问题也变得日益突出。为了实现茶树害虫防治方面的现代化，需要对当前情况加以改进，生物防治的前提需要认识该害虫，目前还主要是依靠专业人员辨认。茶树一般都长在山中，专业人员需要大量的时间和

2024-11-28 约7千字 8页立即下载

2025-02-23 约3.85万字 56页立即下载

卷积神经网络汇总.ppt 总结当下研究的热门是用更深层次的卷积神经网络模型用于图像和语音识别。难点在于训练使模型收敛。 Hinton在12年ImageNet能使错误率大大降低的关键不仅仅是增加了卷积神经网络的深度，而之所以能训练深层次的网络使其达到收敛，原因是改进了卷积神经网络的训练方式（ReLU+Dropout)。 Hinton在2012年发表的关于图像处理的文章： imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks 疑点总结深度置信网（Deep Belief Net：DBN）——其由一系列受限波尔兹曼机（Restricted Bolt

2017-05-09 约7.4千字 34页立即下载