一种基于CLMF的深度卷积神经网络模型.PDF
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基于卷积神经网络的深度学习模型.docx
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基于卷积神经网络的深度学习模型
一、卷积神经网络概述
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种专门为处理具有网格结构的数据而设计的深度学习模型，如图像、视频和音频等。CNN的核心思想是利用卷积操作提取特征，并通过池化操作降低特征的空间维度，从而实现特征的学习和压缩。自从20世纪80年代CNN被提出以来，随着深度学习技术的发展，CNN在图像识别、物体检测、图像分割等领域取得了显著的成果。
在图像识别领域，CNN的表现尤为出色。以AlexNet为例，它是由AlexKrizhevsky等人在2012年ImageNet竞赛中提出的，是首个在Im
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一种基于深度卷积神经网络模型的船舶焊缝缺陷检测方法.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112819806 A
(43)申请公布日 2021.05.18
(21)申请号 202110203174.8
(22)申请日 2021.02.23
(71)申请人 江苏科技大学
地址
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神经网络与深度学习第12章典型卷积神经网络模型.pptx
典型卷积神经网络主讲人：王改华湖北工业大学电气学院自动化系电话mail
GoogLenet，2014年Imagenet比赛第一Szegedy等更关注通过优化网络结构从而降低网络的复杂程度提出inception模型。使用Inception模块构建的GoogLeNet的训练参数数量只有AlexNet的1/12，但在ImageNet上的图像分类准确度提高了。GoogLenet网络
GoogLenet网络GoogLeNet是以Inception结构为基础搭建起来的。利用Inception结构增加网络的宽度和深度，很好地利用了网络中的计算资源。Inception的主要思想包括：（1）采用不同大小的卷积核
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基于卷积神经网络的垃圾分类模型.docx
题目：基于卷积神经网络的垃圾分类模型
目录TOC\o1-3\h\z\u
摘要 I
Abstarct II
第1章绪论 1
1.1课题背景和研究意义 1
1.2国内外研究发展现状 1
1.3难点问题和主要研究内容 2
1.4社会经济效益和环境影响 2
1.5文章组织结构 3
第2章基础理论 4
2.1深度学习 4
2.1.1应用领域 4
2.2Keras简介 5
2.3卷积神经网络 5
2.3.1卷积神经网络的结构 6
2.3.2卷积神经网络的经典架构 11
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一种卷积神经网络模型的压缩方法.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112836817 A
(43)申请公布日
2021.05.25
(21)申请号 20191
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(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112990420 A
(43)申请公布日
2021.06.18
(21)申请号 20191
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一种卷积神经网络模型构建方法.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112819252 A
(43)申请公布日 2021.05.18
(21)申请号 202110224274.9 G06F 119/02 (2020.01)
(22)申请日
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基于异构计算的深度卷积神经网络模型研究.docx
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基于异构计算的深度卷积神经网络模型研究
第一章异构计算概述
(1)异构计算作为一种新型计算模式，正日益受到广泛关注。在传统计算中，处理器、存储器和其他硬件资源通常采用相同或相似的架构。而异构计算则是将不同类型的处理器、存储器和其他硬件资源有机地结合起来，形成一个协同工作的系统。这种计算模式可以充分发挥各种硬件资源的特点，从而在处理大规模数据集和复杂计算任务时展现出更高的效率。据相关数据显示，异构计算在科学计算、大数据处理、人工智能等领域已经取得了显著的应用成果。
(2)异构计算的关键在于如何高效地利用不同类型硬件资源的协同能力。在处理器层面，CPU、GPU、FPGA和ASIC等
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基于深度卷积神经网络模型辅助诊断早期胃癌系统的应用研究.docx
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基于深度卷积神经网络模型辅助诊断早期胃癌系统的应用研究
一、引言
胃癌是全球范围内最常见的恶性肿瘤之一，其发病率和死亡率在许多国家中都占据着很高的位置。根据世界卫生组织（WHO）的数据，每年大约有近100万人被诊断为胃癌，其中约70万人死于该病。早期胃癌，即在癌症发展的早期阶段，其治愈率可高达90%以上。然而，由于早期胃癌的症状不典型，许多患者在确诊时已处于中晚期，错过了最佳治疗时机。
随着医疗技术的不断发展，计算机辅助诊断技术在临床医学中的应用越来越广泛。深度学习作为一种新兴的人工智能技术，在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成果。特别是在医学图像分析领域，深度学习模型能够
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基于深度卷积神经网络的Barrett食管内镜图片分类模型的建立.docx
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基于深度卷积神经网络的Barrett食管内镜图片分类模型的建立
一、1.Barrett食管内镜图片数据收集与预处理
(1)Barret食管是一种常见的消化系统疾病，其内镜下图像特征具有多样性，对于诊断和治疗具有重要意义。在建立基于深度卷积神经网络的Barrett食管内镜图片分类模型之前，首先需要进行高质量的内镜图片数据收集与预处理。数据收集方面，我们选取了国内多家三甲医院近三年的内镜图片数据，共计包含10,000张，其中Barrett食管病例5,000张，非Barrett食管病例5,000张。这些图片覆盖了不同年龄段、不同病变程度和不同内镜观察角度。为了确保数据的多样性和代表性
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基于深度时空域卷积神经网络的表情识别模型.docx
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基于深度时空域卷积神经网络的表情识别模型
一、1.深度时空域卷积神经网络概述
(1)深度时空域卷积神经网络（DeepTemporal-SpatialConvolutionalNeuralNetworks，简称DTS-CNN）是一种结合了深度学习和时空数据处理技术的神经网络模型。它在处理视频、图像序列等动态数据时展现出强大的能力。与传统卷积神经网络（CNN）相比，DTS-CNN能够有效捕捉动态数据中的时空特征，从而在视频目标检测、动作识别、情感分析等领域取得了显著成果。据《IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligenc
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基于结构重参数化的深度可分离卷积神经网络.docx
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基于结构重参数化的深度可分离卷积神经网络
一、引言
在图像识别和计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）因其强大的特征提取和分类能力而成为主流模型。然而，随着模型层数的增加，传统的卷积神经网络在计算复杂度和参数数量上会急剧增加，导致训练和推理效率低下。为了解决这一问题，研究者们提出了多种结构重参数化技术，旨在通过减少模型参数数量和计算复杂度来提高卷积神经网络的效率和泛化能力。其中，深度可分离卷积神经网络（DeepSeparableConvolutionalNeuralNetworks，DSCNN）作为一种新型卷积神经网络架构，通过将卷积操作分解为深度卷积和逐点卷积两个步骤，显著降
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基于深度卷积神经网络的图像去噪研究.docx
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基于深度卷积神经网络的图像去噪研究
一、1.图像去噪背景与意义
(1)图像去噪是图像处理领域中的一个重要课题，其主要目的是消除或减轻图像中由于噪声干扰而引入的瑕疵。在现实世界中，由于传感器性能、传输过程中的信号衰减、环境因素等，图像往往会受到不同程度的噪声影响。这些噪声不仅影响了图像的视觉效果，还可能对图像的后续处理和应用产生负面影响。例如，在遥感图像处理、医学影像分析、自动驾驶等领域，高噪声的图像会直接影响任务的准确性和效率。因此，图像去噪技术在提升图像质量、提高后续处理性能方面具有重要意义。
(2)随着计算机技术的飞速发展，图像去噪技术也取得了显著进步。从传统的滤波算法到基
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基于深度卷积神经网络与哈希的图像检索.pptx
基于深度卷积神经网络与哈希的图像检索汇报人：2024-01-29
CATALOGUE目录引言相关工作基于深度卷积神经网络的图像特征提取基于哈希的图像检索方法实验与分析结论与展望
01引言
传统的图像检索方法基于文本标注或手动特征提取，这些方法存在主观性、效率低下和语义鸿沟等问题。因此，研究基于内容的图像检索方法具有重要意义。互联网和社交媒体的快速发展导致图像数据爆炸式增长，如何有效地管理和检索这些图像数据成为一个重要问题。图像检索技术在多媒体信息检索、计算机视觉、模式识别等领域具有广泛应用，如相似图像搜索、图像标注、图像分类等。研究背景与意义
基于内容的图像检索（Content-BasedIm
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基于深度卷积神经网络的行人检测.docx
基于深度卷积神经网络的行人检测
一、概述
随着人工智能技术的飞速发展，行人检测作为计算机视觉领域的重要研究方向，日益受到学术界和工业界的关注。行人检测的目标是在视频或图像中准确地识别和定位出行人的位置，对于智能监控、自动驾驶、人机交互等领域具有广泛的应用价值。由于行人姿态的多样性、背景的复杂性以及光照、遮挡等因素的干扰，行人检测仍然是一个具有挑战性的任务。
传统的行人检测方法主要依赖于手工设计的特征描述子和分类器，如HOGSVM等。这类方法对于复杂场景的适应能力有限，难以应对行人姿态、尺度以及背景变化带来的挑战。随着深度学习的兴起，特别是深度卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的成功应用，为行