基于卷积神经网络的目标检测算法研究.pptx

基于卷积神经网络的目标检测算法综述.pptx 基于卷积神经网络的目标检测算法综述;引言 卷积神经网络基本原理 基于卷积神经网络的目标检测算法分类经典目标检测算法介绍与比较;目标检测数据集及评价标准挑战与未来发展趋势;引言;;;;卷积神经网络基本原理;;;;;基于卷积神经网络的目标检测算法分类;;;;经典目标检测算法介绍与比较;首次将卷积神经网络（CNN）应用于目标检测任务，通过选择性搜索（SelectiveSearch）生成候选区域，然后使用CNN进行特征提取和分类。;;;;目标检测数据集及评价标准;;;;挑战与未来发展趋势;;;;THANKS

2024-06-15 约小于1千字 30页立即下载

基于卷积神经网络的肺部疾病检测算法.docx PAGE 1- 基于卷积神经网络的肺部疾病检测算法 第一章卷积神经网络（CNN）简介 (1)卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）是一种深度学习模型，特别适用于图像识别和图像处理任务。自从2012年AlexKrizhevsky等人在ImageNet竞赛中凭借CNN模型获得冠军以来，CNN在计算机视觉领域取得了显著的成果。CNN通过模仿人类视觉系统中的视觉感知机制，能够自动学习图像的特征表示，从而实现图像分类、目标检测、图像分割等任务。 (2)CNN的核心结构是卷积层，它能够自动提取图像中的局部特征，并通过权重共享减少模型参数，从而降低计算复杂度。在卷积层

2025-01-19 约1.97千字 4页立即下载

基于卷积神经网络的肺部疾病检测算法.docx PAGE 1- 基于卷积神经网络的肺部疾病检测算法 第一章卷积神经网络（CNN）简介 (1)卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）是一种深度学习模型，特别适用于图像识别和图像处理任务。自从2012年AlexKrizhevsky等人在ImageNet竞赛中凭借CNN模型获得冠军以来，CNN在计算机视觉领域取得了显著的成果。CNN通过模仿人类视觉系统中的视觉感知机制，能够自动学习图像的特征表示，从而实现图像分类、目标检测、图像分割等任务。 (2)CNN的核心结构是卷积层，它能够自动提取图像中的局部特征，并通过权重共享减少模型参数，从而降低计算复杂度。在卷积层

2025-01-19 约1.97千字 4页立即下载

基于卷积神经网络的乳腺疾病检测算法.pptx 基于卷积神经网络的乳腺疾病检测算法 CATALOGUE 目录引言 卷积神经网络基本原理数据集准备与预处理 基于卷积神经网络的乳腺疾病检测模型设计实验结果与分析总结与展望引言 CATALOGUE 01 包括乳腺增生、乳腺炎、乳腺纤维瘤、乳腺癌等。乳腺疾病种类乳腺癌是全球女性最常见的恶性肿瘤之一，发病率逐年上升，死亡率居高不下。发病率和死亡率乳腺疾病严重影响女性身心健康，甚至危及生命。对女性健康的影响图像识别和处理 卷积神经网络（CNN）具有强大的图像识别和处理能力。医学图像分析 CNN在医学图像分析领域广泛应用，如CT、MRI、X光等图像识别。疾病诊断和治疗通过CNN

2024-07-09 约2.7千字 26页立即下载

基于卷积神经网络的图像去雾算法研究.docx PAGE30 PAGE24 基于卷积神经网络的图像去雾算法研究 摘要随着近代产业的发展，空气中的汽车尾气和工业废气的排放量大幅度增加。正如我们所知道的那样，在雾多的天气下，尘埃和烟等漂浮在大气中的粒子会吸收、散射很多光，导致各种收集的图像质量的劣化。画质的劣化可能影响许多计算机视觉系统的运行。图像有雾的主要原因是空气污染和环境污染对图像质量造成的影响。目前，有必要开发一种算法和相关应用，可以去除雾并实时改善画质。但是近年来的图像去雾算法存在大片空中区位内难以特征提取、低滤波效率等问题。为了保证图像有一个比较优良的去雾效果，本人在这篇

2024-12-29 约2.11万字 44页立即下载

基于全卷积神经网络的图像修复算法研究.pdf 基于全卷积神经网络的图像修复算法研究 161203105333

2021-10-21 约3.69万字 36页立即下载

基于卷积神经网络的车道线检测算法研究与实现.docx PAGE2 PAGE2 摘要随着我国社会的快速发展以及经济水平的提高，各地的汽车保有量也在不断增加，随之而来的必然是交通事故发生数量的攀升，人们的生命财产安全将会因此遭受严重的影响。为了减少道路交通事故的出现，自动驾驶技术应运而生，而车道线检测则是自动驾驶系统中的一项基础工作。传统的车道线检测方法主要基于边缘特征检测或者图像分割，一旦光线产生改变、道路上有其他车辆遮挡或者路面有所破损时，该算法的鲁棒性就会大大降低，在天气恶劣或者环境比较复杂等情况下，该算法检测的精度和准确率将无法满足需求。基于深度学习的车道线检测技术可以通过神经网络主动学习目标特征，其特点是具有较高

2024-12-23 约3万字 44页立即下载

基于卷积神经网络的目标检测与跟踪方法研究 .pdf 基于卷积神经网络的目标检测与跟踪方法研究随着计算机算力和机器学习算法的不断进步，目标检测和跟踪技术在许多应用领域得到了广泛的应用，例如自动驾驶、智能家居、安防监控等。其中，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是目前应用最广泛、效果最好的深度学习模型之一。本文将重点介绍基于CNN的目标检测和跟踪方法研究，探讨其原理、技术挑战及应用前景等相关问题。【一、目标检测】 目标检测指的是在一幅图像或视频中，自动识别出感兴趣的物体并确定其位置。传统的目标检测方法主要是基于手工设计的特征和分类器，例如Haar特征、HOG 特征等，这种方法需要大量的人力和

2024-11-14 约1.6千字 3页立即下载

基于卷积神经网络的目标检测模型的研究-控制科学与工程专业论文.docx 上海交通大学硕士学位论文上海交通大学硕士学位论文万方数据万方数据 基于卷积神经网络的目标检测模型的研究 摘要 目标检测已经成为社会各领域的重要研究课题之一。传统检测模型通常采用人工特征提取方法获得目标的特征描述，然后输入到一个分类器中学习分类规则。然而，人工特征提取方法比较复杂，对设计者提出了比较高的学术要求。其次，这些方法高度依赖于具体任务，要求设计者有丰富的实际经验。再次，这些方法也有各自的局限性，对应用环境提出严格的假设前提，如小尺度、小角度的变化等等，在现实应用中很难得到满足。最后，传统检测模型分离了特征提取和分类训练。如果在特征描述中人工提取的特征对目标不够好，

2019-03-26 约8.01万字 98页立即下载

基于卷积神经网络的异常检测技术研究.docx PAGE 1- 基于卷积神经网络的异常检测技术研究第一章异常检测技术概述 (1)异常检测技术在众多领域都扮演着至关重要的角色，它旨在从大量数据中识别出那些不符合正常模式的数据点或事件。随着大数据时代的到来，数据量呈爆炸式增长，如何从海量数据中快速准确地发现异常成为了一个亟待解决的问题。传统的异常检测方法通常依赖于统计模型和启发式规则，但这些方法往往难以处理高维数据和非线性关系，且对异常类型的适应性较差。 (2)近年来，深度学习技术的快速发展为异常检测领域带来了新的突破。卷积神经网络（CNN）作为一种强大的特征提取工具，在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成果。将CNN应用于异常检测，可以

2025-01-21 约1.87千字 4页立即下载

基于卷积神经网络的口罩检测与识别研究.docx PAGE 1- 基于卷积神经网络的口罩检测与识别研究一、1.研究背景与意义 (1)随着全球疫情的持续蔓延，口罩作为一种重要的防疫物资，其需求量急剧增加。有效检测和识别佩戴口罩的人员对于疫情防控具有重要意义。传统的口罩检测方法主要依赖人工，不仅效率低下，而且容易受到主观因素的影响，导致检测准确率不高。因此，研究一种基于自动化的口罩检测与识别系统，对于提高防疫工作效率、减少人员接触风险具有重要意义。 (2)近年来，深度学习技术在图像识别领域取得了显著的成果，其中卷积神经网络（CNN）因其强大的特征提取和分类能力，在图像识别任务中表现出色。将CNN应用于口罩检测与识别，能够实现对口罩佩戴情况的快速

2025-01-21 约2.74千字 5页立即下载

卷积神经网络赋能下的遥感图像弱监督目标检测算法深度剖析与创新探索.docx 卷积神经网络赋能下的遥感图像弱监督目标检测算法深度剖析与创新探索一、引言 1.1研究背景与意义遥感技术作为获取地球表面信息的重要手段，在众多领域发挥着关键作用。随着传感器技术的飞速发展，遥感图像的分辨率不断提高，数据量呈爆炸式增长。如何从海量的遥感数据中快速、准确地检测出感兴趣的目标，成为了遥感领域的研究热点和关键问题。遥感图像目标检测在军事侦察、城市规划、资源勘探、环境监测、交通管理等众多领域都有着不可或缺的应用。在军事侦察中，准确检测出敌方的军事设施、武器装备等目标，对于制定战略决策、保障国家安全具有重要意义；城市规划方面，通过检测建筑物、道路、绿地等目标，可以为城市的合理布局和发

2025-04-06 约2.53万字 21页立即下载

2025-02-21 约4.2万字 64页立即下载

基于FPGA的二值化卷积神经网络算法的IP核.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113344179 B (45)授权公告日 2022.06.14 (21)申请号 202110599962.3 CN 109711533 A,2019.05.03 (22)

2023-06-19 约1.85万字 14页立即下载

一种基于卷积神经网络的岩渣分类算法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114462507 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202210025857.3 (22)申请日 2022.03.23 (71)申请人重庆邮电大学地址 400065

2023-05-04 约9.71千字 12页立即下载