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

基于可变形卷积神经网络的海洋柔性生物目标检测算法研究.pdf 基于可变形卷积神经网络的海洋柔性生物目标检测算法研究 摘要水下目标检测技术持续发展，已经被应用于如海洋生态环境监测、海底矿藏勘探、海洋牧场养殖、水下应急救援和水下机器人导航等各海洋相关领域的诸多场景。在水下 目标检测技术的许多应用场景中，应用了目标检测技术的水下机器人已然可以替代人类进行水下作业。但是在工程应用中，现有的目标检测算法在对具有柔性特点的待检测生物目标进行检测时，由于柔性生物目标具有身体柔软，易发生变形且变形尺度大，变形姿态多的特点，导致检测效果较差，检测精度明显降低。为解决此问题，本文针对常见 Contrast 海洋柔性生物目标构建了检测数据集，并改进了对比度限制自适应

2025-05-14 约9.7万字 84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

2025-05-31 约3.88万字 61页立即下载

2025-05-31 约2.17万字 36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光学遥感图像船舶检测算法研究.pdf 哈尔滨工业大学硕士学位论文摘要光学遥感图像成像技术与船舶目标检测技术结合，能够实现远距离、大范围水域的船舶识别与定位，可以应用于港口船舶数量统计和监测海上国界线附近敌军船只是否越界等众多军民领域的任务中，有着重要的工程价值。本文针对光学遥感船舶目标检测进行了研究，并提出了两种不同类型的遥感船舶检测算法来更好地完成遥感船舶检测任务，主要研究工作如下：针对数据样本不同类别间数量差异过大的问题，对本文实验所使用的 HRSC2016和FAIR1M数据集，采用了色调变换、高斯模糊、随机翻转旋转等数据增强策略，使得不同类别目标数量达到一定的均衡，并且减弱了模型对于图像的敏感度，提高了模型

2025-05-30 约9.75万字 64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

2025-06-07 约2.74万字 44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