卷积神经网络(CNN)算法支持的晶片的最小监督自动检查(AI).pdf

常见的深度学习-CNN卷积神经网络.ppt Convolutional Neural Networks 江南大学-数媒学院-许鹏 Outline Overview CNN-Overview 卷积神经网络是一种受到视觉感知机制启发的深度学习结构。1959年Hubel和Wiesel发现动物的视觉皮质细胞负责在感知域内探测光照，受其启发，1980年Kunihiko Fukushima提出了一种新型认知机并被认为是CNN的先驱。 1990年，LeCun发表了一篇奠定现在CNN结构的重要文章，他们构建了一个叫做LeNet-5的多层前馈神经网络，并将其用于手写体识别。就像其他前馈神经网络，它也可以使用反向传

2018-11-05 约4.85千字 20页立即下载

4.1 深度学习之卷积神经网络CNN.pdf 大数据，成就未来 卷积神经网络CNN 深度学习深度学习发展历程[TensorFlow实战google深度学习框架] 1. 感知机网络（解决线性可分问题，20世纪40年代） 2. BP神经网络（解决线性不可分问题，20世纪80年代） 3. 深度神经网络（海量图片分类，2010年左右）大数据挖掘专家 2 深度学习深

2020-10-16 约6.53千字 28页立即下载

2018年CNN卷积神经网络原理.doc go 一、CNN卷积神经网络原理简介 /u012162613/article/details本文主要是详细地解读CNN的实现代码。如果你没学习过CNN，在此推荐周晓艺师兄的博文： HYPERLINK /zouxy09/article/details/8781543 \t _blank Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（七），以及UFLDL上的 HYPERLINK /wiki/index.php/%E5%8D%B7%E7%A7%AF%E7%89%B9%E5%BE%81%E6%8F%90%E5%8F%96 \t _blank 卷积特征提取、 HYPERLINK /wiki

2018-10-20 约3.08万字 35页立即下载

卷积神经网络CNN代码解析mb.pdf

2021-10-04 约小于1千字 7页立即下载

深度学习CNN卷积神经网络.pptx ;Outline;CNN-Overview;CNN-Overview;CNN-Overview;Convolution;Convolution;Convolution;Sparse Connectivity;Parameter Sharing;Convolutional Layer;Convolutional Layer;Convolutional Layer;Pooling;Pooling Layer;Convolutional Layer;Fully-connected Layer;Equivariant Representation;Parameters;

2018-11-11 约小于1千字 20页立即下载

Keras：Keras高级模型：卷积神经网络CNN.docx PAGE1 PAGE1 Keras：Keras高级模型：卷积神经网络CNN 1卷积神经网络CNN简介 1.1CNN的基本概念 卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种深度学习模型，特别适用于处理具有网格结构的数据，如图像。CNN通过其独特的架构设计，能够自动学习图像的特征，无需人工进行特征提取。这一特性使得CNN在图像识别、图像分类、目标检测等领域取得了显著的成果。 1.1.1卷积层卷积层是CNN的核心组成部分，它通过卷积核（也称为滤波器）在输入图像上滑动，对图像的局部区域进行加权求和操作，从而提取图像的特征。卷积核的权重

2024-08-27 约1.56万字 16页立即下载

卷积神经网络CNN代码解析-matlab.doc 卷积神经网络CNN代码解析 deepLearnToolbox-master是一个深度学习matlab包，里面含有很多机器学习算法，如卷积神经网络CNN，深度信念网络DBN，自动编码AutoEncoder（堆栈SAE，卷积CAE）的作者是 Rasmus Berg Palm (rasmusbergpalm@) 代码下载：/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox 这里我们介绍deepLearnToolbox-master中的CNN部分。 DeepLearnToolbox-master中CNN内的函数：调用关

2017-02-03 约2.42千字 11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

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

卷积神经网络核素识别算法研究.docx PAGE 1- 卷积神经网络核素识别算法研究第一章核素识别算法概述核素识别技术在核工业、医疗诊断、环境监测等领域具有重要应用价值。该技术旨在通过对不同核素的特征进行分析和识别，实现核素的自动检测和分类。传统的核素识别算法主要包括基于物理参数的方法和基于图像处理的方法。基于物理参数的方法通过测量核素的放射性强度、能谱等物理参数进行识别，但该方法存在一定的局限性，如受外部环境影响较大，识别准确率有待提高。基于图像处理的方法则通过分析核素的二维或三维图像特征来实现识别，但由于核素图像特征复杂，传统图像处理方法难以有效提取和利用这些特征，因此识别效果往往不佳。随着深度学习技术的快速发展，卷积神经

2025-01-21 约2.23千字 4页立即下载

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

2025-02-21 约4.2万字 64页立即下载

采用卷积神经网络的木材节疤识别算法.docx 采用卷积神经网络的木材节疤识别算法采用卷积神经网络的木材节疤识别算法一、卷积神经网络概述 卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，缩写CNN）是一种专门为处理具有网格结构数据而设计的深度学习模型，在图像识别、语音识别等诸多领域取得了巨大的成功。 1.1卷积神经网络的基本结构 卷积神经网络主要由卷积层、池化层和全连接层等组成。卷积层通过卷积核在输入数据上滑动进行卷积操作，提取数据的局部特征。池化层则对卷积层输出的数据进行下采样，减少数据量的同时保留主要特征。全连接层将池化层输出的特征进行整合，最终输出分类结果或预测值。 1.2卷积神经网络的工作原理 卷积神经网络的

2024-11-05 约3.5千字 9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