一种基于深度学习的图像分类系统.pdf

一种基于深度学习的图像分类系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114549807 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210202861.2 (22)申请日 2022.03.02 (71)申请人江苏海洋大学

2023-05-09 约8.08千字 9页立即下载

基于深度学习的图像分类 (2).docx 基于深度学习的图像分类 摘要随着网络信息技术的飞速发展，同时新型移动端媒体如微博、微信以及其它门户网站的崛起，越来越多的图像信息被以字节形式存储到因特网上。面对如此海量的图像信息，如何进行快速而准确的图像分类是一个非常热门并且极具应用价值的研究课题。深度学习训练之前并不知道样本数据的特征，但是在学习的过程中可以自动提取并保存图片的特征数据并以此作为分类依据。本文主要围绕卷积神经网络在图像处理的相关理论，分析深度学习的网络模型、数据处理方法和影响因素。同时借助最新的深度学习框架Pytorch，这是Torch框架被应用到Python上。该框架具有可以使用Nvidia提供的图形加速技术和

2024-12-09 约2.96万字 39页立即下载

基于深度学习的图像分类.docx 基于深度学习的图像分类 摘要随着网络信息技术的飞速发展，同时新型移动端媒体如微博、微信以及大量门户网站的崛起，越来越多的图像信息被以字节形式存储到因特网上。面对如此海量的图像信息，如何进行快速而准确的图像分类是一个非常热门并且极具应用价值的研究课题。深度学习训练之前并不知道样本数据的特征，但是在学习的过程中可以自动提取并保存图片的特征数据并以此作为分类依据。本文主要围绕卷积神经网络在图像处理的相关理论，分析深度学习的网络模型、数据处理方法和影响因素。同时借助最新的深度学习框架Pytorch，这是Torch框架被应用到Python上。该框架具有可以使用Nvidia提供的图形加速技术和

2024-12-12 约3.05万字 39页立即下载

一种基于深度学习的眼底图像识别分类方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112966759 B (45)授权公告日 2022.05.10 (21)申请号 202110274127.2 (56)对比文件 (22)申请日 2021.03.15

2023-06-10 约9.59千字 10页立即下载

一种基于深度学习的糖网图像病灶分割标识方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114882054 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210575490.2 G06N 3/04 (2006.01) (22)申请日 2022.05.2

2023-05-18 约1.74万字 15页立即下载

一种基于深度学习的医学图像增强方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114463228 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202111656154.2 (22)申请日 2021.12.30 (71)申请人济南超级计算技术研究院地址 25

2023-05-05 约1.09万字 10页立即下载

基于深度学习的图像分类算法研究.docx 基于深度学习的图像分类算法研究 PAGE34 ADDINCNKISM.UserStyle基于深度学习的图像分类识别技术研究摘要 图像分类是对图像信息进行处理，以达到区分不同类别的目的的一项分类任务。图像分类是计算机视觉领域的研究热点之一，也是其他图像应用领域的基础。卷积神经网络作为一种神经网络算法，是深入学习图像处理的一种应用。卷积神经网络的优点是可以直接与图像像素进行卷积，从图像像素中提取图像特征，这更接近于人脑视觉系统的处理方法。卷积神经网络的权值共享属性和汇聚层大大降低了网络训练所需的参数，简化了网络模型，提高了训练效率。近年来，它们已成为计算机视觉和人工智能领域较为活跃

2025-01-03 约2.09万字 34页立即下载

基于深度学习的医学图像分类论文.docx 基于深度学习的医学图像分类论文摘要：本文旨在探讨基于深度学习的医学图像分类技术在医学影像诊断中的应用。通过对深度学习算法在医学图像分类领域的应用现状进行分析，提出了一种改进的深度学习模型，以提高医学图像分类的准确性和效率。本文首先介绍了深度学习在医学图像分类中的优势，然后详细阐述了所提出的改进模型及其在医学图像分类中的应用，最后对实验结果进行了分析和讨论。关键词：深度学习；医学图像；分类；模型改进；影像诊断一、引言（一）深度学习在医学图像分类中的应用优势 1.内容一：高维数据建模能力 1.1深度学习模型能够处理高维数据，如医学图像，通过多层神经网络的结构，能够捕捉图像中的复杂特征

2025-04-02 约4.9千字 11页立即下载

基于深度学习的高光谱图像分类方法.pdf Artificial Intelligence and Robotics Research 人工智能与机器人研究, 2017, 6(1), 31-39 Published Online February 2017 in Hans. /journal/airr /10.12677/airr.2017.61005 A Classification Method for Hyperspectral Imagery Based on Deep Learning 1 1

2017-05-24 约1.98万字 10页立即下载

一种基于深度学习的图像去噪方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114881867 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210294621.X G06N 3/04 (2006.01)

2023-05-16 约8.16千字 8页立即下载

一种基于深度学习的图像校正方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114463196 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202111623814.7 G06N 3/08 (2006.01) (22)申请日 2021.12.2

2023-05-06 约1.11万字 9页立即下载

2025-04-28 约2.15万字 30页立即下载

基于深度学习的多标签图像分类算法研究.pdf 摘要多标签图像分类是一种图像分类任务，是指为输入的图像标记多个预先定义好的标签。在多标签图像分类任务中，每个图像可能包含一个或多个标签，因此需要准确地识别图像中多个对象。多标签图像分类算法包括传统的机器学习方法、深度学习 方法以及两者的混合方法。尽管大多数研究者致力于研究标签之间的相关性，但在实际应用中仍然存在标签相关性不够紧密、误判等问题。因此，设计一个高效稳定且识别精度高的多标签图像分类模型显得尤为重要。本文主要内容如下：（1）针对标签相关性问题、图卷积网络

2025-03-21 约8.86万字 58页立即下载

基于深度学习的细粒度图像分类方法研究.pdf 摘要摘要在计算机视觉的研究领域中，传统图像分类的目标通常是隶属于不同基础类别的物体，而实际应用场景对图像的分类粒度提出了更加细致的要求，因此细粒度图像分类成为当今研究的热点之一。细粒度图像分类任务的研究目标往往是属于同一基础类别的不同子类对象，其分类难点在于不同类别间仅有细微的局部差异，而同一类别内却可能出现特征差异大的现象，同时复杂的背景特征也给图像识别带来了干扰因素。基于细粒度图像分类的研究前景和任务难度

2020-12-16 约8.88万字 55页立即下载

基于深度学习的乳腺癌病理图像分类研究.pdf 摘要乳腺癌已经成为危害女性健康的第一杀手，如何对其进行正确的诊断和治疗，这一问题已经成为世界性的难题。全国各个城市之间的医疗水平相差很大，急需有经验的医生对患者进行诊疗，并且乳腺癌病理图像十分复杂，诊断结果时不时会出现偏差。近年来，深度学习在图像识别与分类方面取得长足进步与发展，并逐渐在医学图像领域中崭露头角。然而，在处理病理学图像时会遇到一些挑战，为协助医生提高乳腺癌病理诊断的准确性，本课题选择对乳腺癌病理学图像进行分类研究，具体的工作内容如下：（1）针对网络训练的准确度和效率问题，本文选择在卷积神经网络分类方法的基础上进行研究。首先对原始的乳腺癌病理图像进行预处理，获得实

2024-11-26 约13.9万字 80页立即下载