一种基于量子经典混合神经网络的图像识别方法及装置.pdf

基于神经网络的图像识别装置和图像识别方法.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 112819022 A (43)申请公布日 2021.05.18 (21)申请号 20191

2023-06-06 约2.59万字 21页立即下载

一种基于神经网络结构的图像识别方法及装置.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114554793 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210146772.0 B08B 1/00 (2006.01) (22)申请日 2022.02.1

2023-05-08 约8.27千字 9页立即下载

基于神经网络的图像识别方法.docx PAGE 1- 基于神经网络的图像识别方法 第一章引言随着科技的飞速发展，图像识别技术在众多领域都显示出了其独特的价值和潜力。尤其在人工智能和机器学习领域，图像识别技术已经成为研究的热点之一。图像识别作为一种计算机视觉的核心技术，旨在使计算机能够通过分析和处理图像数据，识别和理解图像内容，从而实现对图像的自动解析和应用。这一技术不仅在安防监控、医疗诊断、自动驾驶等领域有着广泛的应用，而且在日常生活中，如智能手机的人脸解锁、智能摄影辅助等场景中也扮演着重要角色。在过去的几十年中，图像识别技术经历了从经典算法到深度学习技术的演变。早期的图像识别主要依赖于特征提取和分类方法，如SIFT、SURF

2025-01-22 约2.89千字 6页立即下载

一种超图神经网络的小样本图像识别方法、装置及设备.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114463596 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202111633547.1 G06V 10/74 (2022.01)

2023-05-05 约2.14万字 17页立即下载

一种基于轻量级卷积神经网络的天气图像识别方法.docx PAGE 1- 一种基于轻量级卷积神经网络的天气图像识别方法 一、1.背景与意义 (1)随着全球气候变化和极端天气事件的频繁发生，对天气状况的实时监测和准确预测变得尤为重要。传统的天气预测方法依赖于物理模型和经验法则，这些方法在处理复杂多变的天气现象时存在一定的局限性。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，尤其是卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的成功应用，为天气图像识别提供了新的技术手段。通过将深度学习与天气图像识别相结合，有望实现更加高效、准确的天气预测。 (2)天气图像识别任务涉及到从大量的天气图像中提取特征，并对其进行分类。传统的图像处理方法通常需要手动设计特征提取器，而深度学习能够自

2025-01-20 约2.35千字 4页立即下载

一种基于卷积神经网络的宫颈细胞图像识别方法.docx PAGE 1- 一种基于卷积神经网络的宫颈细胞图像识别方法 一、1.方法背景 (1)宫颈癌是全球女性最常见的恶性肿瘤之一，早期诊断对于提高治愈率和降低死亡率至关重要。传统的宫颈细胞学检查依赖于病理医生的视觉分析，存在主观性强、效率低等问题。随着深度学习技术的快速发展，基于卷积神经网络的宫颈细胞图像识别方法应运而生，为宫颈细胞学检查提供了新的技术手段。 (2)卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，在图像识别领域取得了显著的成果。CNN能够自动提取图像中的特征，具有较强的鲁棒性和泛化能力。在宫颈细胞图像识别任务中，CNN能够自动学习细胞图像的特征，从而实现对宫颈细胞图像的自动分类和识别。 (3

2025-01-18 约2.81千字 6页立即下载

一种基于卷积神经网络的宫颈细胞图像识别方法[发明专利].docx PAGE 1- 一种基于卷积神经网络的宫颈细胞图像识别方法[发明专利] 一、背景介绍 (1)宫颈癌是全球女性癌症死亡的主要原因之一，每年有超过50万新发病例，且这一数字仍在持续上升。早期诊断和及时治疗对于提高宫颈癌患者的生存率至关重要。传统的宫颈细胞学检查方法，如巴氏涂片，虽然应用广泛，但其准确性和效率仍有待提高。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于卷积神经网络的图像识别方法在医学影像领域展现出巨大的潜力。 (2)宫颈细胞图像识别方法的研究主要针对宫颈细胞学检查中存在的误诊和漏诊问题。据统计，传统巴氏涂片检查的准确率约为70%，且由于阅片医生的主观性，误诊率较高。卷积神经网络（CNN）作为

2025-01-21 约3.06千字 6页立即下载

一种基于改进径向基神经网络的人脸图像识别方法.pdf 第18卷第2期甘肃科学学报Vol.18No.2 2006年6月JournalofGansuSciencesJun.2006 一种基于改进径向基神经网络的人脸图像识别方法 12

2025-03-07 约1.59万字 4页立即下载

一种基于神经网络频域注意力机制的图像识别方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113011444 B (45)授权公告日 2022.05.13 (21)申请号 202011504311.3 (56)对比文件

2023-06-09 约2万字 12页立即下载

基于卷积神经网络的图像识别.docx 毕业设计（论文） PAGE 1- 毕业设计（论文）报告题目：基于卷积神经网络的图像识别 学号：姓名：学院：专业：指导教师：起止日期：基于卷积神经网络的图像识别 摘要：本文主要研究了基于卷积神经网络的图像识别技术。首先介绍了卷积神经网络的基本原理和结构，然后分析了不同类型的卷积神经网络在图像识别任务中的应用。通过实验验证了卷积神经网络在图像识别任务中的优越性，并针对实际应用场景进行了优化。最后，对卷积神经网络在图像识别领域的未来发展趋势进行了展望。随着计算机视觉技术的不断发展，图像识别技术在许多领域得到了广泛应用。传统的图像识别方法在处理复杂场景和大规模数据时存在诸多局限性。近

2025-02-05 约1.67万字 30页立即下载

基于卷积神经网络的图像识别.docx 按毕业手册的要求做全文格式检查：图表格式、字体字号、按毕业手册的要求做全文格式检查：图表格式、字体字号、段落、章节等等。摘要人工智能作为当今最热门的话题和研究方向之一，具有非常大的研究意义，它的发展将对我们的生活带来非常大的改变。卷积神经网络算法是人工智能中机器学习的一种，被大量并且很好的应用于图像识别，神经风格转化，自然语言处理等上。本系统是基于卷积神经网络(CNN)对动物或植物进行辨别分类，其中动物,植物各十个种类。动物包括种类：猫，狗，牛，猪，老鼠，羊，鸡，鸭子，老虎和人；植物包括种类：玫瑰花，三叶草，竹子，松树，柳树，木棉花，小草，向日葵，樱花，荷花。该系统可选择（

2024-12-13 约1.56万字 35页立即下载

基于卷积神经网络的图像识别教程.pdf 基于卷积神经网络的图像识别教程卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种在图像识别领域被广泛应用的深度学习模型。它通过模仿人类大脑对视觉信息的处理方式，可以自动学习图像特征，并用于图像的分类、检测和分割等任务。本文将为大家介绍卷积神经网络的基本原理和步骤，并给出一个图像识别任务的示例。希望通过这篇文章，让读者对基于卷积神经网络的图像识别有更深入的了解。一、卷积神经网络基本原理卷积神经网络的核心是卷积操作和池化操作。其中，卷积操作负责提取图像的特征，而池化操作则负责缩小特征图的尺寸，并保留重要的特征。 1.卷积操作卷积操作使用一组可

2024-06-08 约2.36千字 6页立即下载

基于卷积神经网络的图像识别.docx 毕业设计（论文） PAGE 1- 毕业设计（论文）报告题目：基于卷积神经网络的图像识别 学号：姓名：学院：专业：指导教师：起止日期：基于卷积神经网络的图像识别 摘要：随着计算机视觉技术的发展，图像识别技术已成为人工智能领域的重要研究方向。本文主要针对基于卷积神经网络的图像识别技术进行了深入研究。首先，介绍了卷积神经网络的基本原理和结构，并对现有的卷积神经网络模型进行了分析。然后，针对图像识别任务，提出了一种改进的卷积神经网络模型，通过优化网络结构和参数，提高了图像识别的准确率和实时性。最后，通过实验验证了所提模型的优越性，并分析了其在实际应用中的可行性和潜力。本文的研究成果对推

2025-04-28 约1.63万字 28页立即下载

神经网络训练方法、图像识别方法、装置、设备及介质.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114550066 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210187557.5 (22)申请日 2022.02.28 (71)申请人上海商汤智能科技有

2023-05-06 约3.58万字 29页立即下载

一种基于进化神经网络模型压缩的早期胃癌图像识别方法[发明专利].docx PAGE 1- 一种基于进化神经网络模型压缩的早期胃癌图像识别方法[发明专利] 一、1.基于进化神经网络模型压缩技术概述 (1)进化神经网络模型压缩技术是一种新兴的机器学习优化方法，旨在通过模拟生物进化过程来寻找最优的网络结构。该方法通过遗传算法、模拟退火等进化策略，对神经网络模型进行优化，以减少模型参数数量，降低计算复杂度，同时保持或提高模型的性能。 (2)在早期胃癌图像识别领域，传统的神经网络模型往往需要大量的计算资源和存储空间。基于进化神经网络模型压缩技术，可以通过减少模型参数和降低网络层数来实现模型的压缩。这种压缩不仅能够减少资源消耗，还能在一定程度上提高模型的泛化能力，使其在复杂多变

2025-01-22 约1.64千字 3页立即下载