基于卷积神经网络的图像分类

农村地区遥感图像语义分割是进行城乡规划、植被以及农用地检测的基础。农村地区高分辨率遥感图像含有较为复杂的地物信息,对其进行语义分割难度较大。基于此,提出一种改进的对称编码-解码网络结构SegProNe

一共有3个图像去噪卷积神经网络模型,包括训练集,测试集,以及几个训练好的参数,可以直接对图像进行去噪

本报告旨在通过深入研究卷积神经网络(CNN)的原理及应用，探究其在图像检测领域中的优势和应用。我们在该领域进行了一系列的实验，通过数据分析和结果对比，得出了一些有价值的结论和建议，为相关领域开展更深入

本研究基于图卷积神经网络（GCN）和自注意力机制，针对神经医学图像识别问题进行探究。我们首先将医学图像转化为图结构，并在GCN中引入自注意力机制，以同时考虑节点特征和拓扑结构，从而提高识别准确性。我们

基于卷积神经网络的SAR图像目标识别研究

当前卷积神经网络结构未能充分考虑RGB图像和深度图像的独立性和相关性, 针对其联合检测效率不高的问题, 提出了一种新的双流卷积网络。将RGB图像和深度图像分别输入到两个卷积网络中, 两个卷积网络结构相

卷积神经网络在图像分类中的应用研究_吴正文

机器学习是许多人在人类生活的各个领域中不可或缺的技术。 它遍及全球的现代生活中,并具有多种用途。 一种应用是图像分类,它涵盖了许多影响领域,例如商业,金融,医药等,以提高产量,原因,效率等。这种对更精

卷积神经网络的核心组成部分是卷积层，它负责提取输入数据的局部特征。卷积层由多个卷积核组成，每个卷积核都对输入数据进行卷积操作，生成对应的特征图。这些特征图能够捕捉到输入数据的不同特征，进而为后续的神经

基于卷积神经网络的未知流量分类策略，陈晔欣，黎淑兰，为了提高网络流量分类的准确性及健壮性，本文设计了基于卷积神经网络的网络流量分类系统，并在此基础上针对混合流量中存在未知类