论文研究基于全卷积神经网络的林木图像分割.pdf

提出了一种用多层神经网络对图像进行非线性分割的方法,讨论了所用多层神经网络的学习速度的改进与训练样本的选择方法。实验表明,该多层神经网络系统可用于实时图像分割,并能获得很好的结果。

采用基于误差反向传播的双权值神经网络学习算法，同时确定核心权值、方向权值以及幂参数、学习率等参数，通过适当地调节这些参数，从而实现尽可能多种不同超曲面的特性。在对双权值网络进行训练时，通过对人物头像的

粗糙集神经网络在图像分割中的应用,魏建,吴冰,神经网络用于图像分割时需要大量的训练数据,计算速度相当慢,不适合实时数据处理。网络节点个数、网络层数等的设计还缺乏比较系

基于神经网络的ＲＧＢ－Ｄ图像分割，可在代码基础上修改，进行二次开发．

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卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习

结合高光谱数据和深度学习的特点，提出一种同时考虑像素光谱信息和空间信息的深度卷积神经网络框架。该框架主要步骤如下：首先利用主成分分析法对高光谱遥感图像进行光谱特征提取，消除特征之间的相关性，并降低特征

介绍关于卷积神经网络的文章 Convolutional neural networks (CNNs) have been successfully applied to many tasks such

第一章回顾了理解卷积神经网络的动机；  第二章阐述了几种多层神经网络 ，并介绍当前计算机视觉领域应用中最成功的卷积结 构；  第三章具体介绍了标准卷积神经网络中的各构成组件 ，并从生物学和理论两个