卷积神经网络在目标检测中的应用综述_于进勇.pdf

卷积神经网络具有强大的特征学习能力，随着大数据时代的到来和计算机能力的提升，近年来卷积神经网络在图像识别、目标检测等领域取得了突破性进展，掀起了新的研究热潮。综述卷积神经网络的基本原理，以及其在图像分

卷积神经网络是一种基于深度学习的算法，在图像检测方面有着广泛的应用。通过对图像进行分割、特征提取和分类等操作，可以实现高效、准确的目标检测。卷积神经网络的基本原理及其在图像检测中的应用，并详细讲解了相

很不错的最新介绍深度学习的文献，仅供大家参考，希望更多的深学爱好者上传分享，谢谢！

Target detection model for convolutional neural networks

基于卷积神经网络的目标检测模型综述_许必宵.pdf

Abstract—Withtheincreasingnumberofcomputersbeing connectedtotheInternet,securityofaninformationsyste

重点介绍了基于卷积神经网络的目标检测（RCNN）以及语义分割，该方法在在比赛中获得冠军，引起轰动，后来出现的改进版本，准确率达到70%。

焊接缺陷检测是制造业质量保证中的重要环节，本文介绍了一种创新的卷积神经网络（CNN）应用——LF-YOLO。LF-YOLO以轻量且更快速的特性为特色，专为X射线图像的焊接质量保证而设计。X射线图像在制

卷积神经网络对图像具有强大的特征提取性能，成为深度学习算法的一个重要的组成部分，在图像识别的技术应 用中起到了至关重要的作用。首先介绍了卷积神经网络的发展背景，然后介绍了神经网络的结构组成及每层的功能

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