基于深度卷积网络的目标检测技术综述_胡金辰.pdf

在深度卷积神经网络的学习过程中,卷积核的初始值通常是随机赋值的.另外,基于梯度下降法的网络参数学习法通常会导致梯度弥散现象.鉴于此,提出一种基于反卷积特征提取的深度卷积神经网络学习方法.首先,采用无监

针对军事战场背景下不同军事目标相似度较高,使得复杂环境中目标识别率较低,且军事目标与作战环境相似度也比较高,因此对作战环境中的军事目标图像分类技术进行研究是有必要的,本文利用卷积神经网络在静态图像上稳

Current methods for single-image depth estimation use training datasets with real image-depth pairs

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！

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作为一个十余年来快速发展的崭新领域,深度学习受到了越来越多研究者的关注,它在特征提取和建模上都有着相较于浅层模型显然的优势.深度学习善于从原始输入数据中挖掘越来越抽象的特征表示,而这些表示具有良好的泛

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

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基于卷积神经网络的路面裂缝检测

面对海量人脸图像识别,传统特征提取方法难以提取有效特征,造成人脸识别准确率较低。提出了一种鲁棒的人脸特征提取算法,即利用深度卷积稀疏自编码网络自动学习人脸中丰富且识别力高的特征。该方法将卷积操作融入自