深层卷积神经网络的目标检测算法综述_张泽苗.pdf

3.1.卷积神经网络.pdf

利用MATLAB实现LSTM神经网络回归预测算法，可对数值数据进行预测，并输出准确的预测结果。该算法以历史数据为基础进行学习，能够自动调整权重，适应不同数据规模和趋势变化。采用该算法可提高预测的精度和

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

针对当前车牌识别系统在存在复杂环境以及车牌倾斜的情况下无法精确定位的问题,提出一种基于卷积神经网络的端到端车牌精确定位算法,从而精确计算车牌的坐标。通过Faster R-CNN对输入车辆图片中的信息进

行人检测一直是目标检测研究与应用中的热点。目前行人检测主要通过设计有效的特征提取方法建立对行人特征的描述，然后利用分类器实现二分类。卷积神经网络作为深度学习的重要组成，在图像、语音等领域得到了成功应用

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

目标检测（Object Detection）是计算机视觉领域的基本任务之一，学术界已有将近二十年的研究历史。近些年随着深度学习技术的火热发展，目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网

基于深度卷积网络的目标检测技术综述_胡金辰.pdf

异常探测是数据挖掘中一个重要方面,用来发现”小的模式”(相对于聚类),即数据集中间显著不同于其它数据的对象。 异常探测应用:电信和信用卡欺骗、贷款审批、药物研究、气象预报、金融领域、客户分类、网络入侵

人脸检测是目前所有目标检测子方向中被研究的最充分的问题之一，它在安防监控，人证比对，人机交互，社交和娱乐等方面有很强的应用价值，也是整个人脸识别算法的第一步。在本文中，SIGAI将和大家一起回顾人脸检