论文研究基于SVDD和深度学习的特定类别图片分类研究 .pdf

实时场景下的小脸检测存在检出率低而且回归精度差的问题。通过融合更底层特征进行多尺度级联预测。根据实时场景下的人脸特点生成不同大小和比例的预测框以更好地适应人脸形状。在预测阶段提出了基于IOU判别的so

基于深度学习的机载对地目标检测方法，李正周，曹彦迪，在实际运动场景下，由于无人机相机拍摄到的地面目标图像面积较小，地面目标信息量少，这导致传统的目标检测方法对小目标的检测精

基于深度学习的自动骨龄评测系统，王景樟，吴军，骨龄在医疗、体育等众多领域都有着广泛的应用。骨龄评测通常由骨龄专家根据GP图谱法或TW计分法对左手的X光图像进行观察评定完成。�

基于深度学习的网络入侵混合检测方法，李涵，钮心忻，针对如何在保证网络入侵检测性能的前提下具备未知攻击类型检测能力的问题，通过结合栈式稀疏自编码器、深度神经网络两种监督学习

基于深度学习的指针式仪表自动识别的研究和设计，贺嘉琪，熊永平，随着科技的不断发展，工业信息化、数字化的不断提升，工业生产中对于传统的指针式仪表进行高效的、精确的数据录入变得尤为重要。

机器学习中的监督学习算法需要用有标记样本训练分类模型。而收集训练样本，并进行分类的过程，需要耗费大量人力物力以及时间。因此，如何高效率地完成图像分类一直是业内研究的热点。提出了一种基于霍夫森林和半监督

在主动学习的基础上，提出一种基于SLIC的高光谱遥感图像主动分类方法。首先提取图像纹理特征并与光谱特征融合，使用PCA对新数据进行降维，取前三个主成分构成假彩色图像，然后使用SLIC处理该图像获得超像

为解决由图像直接计算出控制量的端到端深度学习算法中感知器和控制器难以区分的问题，对其网络结构进行了改进。通过预训练一个自编码器，得到良好的道路特征编码后，将编码器作为感知器和和转角预测控制器一起进行端

基于深度学习的目的地位置预测技术研究，卢照旭，赵方，根据目标历史轨迹进行目的地预测，在城市资源（出租车、共享单车等）调度和广告精准投放等领域发挥着关键作用。在大量可获取的轨

将自主水下航行器（AUV）的深度控制问题转换为对非线性严格反馈系统的分析，提出了一种结合反步法和确定学习理论的自适应学习控制方法。通过反步法设计了一种输入状态稳定（ISS）神经网络控制器，其中引入小增