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裂缝是路面表面的重要病害之一。传统的裂缝检测依赖于人工的视觉检查，在实际操作中费时费力。虽然传统的图像处理技术在一定程度上可使裂缝检测与分割更加自动化，但是图像处理技术易受到由光照、模糊等引起的一些噪
传统的目标检测任务主要通过人工提取特征模型建立，常用的特征包括：HOG、SIFT、Haar等，特征提取模型之后进行支持向量机或者Adaboost的分类任务，进而得到我们所关注的目标结果。由于特征模型的
卷积神经网络，听起来像是计算机科学、生物学和数学的诡异组合，但它们已经成为计算机视觉领域中最具影响力的革新的一部分。神经网络在 2012 年崭露头角，Alex Krizhevsky 凭借它们赢得了那一
卷积神经网络(CNN)的快速入门做的笔记,简洁可参考。 一、卷积神经网络(CNN) 二、LeNet(推进深度学习最早的卷积神经网络之一) 1、卷积操作 2、非线性简介(ReLU)(激活函数) 3、池化
卷积神经网络(CNN)概述,从多层感知器(MLP)说起,感知器 多层感知器 输入层 隐层 隐层 输出层 Back Propagation 存在的问题
Spiking neural networks (SNNs) have advantages over traditional, non-spiking networks with respect t
3.1.卷积神经网络.pdf
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
深度学习系列课程资料分享，第一讲 课外学习资料，第二讲，传统神经网络，其他部分请看我上传的资源列表.......
Deep learning-based models, such as convolutional neural networks, have advanced various segments of
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