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本文深入介绍了基于深度学习的物体检测方法,包括 Faster R-CNN、YOLO、SSD 等。其中,我们着重讲解了这些方法在实际应用中的优缺点和适用场景。此外,我们还探讨了当前物体检测领域存在的一些
目标检测在2019年又一次实现了巨大的发展,这些是整理的部分基于深度学习的目标检测综述论文。总结过去的研究方法,并对当下大火的深度学习方法进行分析比较,并展望了未来的目标检测研究趋势。
深度学习在近年来取得了显著的成果,而其中最为关键的一环就是数据。为了帮助研究者更好地了解和利用深度学习所需的数据资源,我们进行了深度学习数据资源的全面综述。首先,我们关注了深度学习领域常用的数据集,
系统介绍模态分析相关概念、理论:The engineering field that studies the modal properties of systems under ambient vib
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基于深度学习的虹膜人脸多特征融合识别.pdf
现有的人脸表情识别技术基本局限于传统的机器学习算法,在光照强弱、有遮挡物、姿态变换等情况下,传统的机器学习算法鲁棒性差,难以运用到实际生活中。随着计算机GPU等硬件条件的发展、大数据时代的到来,深度学
目录:引言;预备知识;深度学习基础;深度学习计算;卷积神经网络;循环神经网络;优化算法;计算性能;计算机视觉;自然语言处理;附录。
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