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卷积神经网络(CNN)具有强大的特征表示能力,为改善遥感影像的场景分类提供了新颖的途径。 尽管我们可以获取大量的卫星图像,但是缺少丰富的标签信息仍然是遥感领域的主要问题。 此外,遥感数据集也有其自身的
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深度学习的卷积神经网络CNN用于做人脸检测等CV算法的C++库。
CNN卷积神经网络学习，简明易懂，weixiushen深度学习实践手册
卷积神经网络CNN进行图像分类
利用卷积神经网络对轴承故障数据进行分类，通过构造简单的卷积神经网络，达到良好的识别分类效果
针对目前发票自动分类方法对发票类型分类准确率不高的问题,提出了一种改进的AlexNet网络对发票类型进行快速高效的自动识别方法,在AlexNet的基础上对其参数进行改进,在大型数据集ImageNet上
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SqueezeDet的一个tensorflow实现,用于对象检测的卷积神经网络
输出尺寸(oho_hoh,owo_wow)与输入尺寸(nhn_hnh,nwn_wnw)、核尺寸(khk_hkh,kwk_wkw)、padding(php_hph,pwp_wpw)和st
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