基于卷积神经网络的象棋棋子识别项目文件包括日志文件夹源代码文件cnn.py模型文件模型测试文件数据集文件夹当然也有一些数据集的调试文件可以忽略没啥作用上传上来只是当个纪念
神经网络所具有的自学习、自适应和很强的信息综合能力,决定了它可以很好地模拟人眼的功能,完成普通的边缘算子难以完成的边缘检测。
卷积神经网络是深度学习最重要的模型之一。本书是卷积神经网络领域的入门读物,假定读者不具备任何机器学习知识。书中尽可能少地使用数学知识,从机器学习的概念讲起,以卷积神经网络的最新发展结束。本书首先简单介
针对卷积神经网络巨大的计算量和存储量导致其难以应用于嵌入式终端设备的难题,提出了一种基于灰色关联分析的模型裁剪方法。利用基于灰色关联分析的裁剪方法处理经过数据训练后的权重模型文件,获得每个卷积核重要性
针对计算机视觉中目标跟踪的问题,提出基于卷积神经网络(CNN)提取深度特征并与边缘特征进行自适应融合的策略来实现视频目标的跟踪算法。卷积神经网络的低层网络可以获取目标的一部分空间结构、形状等特征;高层
A disease that limits a plant from its maximal capacity is defined as plant disease. From the perspe
为提高交通场景的语义分割精度,提出一种基于 RGB-D 图像和卷积神经网络的分割方法。首先,基于半全局立体匹配算法获取视差图D,并将其与RGB图像融合成四通道RGB-D图像,以建立样本库;其次,对于2
中国象棋棋子定位采用的传统图像处理方法,复杂度高;识别棋子采用的传统文字识别方法,泛化性较差、精确度较低。提出一种基于棋子颜色特征的分割方法和改进的二值图像滤波算法,实现了棋子的快速定位,不需要二次修
针对传统的矿工面部表情识别方法识别率较低、算法复杂等问题,以卷积神经网络为基础,结合支持向量机算法中的非线性映射函数,提出了基于卷积神经网络的矿工面部表情识别方法。卷积神经网络采用权值共享的策略,运用
当前煤泥浮选泡沫分类研究多针对光照充足条件下泡沫图像,对于夜晚车间光照不足的暗淡图像效果不好。针对这一问题,引入一种利用深度学习的有效浮选泡沫分类方法,建立了一个深度卷积神经网络同时执行特征学习与泡沫