卷积神经网络之图像

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卷积神经网络CNN是深度学习的一个重要组成部分，由于其优异的学习性能（尤其是对图片的识别）。近年来研究异常火爆，出现了很多模型LeNet、Alex net、ZF net等等。由于大多高校在校生使用ma

图卷积神经网络从入门到实战

卷积神经网络基础 本节我们介绍卷积神经网络的基础概念，主要是卷积层和池化层，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习

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

8层卷积层、4层池化层

卷积神经网络经典结构,yannlecun的LeNet与Alex的AlexNet、以及网络中公式的推导证明,绝对是学习卷积神经网络的必备,一起学习,加油!

针对遥感图像中的目标检测问题,采用基于卷积神经网络的目标检测框架对目标进行提取,针对该网络制作了包含三类遥感图像中常见目标的目标检测数据集。为了解决遥感图像目标旋转角度较大的问题,将空间变换网络融入超

随着计算机技术的发展,融合计算机视觉、机器学习、深度学习等技术的火灾图像处理技术得到了广泛的研究和应用。针对传统图像处理方法预处理过程复杂且误报率高等问题,提出一种基于深度卷积神经网络模型进行火灾检测