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基于卷积神经网络的风格迁移算法,模型使用VGG-19,实验环境:Tensorflow2.0,python3.6,支持GPU加速
基于深度学习的卷积神经网络matlab代码,直接利用matlab自带的CNN工具包设计深度学习网络,代码可以直接运行,也便于修改,主代码很短,很容易理解。提供全套训练数据与测试数据,稀有资源
讲述了什么是神经网络,已经bp神经网络如何在车牌识别中应用,通过本篇文章,可以实现简单的神经网络,当然浮渣的神经网络需要继续学习。
基于BP神经网络的车牌识别技术,包涵了车牌图像的预处理,数字形态学的车牌定位,车牌字符分割,车牌识别等。
《深入理解OpenCV》中包含八章,第五章介绍了基于SVM和神经网络的车牌识别,不会操作就下一本《深入理解OpenCV》电子书;
基于神经网络的车牌汉字识别方法-基于神经网络的车牌汉字识别方法.pdf基于神经网络的车牌汉字识别方法
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
卷积神经网络和递归神经网络(构建神经网络,进行数据处理,包括卷积神经网络和递归神经网络)
基于改进卷积神经网络的人脸识别算法.pdf
为解决单幅图像中的人群遮挡和尺度变化问题,提出一种基于多列卷积神经网络的人群计数算法。利用具有不同尺寸感受野的卷积神经网络(CNN)和特征注意力模块自适应提取多尺度人群特征,引入可变形卷积增强CNN网
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