本报告旨在通过深入研究卷积神经网络(CNN)的原理及应用,探究其在图像检测领域中的优势和应用。我们在该领域进行了一系列的实验,通过数据分析和结果对比,得出了一些有价值的结论和建议,为相关领域开展更深入
提出了一种级联全卷积神经网络的显著性检测方法。网络主要由两层级联的全卷积神经网络组成,第一阶段构建了一个带金字塔池化模块编码-解码架构的全卷积神经网络,金字塔池化模块有效抑制了背景噪声的干扰。第二阶段
当前卷积神经网络结构未能充分考虑RGB图像和深度图像的独立性和相关性, 针对其联合检测效率不高的问题, 提出了一种新的双流卷积网络。将RGB图像和深度图像分别输入到两个卷积网络中, 两个卷积网络结构相
针对以人为中心的井下视频监控模式存在持续时间受限、多场景同时监视困难、人工监视结果处理不及时等问题,提出了基于深度卷积神经网络的井下人员目标检测方法。首先将输入图片缩放为固定尺寸,通过深度卷积神经网络
本应用为车牌检测与识别检测模型基于卷积神经网络训练训练平台为yolov5s车牌检测训练样本数据集大概有5000张车牌识别训练样本数据集大概有2000张.本应用包括以下三部分训练数据集已经标注可采用yo
一种通用的实现方法卷积神经网络(CNN)构建框架设计实时CNN。创建实时面部检测视觉系统,实现性别分类和情绪分类。
交通标志被设计成特殊的颜色和形状以便识别,它所传达的信息对安全驾驶起到极其重要的作用。在驾驶员驾驶的过程中他的注意力常常被一些其他的事情所干扰,比如手机铃声、路边无处不在的广告或者自身的疏忽,而没有注
利用改进的BP神经网络模型导出了一种新的彩色图像边缘检测算法。为了充分利用图像中的颜色信息,在RGB彩色空间中通过欧式距离度量像素之间的差异获得灰度图像;为了降低训练样本的数量,将灰度图像二值化作为导
利用卷积神经网络对毛发物证显微图像进行自动分类,为进一步提高显微检验技术的自动化程度和毛发物证检验提供技术参考。采用徕卡DVM6数码显微镜在1400倍放大条件下采集6类毛发共60000张样本图像,构建
电缆良好的绝缘性是保证电缆安全运行的重要保障。针对传统电力电缆绝缘损伤检测方法存在检测流程复杂和无法大规模整体检测的缺点,本文结合图像无损接触方式和深度学习方法,提出了一种基于深度学习的电力电缆图像破