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标签 > 卷积神经网络
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(deep learning)的代表算法之一。
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大家在生活中经常会看到在我们进入商城时,门口会有相机在拍摄我们,并且会统计有多少人数进入商店,它是如何进行人数量统计的呢?
提出了一种线检测CNN(VLSE),其利用了新颖的线段表示和基于Stacked Hourglass network的定制混合卷积块。
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,简称CNN)是一种深度学习模型,广泛应用于图像识别、视频分析、自然语言处理等领...
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)作为深度学习的一个重要分支,在图像处理、计算机视觉等领域取得了显著...
作者在各种数据集上评估了所提出的ELFNet,包括Scene Flow ,KITTI 2012和KITTI 2015 和Middlebury 2014 ...
2023-09-18 标签:神经网络深度学习Transformer 445 0
构建神经网络模型是深度学习领域的核心任务之一。本文将详细介绍构建神经网络模型的几种方法,包括前飨神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、深度...
卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)作为深度学习领域的重要分支,在图像识别、视频处理、自然语言处理等多个领...
低秩近似算法在中小型网络模型上,取得了很不错的效果,但其超参数量与网络层数呈线性变化趋势,随着网络层数的增加与模型复杂度的提升,其搜索空间会急剧增大,目...
卷积神经网络是目前计算机视觉中使用最普遍的模型结构。引入卷积神经网络进行特征提取,既能提取到相邻像素点之间的特征模式,又能保证参数的个数不随图片尺寸变化。
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