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卷积神经网络在目标检测方向的发展
卷积神经网络在目标检测方向的发展
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卷积神经网络在目标检测方向的发展,讲解r-cnn,fast-rcnn,faster-rcnn,
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卷积神经网络的目标检测模型
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卷积神经网络的目标检测模型
卷积神经网络及目标检测调研报告
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这个PPT是最近做的一次卷积神经网络和目标检测识别的调研报告,包括读的几篇顶级会议期刊的论文,分为以下内容: (1)卷积神经网络的基本概念和发展脉络; (2)卷积神经网络的优化改进; (3)目标检测相关数据库和研究进展。 PPT做的优点粗糙,见谅。。。整个PPT最后的参考文献是最重要的。
目标检测之one-stage模型发展总结
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由于广泛的应用和技术上的突破,目标检测(object detection)在近些年吸引了越来越多的注意力,以飞快的速度发展着。在导致目标检测领域飞速发展的众多因素中,深度卷积神经网络和GPU算力无疑占据着重要的地位。大多数顶尖的目标检测网络都充分利用了深度学习网络作为骨干网络用来提取图像特征进行分类和定位。如今,目标检测越来越多的应用在了多分类检测(multi-categories)、边缘检测(e
基于多域学习卷积神经网络的目标跟踪 Matlab程序
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关于运动目标检测的发展现状研究
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深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用研究综述_卢宏涛.pdf
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然后综述了基于深度学习的卷积神经网络模型在图像分类、物体检测、姿态估计、图像分割和人脸识别等多个计算机视觉应用领域中的研究现状和发展趋势,主要从典型的网络结构的构建、训练方法和性能表现3个方面进行介绍。...
卷积神经网络在雷达自动目标识别中的研究进展.pdf
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给出了CNN卷积神经网络原理、组成和在计算机视觉领域的发展历程。然后着重介绍了 CNN在雷达自动目标识别中的研究现状,其中详细介绍了合成孔径雷达(SAR)图像目标的检测与识别方法。接下 来对雷达自动目标识别面临...
改进YOLOv5的无人机影像小目标检测算法.pdf
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近些年,随着无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)相关技术的发展,无人机凭借其轻便快速的特性,在农业、电网...近几年,卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)在计算机视觉领域中取得了巨大的突破。
matlab_深度卷积神经网络与SIFT点特征的联合选择与融合策略_目标检测与分类
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基于ResNet的遥感图像飞机目标检测新方法
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针对遥感影像中目标方向、目标大小、拍摄角度及场景的多样性导致飞机目标检测精度不高的问题,提出一种基于残差网络(ResNet)的目标检测新方法。首先采集并且标注遥感图像数据,这些数据包含了晴天、薄雾等多种气候...
基于改进的Faster R-CNN目标检测算法
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图像处理 手写体英文字母的目标检测与识别 代码与实验报告
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随着计算机视觉方向的发展与各种开源库的涌现,目标检测与图像识别的步骤也越来越规范并且趋于简单化。 本次大作业采用Pycharm编辑器,应用Python的OpenCV图像处理库,基于深度学习的卷积神经网络来识别图像中的...
一种基于 CNN 的新方法,用于通过旋转边界框在 HR 光学遥感图像中准确检测船舶
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即使是最先进的基于卷积神经网络 (CNN) 的方法也无法获得非常令人满意的结果。 为了更准确地定位不同方向的船舶,最近的一些方法通过旋转的边界框进行检测。 然而,这进一步增加了检测的难度,因为在算法中必须准确...
YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数
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本资源纯属免费,不收任何钱和任何积分,纯粹为爱发电,本资源已经为大家整合好了的,看我的博客部署好直接用:https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址:https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSO
Transformer模型实现长期预测并可视化结果(附代码+数据集+原理介绍)
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这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用,这种模型最初是为了处理自然语言处理(NLP)任务而设计的,但由于其独特的架构和能力,它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是:Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制,这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码,Transformer
YOLOv8网络结构图,自制visio文件,yolov8.vsds,需要的自取,在原有的基础上直接改就行了
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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt
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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt,需要创建的文件夹都以创建,方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客:https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501
社交平台上经济类话题的文章热度信息,数据是真实的,但不是真实日期
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使用LSTM模型进行时序预测的代码与说明见:https://blog.csdn.net/Q_M_X_D_D_/article/details/109366895
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YOLOV5口罩检测数据集+代码+模型 2000张标注好的数据+教学视频.zip
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