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基于卷积神经网络的图像识别
基于卷积神经网络的图像识别
卷积神经网络
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基于卷积神经网络的图像识别 基于卷积神经网络的图像识别
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基于卷积神经网络的图像识别算法PPT课件.ppt
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深度学习基于卷积神经网络水果识别分类系统源码+演示视频+项目总结ppt.zip
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深度学习基于卷积神经网络水果识别分类系统源码+演示视频+项目总结ppt。 本项目是一个非常完整的深度学习实践项目。借助AI进行水果分类,可以有效的识别香蕉,苹果,奇异果等水果,并且可以联入互联网进行时间,天气温度,湿度的获取,有效的解放人们双手,有助于科学地贮藏不同种类的水果 水果种类识别 (CNN,3+3) + 联网获取天气,时间数据 + 提供相应水果贮藏建议……
CNN实现图像分类与识别,基于cnn的图像分类,matlab
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利用深度学习模型CNN对图像进行分类与识别,例如人脸识别,手写字符识别等。
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lenet5卷积神经网络图像识别
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基于卷积神经网络的图像识别,网络结构为lenet5,在训练集上的正确率可以达到90+,测试集正确率在60-70%。
基于卷积神经网络的人脸图像识别
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自行建立的数据集主要是为了进行现场人脸的收集,这种方式与机场中人脸数据收集的情况非常的相似,准备了400对正样本、400对负样本,进行实验。 在这种情况下,得到的图像的相似程度,就是输入的数据,之后,将其进行排列,进行数值的预测,最终得到TPR、FPR概率值。文件要直接放在D盘下保存,在matlab2014a运行完全正确。
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基于神经网络的图像识别
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附带一个简易的界面
基于卷积神经网络的图像识别算法的研究
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基于卷积神经网络的图像识别算法的研究,适合于毕业学生,非常好用,赶紧下载,非常合适,基于卷积神经网络的图像识别算法的研究
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基于卷积神经网络(CNN)在图像处理中的人脸识别研究-研究论文
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人脸识别是自1960年以来的一项创新性创新,并定期采用不同的真实应用程序来增强其策略。 为了增强人脸确认的执行,已经创建了许多计算和方法。 到目前为止,针对桌面应用程序的深度学习已进行了广泛的研究。 卷积神经网络可以与最终目标一起使用,以提取重要的面部高光。 这些亮点被允许以富有成效的方式考虑它们之间的外观。 该框架可以准备好感知个人的安排。 我们提供了可以利用此人脸识别创新进行生产的不同应用程序
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课程目标 • Tensorflow的基础介绍 • 卷积神经网络的基本概念 • TF-Slim的了解和掌握 • 使用TF的代码资源,快速打造一个图像 识别引擎
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非常好的图像识别及定位的参考资料,值得推荐
卷积神经网络图像识别python代码pdf
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卷积神经网络文字识别
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卷积神经网络用于文字识别,在经典的模式识别中,一般是事先提取特征。提取诸多特征后,要对这些特征进行相关性分析,找到最能代表字符的特征,去掉对分类无关和自相关的特征。然而,这些特征的提取太过依赖人的经验和主观意识,提取到的特征的不同对分类性能影响很大,甚至提取的特征的顺序也会影响最后的分类性能。同时,图像预处理的好坏也会影响到提取的特征
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《DeepLearning tutorial(5)CNN卷积神经网络应用于人脸识别(详细流程+代码实现)》这篇文章的代码,将CNN用于人脸识别,整个实现流程请见:http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43277187
是目标自动识别的基于神经网络的源码
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是目标自动识别的基于神经网络的源码,可进行人脸识别和目标自动识别
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FakeImageKiller:基于卷积神经网络的篡改图像识别
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假图像杀手 基于卷积神经网络的淬火图像识别[J]. 训练集: CNN: 要求 海湾合作委员会 4.7+ 克++ 4.7+ 促进 opencv2 用法 $ git clone https://github.com/4x7y/FakeImageKiller.git $ mkdir -p FakeImageKiller/build $ cd FakeImageKiller/build $ c
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Go旅城通票
2018-03-07
不错,适合初学者
大略easy
2018-04-25
是一篇论文
小木童
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