多尺度递归卷积神经网络的人群分布估计


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多尺度递归卷积神经网络的人群分布估计

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Python-递归卷积神经网络RCNN用于关系抽取的Tensorflow实现
2019-08-11递归卷积神经网络RCNN用于关系抽取的Tensorflow实现
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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)
2020-08-12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)
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论文研究-多尺度卷积递归神经网络的RGB-D物体识别.pdf
2019-07-22为充分利用RGB-D图像提供的潜在特征信息,提出了多尺度卷积递归神经网络算法(multi-scale convolutional-recursive neural networks,Ms-CRNN)。该算法对RGB-D图像的RGB图、灰度图、深度图及3D曲面法线图进行不同尺度分块形成多个通道,每个通道与相应尺寸的滤波器卷积,提取的特征图经局部对比度标准化和下采样后,作为递归神经网络(recursive neural networks,RNN)层的输入以得到更加抽象的高层特征;融合后的多尺度特征由SVM分类器进行分类。基于RGB-D数据集的仿真实验结果表明,综合利用RGB-D图像的多尺度特征,提出的Ms-CRNN算法在物体识别率上达到88.2%,与先前方法相比有了较大的提高。
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卷积神经网络研究综述_周飞燕.pdf
2020-04-02该文首先概述了卷积神经网络的发展历史,然后分别描述了神经元模型、多层感知器的结构.接着,详细分析了卷积神经网络的结构,包括卷积层、池化层、全连接层,它们发挥着不同的作用.然后,讨论了网中网模型、空间变换网络等改进的卷积神经网络.同时,还分别介绍了卷积神经网络的监督学习、无监督学习训练方法以及一些常用的开源工具.此外,该文以图像分类、人脸识别、音频检索、心电图分类及目标检测等为例,对卷积神经网络的应用作了归纳.卷积神经网络与递归神经网络的集成是一个途径.为了给读者以尽可能多的借鉴,该文还设计并试验了不同参数及不同深度的卷积神经网络来分析各参数间的相互关系及不同参数设置对结果的影响.最后,给出了卷积神经网络及其应用中待解决的若干问题. 知网论文,学习使用
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卷积神经网络研究综述
2018-08-30作为一个十余年来快速发展的崭新领域,深度学习受到了越来越多研究者的关注,它在特征提取和建模上都有着相较于浅层模型显然的优势.深度学习善于从原始输入数据中挖掘越来越抽象的特征表示,而这些表示具有良好的泛化能力.它克服了过去人工智能中被认为难以解决的一些问题.且随着训练数据集数量的显著增长以及芯片处理能力的剧增,它在目标检测和计算机视觉、自然语言处理、语音识别和语义分析等领域成效卓然,因此也促进了人工智能的发展.深度学习是包含多级非线性变换的层级机器学习方法,深层神经网络是目前的主要形式,其神经元间的连接模式受启发于动物视觉皮层组织,而卷积神经网络则是其中一种经典而广泛应用的结构.卷积神经网络的局部连接、权值共享及池化操作等特性使之可以有效地降低网络的复杂度,减少训练参数的数目,使模型对平移、扭曲、缩放具有一定程度的不变性,并具有强鲁棒性和容错能力,且也易于训练和优化.基于这些优越的特性,它在各种信号和信息处理任务中的性能优于标准的全连接神经网络.该文首先概述了卷积神经网络的发展历史,然后分别描述了神经元模型、多层感知器的结构.接着,详细分析了卷积神经网络的结构,包括卷积层、池化层、全连接层,它们发挥着不同的作用.然后,讨论了网中网模型、空间变换网络等改进的卷积神经网络.同时,还分别介绍了卷积神经网络的监督学习、无监督学习训练方法以及一些常用的开源工具.此外,该文以图像分类、人脸识别、音频检索、心电图分类及目标检测等为例,对卷积神经网络的应用作了归纳.卷积神经网络与递归神经 网络的集成是一个途径.为了给读者以尽可能多的借鉴,该文还设计并试验了不同参数及不同深度的卷积神经网络来分析各参数间的相互关系及不同参数设置对结果的影响.最后,给出了卷积神经网络及其应用中待解决的若干问题
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卷积神经网络研究综述.pdf
2019-08-22深度学习善于从原始输入数据中挖掘越来越抽象的特征表示,而这些表示 具有良好的泛化能力.它克服了过去人工智能中被认为难以解决的一些问题.且随着训练数据集数量的显著增长 以及芯片处理能力的剧增,它在目标检测和计算机视觉、自然语言处理、语音识别和语义分析等领域成效卓然,因 此也促进了人工智能的发展.深度学习是包含多级非线性变换的层级机器学习方法,深层神经网络是目前的主要 形式,其神经元间的连接模式受启发于动物视觉皮层组织,而卷积神经网络则是其中一种经典而广泛应用的结构. 卷积神经网络的局部连接、权值共享及池化操作等特性使之可以有效地降低网络的复杂度,减少训练参数的数目, 使模型对平移、扭曲、缩放具有一定程度的不变性,并具有强鲁棒性和容错能力,且也易于训练和优化.基于这些优 越的特性,它在各种信号和信息处理任务中的性能优于标准的全连接神经网络.该文首先概述了卷积神经网络的 发展历史,然后分别描述了神经元模型、多层感知器的结构.接着,详细分析了卷积神经网络的结构,包括卷积层、 池化层、全连接层,它们发挥着不同的作用.然后,讨论了网中网模型、空间变换网络等改进的卷积神经网络.同时, 还分别介绍了卷积神经网络的监督学习、无监督学习训练方法以及一些常用的开源工具.此外,该文以图像分类、 人脸识别、音频检索、心电图分类及目标检测等为例,对卷积神经网络的应用作了归纳.卷积神经网络与递归神经 网络的集成是一个途径.为了给读者以尽可能多的借鉴,该文还设计并试验了不同参数及不同深度的卷积神经网 络来分析各参数间的相互关系及不同参数设置对结果的影响.最后,给出了卷积神经网络及其应用中待解决的若 干问题
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卷积网络+递归网络
2018-08-10使用前馈卷积神经网络(convnets)来解决计算机视觉问题,是深度学习最广为人知的成果,但少数公众的注意力已经投入到使用递归神经网络来对时间关系进行建模。而根据深度学习三大牛的阐述,LSTM网络已被证明比传统的RNNs更加有效。本文由加州大学圣迭戈分校(UCSD)研究机器学习理论和应用的博士生Zachary Chase Lipton撰写,用浅显的语言解释了卷积网络的基本知识,并介绍长短期记忆(LSTM)模型。
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递归卷积神经网络文本分类器:我的(略作修改)递归卷积神经网络(RCNN)的Keras实现在这里描述:http://www.aaai.orgocsindex.phpAAAIAAAI15paperview9745-源码
2021-02-03递归卷积神经网络文本分类器 递归卷积神经网络(RCNN)的我的Keras实现(略作修改)描述。
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递归模型神经网络
2019-03-02将卷积神经网络应用于大型图像的计算成本很高,因为计算量与图像像素的数量成线性关系。我们提出了一种新颖的递归神经网络模型,其能够通过自适应地选择区域或位置序列并且仅以高分辨率处理所选区域来从图像或视频中提取信息。与卷积神经网络一样,该模型具有一定程度的内部平移不变性,但其执行的计算量可以独立于输入图像大小进行控制。该模型是不可微分的,可以使用强化学习方法对其进行训练,以学习特定于任务的策略。我们在几个图像分类任务和动态视觉控制问题上对我们的模型进行了评估,在这些任务中,该模型在杂乱图像上的表现明显优于卷积神经网络;在动态视觉控制问题中,该模型在没有明确训练信号的情况下学习跟踪简单对象。
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基于双向递归卷积神经网络的单目红外视频深度估计
2021-02-12考虑到红外视频的深度特征具有单帧图像的独特性和视频全局的连续性, 在单目红外视频深度估计问题上提出一种基于双向递归卷积神经网络(BrCNN)的深度估计方法。BrCNN在卷积神经网络(CNN)能够提取单帧图像特征的基础之上引入循环神经网络(RNN)传递序列信息机制, 使其既具有CNN良好的图像特征提取能力, 能够自动提取视频中每一帧图像的局部特征, 又具有RNN良好的序列特征提取能力, 能够自动提取视频中每一帧图像所包含的序列信息, 并向后递归传递这种信息。采用双向递归的视频序列信息传递机制来估计红外视频的深度, 提取到的每一帧图像的特征都包含了视频前后文的序列信息。实验结果表明, 相对于传统CNN提取单帧图像特征进行的估计, 使用BrCNN能够提取更具有表达能力的特征, 估计出更精确的深度。
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递归卷积神经网络的文本分类
2021-03-28递归卷积神经网络的文本分类
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递归卷积神经网络的目标识别
2021-03-03递归卷积神经网络的目标识别
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双向递归卷积神经网络用于关系分类
2021-03-12双向递归卷积神经网络用于关系分类
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递归卷积码译码
2018-12-17最佳译码或最大后验概率译码定量找出由收到发的后验概率困难。卷积码表示为(n,k,m),其中n为分组长度,k为分组中的信息码元数目,m为本信息段之前的相关信息段数目,显然一个码组的监督码元监督着m+1个信息段,因此也将N=m+1称为码组的约束长度
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Python-利用卷积递归神经网络对三维重叠源进行声事件定位和检测
2019-08-10利用卷积递归神经网络对三维重叠源进行声事件定位和检测
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基于小递归卷积神经网络的图像超分辨算法
2021-02-07基于小递归卷积神经网络的图像超分辨算法
Java8零基础入门视频教程
2016-09-29这门课程基于主流的java8平台,由浅入深的详细讲解了java SE的开发技术,可以使java方向的入门学员,快速扎实的掌握java开发技术!
JavaEE+大数据+2个实战项目终极套餐震撼来袭
2017-05-19该套视频教程共包含16门课程,分别是Linux入门到精通、大型ERP项目实战教程、solr教程、Lucene教学视频、Java反射与注解开发、Hadoop大数据入门教程、Activiti工作流教程、redis高并发由浅入深、webservice入门教程、hibernate4入门教程、大型分布式redis+solr+Linux+nginx+springmvc+mybatis电商项目、struts2深入浅出、oracle入门到大神、springmvc深入浅出、spring 3.2教程、mybatis入门到精通教程、Java EE教程、Mysql教程。
Python金融数据分析入门到实战
2019-09-26<p> <strong><span style="font-size:16px;color:#003399;">会用Python分析金融数据 or 金融行业会用Python</span></strong> </p> <p> <strong><span style="font-size:16px;color:#003399;">职场竞争力更高</span></strong> </p> <p> <br /> </p> <p> <img src="https://img-bss.csdnimg.cn/202012231042221925.png" alt="" /> </p> <p> <br /> </p> <p> <br /> </p> <p> <strong><span style="font-size:16px;color:#003399;">Python金融数据分析入门到实战</span></strong> </p> <p> <strong><span style="font-size:16px;color:#003399;">Get√金融行业数据分析必备技能</span></strong> </p> <p> <img src="https://img-bss.csdnimg.cn/202012231042438069.png" alt="" /> </p> <p> <br /> </p> <p> <br /> </p> <p> <strong><span style="font-size:16px;color:#003399;">以股票量化交易为应用场景</span></strong> </p> <p> <strong><span style="font-size:16px;color:#003399;">完成技术指标实现的全过程</span></strong> </p> <p> <br /> </p> <p> <span style="font-size:14px;">课程选取股票量化交易为应用场景,由股票数据的获取、技术指标的实现,逐步进阶到策略的设计</span><span style="font-size:14px;">和回测,由浅入深、由技术到思维地为同学们讲解Python金融数据分析在股票量化交易中的应用</span><span style="font-size:14px;">。</span> </p> <p> <br /> </p> <p> <span style="font-size:14px;"><br /> </span> </p> <p> <img src="https://img-bss.csdnimg.cn/202012231043183686.png" alt="" /> </p> <p> <br /> </p> <p> <br /> </p> <p> <strong><span style="font-size:16px;color:#003399;">以Python为编程语言</span></strong> </p> <p> <strong><span style="font-size:16px;color:#003399;">解锁3大主流数据分析工具</span></strong> </p> <p> <br /> </p> <p> <span style="font-size:14px;">Python做金融具有先天优势,课程提取了Python数据分析工具NumPy、Pandas及可视化工具</span><span style="font-size:14px;">Matplotlib的关键点详细讲解,帮助同学掌握数据分析的关键技能。</span> </p> <p> <img src="https://img-bss.csdnimg.cn/202012231043472858.png" alt="" /> </p> <p> <strong><span style="font-size:16px;color:#003399;"><br /> </span></strong> </p> <p> <strong><span style="font-size:16px;color:#003399;">2大购课福利</span></strong> </p> <p> <strong><span style="font-size:16px;color:#003399;"><br /> </span></strong> </p> <p> <img src="https://img-bss.csdnimg.cn/202012300628195864.png" alt="" /> </p>
Python数据分析与机器学习实战
2017-01-24<p> <br /> </p> <p> Python数据分析与机器学习实战教程,该课程精心挑选真实的数据集为案例,通过python数据科学库numpy,pandas,matplot结合机器学习库scikit-learn完成一些列的机器学习案例。课程以实战为基础,所有课时都结合代码演示如何使用这些python库来完成一个真实的数据案例。算法与项目相结合,选择经典kaggle项目,从数据预处理开始一步步代码实战带大家入门机器学习。学完该课程即可: 1.掌握Python数据科学工具包,包括矩阵数据处理与可视化展示。 2.掌握机器学习算法原理推导,从数学上理解算法是怎么来的以及其中涉及的细节。 3.掌握每一个算法所涉及的参数,详解其中每一步对结果的影响。 4.熟练使用Python进行建模实战,基于真实数据集展开分析,一步步完成整个建模实战任务。 </p>
Javascript前端开发
2018-03-14JavaScript一种直译式脚本语言,是一种动态类型、弱类型、基于原型的语言,内置支持类型。它的解释器被称为JavaScript引擎,为浏览器的一部分,广泛用于客户端的脚本语言,早是在HTML(标准通用标记语言下的一个应用)网页上使用,用来给HTML网页增加动态功能。
Java并发编程精讲
2019-09-28课程会讲解Java中并发相关技术的基础、原理和应用,从线程安全、线程(池),<br /> 锁实现和并发容器等高并发Java实现,去深入理解在并发编程中,<br /> 一些最容易被忽视的点,这些点也是我在多年编程经验中实际用到,<br /> 对于每个小节小课均会有实际的场景应用为你呈现。<br /> 同时这些也是面试过程中面试官考察的重点,掌握这些点,面试和工作时,做到心中有货,不慌不乱,能够胜任。<br />
WebSocket整合SpringBoot、SockJS、Stomp、Rabbitmq分布式消息推送
2020-04-28<p class="MsoNormal"> <span style="font-family:宋体;">(</span><span>1</span><span style="font-family:宋体;">)</span><span>HTML5 WebSocket</span><span style="font-family:宋体;">、异常重连、心跳检测;</span> </p> <p class="MsoNormal"> <span style="font-family:宋体;">(</span><span>2</span><span style="font-family:宋体;">)</span><span>SockJS</span><span style="font-family:宋体;">、</span><span>Stomp</span><span style="font-family:宋体;">、</span><span>RabbitMQ Stomp</span><span style="font-family:宋体;">消息代理;</span> </p> <p class="MsoNormal"> <span style="font-family:宋体;">(</span><span>3</span><span style="font-family:宋体;">)分别用</span><span>Nginx</span><span style="font-family:宋体;">和</span><span>Spring Cloud Gateway</span><span style="font-family:宋体;">实现多实例负载均衡;</span> </p> <p class="MsoNormal"> <span style="font-family:宋体;">(</span><span>4</span><span style="font-family:宋体;">)可靠消息推送(</span><span>Stomp</span><span style="font-family:宋体;">持久化队列、客户端</span><span>ACK</span><span style="font-family:宋体;">确认机制);</span> </p> <p class="MsoNormal"> <span style="font-family:宋体;">(</span><span>5</span><span style="font-family:宋体;">)</span><span>Java</span><span style="font-family:宋体;">原生、</span><span>Stomp</span><span style="font-family:宋体;">客户端实现(非浏览器客户端);</span> </p> <p class="MsoNormal"> <span style="font-family:宋体;">(</span><span>6</span><span style="font-family:宋体;">)</span><span>Websocket</span><span style="font-family:宋体;">拦截器结合</span><span> Spring security</span><span style="font-family:宋体;">、</span><span>jwt token</span><span style="font-family:宋体;">认证授权。</span> </p> <p class="MsoNormal"> <span style="font-family:宋体;">(</span><span>7</span><span style="font-family:宋体;">)</span><span>VUE+elementUI</span><span style="font-family:宋体;">前后分离实现。</span> </p>
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计算机视觉_实验2.doc
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monkey.java
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湖南师范大学附属中学2020-2021学年高二下学期第二次月考英语试题 Word版含答案.zip
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UG NX软件制图的13个重要技巧.rar
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UG NX的等弧长投影曲线及其在表面图样铣削加工中的应用.rar
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河北省衡水市武邑中学2021届高三下学期第二次月考地理试题 Word版含答案.docx
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1_if的简单用法.c
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安徽省宣城市2021届高三下学期4月第二次调研测试数学(文科) Word版含答案.rar
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BrCcBoot.exe
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贵州师范大学毕业论文标准模版(最新).doc
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