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CNN和Transform...细粒度图像识别中的应用综述_马瑶.caj

需积分: 0 1 下载量 189 浏览量更新于2023-05-18 收藏 1.62MB CAJ 举报

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资源评论

基于深度学习的菊花细粒度图像识别.zip

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总之，“基于深度学习的菊花细粒度图像识别”项目涉及了深度学习、图像识别、CNN模型、数据预处理、环境搭建、模型训练、评估和应用等多个重要知识点。通过这个项目，不仅可以学习到深度学习技术，还能深入理解如何...

Python细粒度图像识别系统源码.zip

5星 · 资源好评率100%

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总的来说，这个Python细粒度图像识别系统源码项目涵盖了图像识别的多个核心环节，涉及了深度学习、计算机视觉和数据处理等多个领域的知识，对于想要深入理解图像识别，特别是细粒度识别的开发者来说，是一个宝贵的...

双线性汇合(bilinear pooling)在细粒度图像分析及其他领域的进展综述1

2022-08-03 上传

双线性汇合（Bilinear Pooling）在细粒度图像分析及其他领域的进展综述本文将对使用双线性汇合进行细粒度分类的方法发展历程予以回顾，并对双线性汇合的思想在其他计算机视觉领域的应用进行介绍。 1. 数学准备 ...

从传统到深度_视觉烟雾识别_检测与分割_夏雪_森林火灾识别_烟雾识别_细粒度检测_火灾识别_火灾预警；_源码.rar.rar

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标题和描述中提到的"从传统到深度_视觉烟雾识别_检测与分割_夏雪_森林火灾识别_烟雾识别_细粒度检测_火灾识别_火灾预警"是一个研究项目或者课程，专注于利用计算机视觉技术和深度学习方法来解决森林火灾的早期检测和...

CNN.tar.gz_CNN_CNN 识别_MLP 层_cnn c++实现_xml 参数

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在本压缩包中，"CNN.tar.gz" 包含了一个CNN的实现，特别强调了CNN在识别任务上的应用，并结合了多层感知机（MLP，Multi-Layer Perceptron）层，以及通过XML文件来配置网络参数。 1. **CNN基础知识**：CNN的核心特征...

DeepLearnToolbox_CNN_lzbV3.0.rar_CNN图像下载_cnn 图像_deeplearntoolbox

2022-07-15 上传

在本工具箱中，用户可以利用这些工具对图像进行预处理、训练CNN模型，并进行分类和识别等任务。此外，scenem5n标签可能表示该工具箱也支持场景分类或者多类别的图像识别，适应于更复杂的图像处理需求。值得注意的...

两流上下文化CNN用于细粒度图像分类

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CNN图像识别模型

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卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络(Convolutional Neural Networks-简称CNN)。现在，CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一。本资源展示CNN模型代码

基于知识蒸馏与目标区域选取的细粒度图像分类方法_赵婷婷.pdf

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1. 细粒度图像分类：细粒度图像分类是图像分类的一种，旨在对图像中的细粒度对象进行分类。细粒度图像分类任务由于自身存在的细微的类间差别和巨大的类内差别使其极具挑战性。 2. 知识蒸馏：知识蒸馏是一种机器学习...

视觉领域的CNN与Transformer综述

2024-03-19 上传

1 卷积神经网络（CNN）介绍 1.1 CNN基本结构介绍 1.2 经典的CNN模型 2 Transformer介绍 2.1 基本结构介绍 2.2 视觉Transformer模型（VIT，DETR，GroundingDINO） 3 CNN与Transformer的比较 3.1 结构差异 3.2 性能差异 3.3 优劣对比 4 总结

CNN神经网络彩色细胞形态图像识别数据集制作，训练，预测.zip

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在图像识别任务中，CNN首先通过卷积层提取图像的局部特征，如边缘、纹理和形状，这些特征随后在池化层中被下采样，减少计算量的同时保持关键信息。多层卷积和池化可以构建出复杂的特征表示，使网络能够识别更抽象的...

cnn.rar_CNN 边缘_CNN图像边缘_cnn 图像_cnn 目标检测_cnn边缘

2022-09-23 上传

本压缩包中的`cnn.rar`包含了一个实现Canny边缘检测的源代码文件——`cannyfinal.m`，以及可能包含辅助信息或结果记录的文本文件——`re.txt`。 **Canny边缘检测算法** 1. **高斯滤波**：首先，对原始图像进行高斯...

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本教程将深入探讨OpenCV在图像识别中的应用，以及如何利用它来实现图像和视频的识别。首先，让我们了解OpenCV的基本概念。OpenCV是由Intel公司发起并维护的一个开源项目，它提供了C++、Python等多种编程语言接口，...

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2022基于CEEMD-CNN-B...RF模型的短期风电功率预测_曾亮.caj

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2022-07-14 上传

在实际应用中，CNN不仅限于手写数字识别，还可以用于字符识别、图像分类、物体检测等众多领域。通过调整网络架构和参数，CNN能适应各种复杂的问题，并展现出强大的模式识别能力。这个压缩包提供的代码和示例将为初学...

Image Identification.zip_CNN_MLP_cnn图像识别_神经网络_识别

2022-07-15 上传

采用CNN 卷积神经网络对图像进行识别，两种方法，CNN,,MLP

aa.rar_AA图像识别_图像识别_图像模式识别_图像识别_数字识别

2022-09-21 上传

标题中的"aa.rar_AA图像识别_图像识别_图像模式识别_图像识别_数字识别"表明这是一个关于图像识别，特别是数字识别的压缩包文件。在这个压缩包中，我们重点关注的是图像处理和模式识别技术，以及它们在识别数字上的...

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CNN在图像识别任务中表现出色，这是因为其独特的架构能够自动提取图像特征，从而实现对图像内容的识别。在CNN中，主要有以下几个核心组成部分： 1. **卷积层（Convolutional Layer）**：卷积层是CNN的核心，它...

CNN实现的图像检索

2018-05-12 上传

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在图像识别领域，百度飞桨（PaddlePaddle）是一个强大的深度学习框架，它为开发者提供了便捷、高效的工具来构建...通过学习和实践，我们可以进一步掌握深度学习和图像识别的核心技术，为实际问题的解决提供有力的支持。

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3. 文字定位：检测并分割图像中的文字区域，这通常涉及边缘检测和轮廓识别。 4. 字符识别：对分割出的每个字符进行单独的识别。 5. 结果整合：将识别出的字符组合成单词或句子，并进行校正。三、OCR技术的应用 ...

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**CNN在MNIST识别中的应用**： CNN具有对局部特征敏感和平移不变性的优势，特别适合处理图像数据。在CNN中，卷积层用于提取特征，池化层用于降低维度，全连接层用于分类。 1. **卷积层**：通过卷积核（滤波器）...

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