深度残差网络

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深度残差网络

: 基于深度残差网络的人脸眼睛定位算法matlab仿真+代码仿真操作视频 1.领域：matlab，深度残差网络 2.内容：基于深度残差网络的人脸眼睛定位算法matlab仿真+代码仿真操作视频 3.用处：用于人脸眼睛定位算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项：使用...
评级：5 浏览量：607 收藏量：2 资源大小：6.14MB 上传时间：2022-07-02

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评级：5 浏览量：1027 收藏量：4 资源大小：6KB 上传时间：2022-05-23

: 深度残差网络.zip 当Microsoft Research发布用于图像识别的深度残差学习时，深度残差网络席卷了深度学习领域。这些网络在ImageNet和COCO 2015竞赛的所有五个主要赛道中均获得了第一名的入围作品，这些竞赛涵盖了图像分类，对象检测和...
评级：0 浏览量：448 收藏量：0 资源大小：2.09MB 上传时间：2020-12-26

: 何凯明的深度残差网络 PPT ### 深度残差网络（ResNet）概述 #### 核心概念与背景何凯明等人在2015年的论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》中提出了一种全新的深度神经网络架构——深度残差网络(ResNet)，该架构解决了...
评级：0 浏览量：1300 收藏量：1 资源大小：1.15MB 上传时间：2018-09-20

: 基于改进的深度残差网络的表情识别研究提出了一种基于改进的深度残差网络（residual network，ResNet）的表情识别算法。采用小卷积核和深网络结构，利用残差模块学习残差映射解决了随着网络深度增加网络精度下降的问题，通过迁移学习方法克服了因数据量...
评级：5 浏览量：690 收藏量：2 资源大小：1.33MB 上传时间：2021-04-30

: 深度残差网络demo vs项目，代码难度并不是很高，使用TensorFlow原生的代码，不过是本人毕设的一套代码，读取文件夹的文件的图片为批次，然后使用批次调用深度残差网络进行训练，并进行保存。压缩包里包含了测试代码，因为本人的是文字...
评级：0 浏览量：1803 收藏量：2 资源大小：498KB 上传时间：2018-07-24

: 深度残差网络ResNet-python源码.zip 深度残差网络（Residual Network，简称ResNet）是由微软研究院的研究人员于2015年提出的一种深度神经网络架构，旨在解决深度学习中的梯度消失和爆炸问题，以及模型训练时的性能下降现象。该网络的核心创新在于引入了...
评级：0 浏览量：196 收藏量：1 资源大小：14KB 上传时间：2024-05-02

: Matlab实现DRN深度残差网络数据分类预测（完整源码和数据） 1.Matlab实现DRN深度残差网络数据分类预测（完整源码和数据），运行环境为Matlab2023及以上。 2.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细; 3.程序语言为matlab，程序可出分类效果图，混淆矩阵图。 4....
评级：5 浏览量：149 收藏量：1 资源大小：183.09MB 上传时间：2024-04-05

: 深度残差网络看这个就行了 深度残差网络（ResNet）于2016年提出，并因其在图像识别领域的卓越表现赢得了最佳论文奖。ResNet通过引入残差块解决了深度神经网络的梯度消失问题，允许网络更有效地学习深层次的表示。然而，即使有了残差学习，噪声...
评级：0 浏览量：388 收藏量：0 资源大小：437KB 上传时间：2020-03-15

: 论文研究-一种改进的深度残差网络行人检测方法.pdf 为了提高行人检测方法的准确率，针对行人图像特征，提出一种基于深度残差网络和YOLO（you only look once）方法的行人检测方法。以加强行人特征表达为目的，通过分析行人在图像中的表达和分布特征，提出一种不影响...
评级：0 浏览量：353 收藏量：1 资源大小：1.06MB 上传时间：2019-07-22

: 基于深度残差网络与人脸关键点的表情识别.docx 近年来，深度学习方法在表情识别领域展现出了卓越的性能，特别是深度残差网络（ResNet）的引入，为表情识别提供了一种新的有效途径。人脸表情识别的重要性不仅体现在其能够在无接触的情况下获取个体的情绪状态，还...
评级：0 浏览量：126 收藏量：1 资源大小：1.31MB 上传时间：2022-06-19

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评级：0 浏览量：96 收藏量：0 资源大小：83.6MB 上传时间：2024-07-26

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评级：5 浏览量：2539 收藏量：4 资源大小：6.2MB 上传时间：2018-03-21

: 基于深度残差网络的人脸关键点检测.pdf 基于深度残差网络的人脸关键点检测本文旨在解决神经网络结构加深导致的梯度消失问题，提出了一种基于深度残差网络的人脸关键点检测方法。该方法通过将残差块应用于神经网络中，使神经网络能够更好地应用于人脸关键...
评级：0 浏览量：435 收藏量：1 资源大小：2.81MB 上传时间：2020-04-12

: 基于深度残差网络的人脸表情识别研究针对人脸表情识别，传统方法主要依赖人工提取特征的优劣，算法的鲁棒性较差，而传统卷积神经网络无法提取到更深层次的图像特征，因此该文将采用深度残差网络进行人脸表情识别。ResNet网络主要由残差模块组成，将残差...
评级：0 浏览量：1350 收藏量：3 资源大小：1.47MB 上传时间：2021-01-12

: 基于深度残差网络图像分类算法研究综述近年来，由于计算机技术的飞速迅猛发展，特别是硬件条件的改善，计算能力不断提高，深层神经网络训练的时间大大缩短，深度残差网络也迅速成为一个新的研究热点.深度残差网络作为一种极深的网络架构，在精度和收敛等...
评级：0 浏览量：807 收藏量：0 资源大小：1.34MB 上传时间：2021-05-06

: MATLAB实现DRN深度残差网络多输入分类预测（含完整的程序和代码详解）内容概要：本文介绍了如何使用MATLAB实现基于深度残差网络（DRN）的多输入分类预测系统。文中详细讲解了项目的背景、目标、挑战和特点，涵盖从数据准备、模型构建、训练到评估和可视化的全过程。重点讨论了DRN在网络...
评级：0 浏览量：15 收藏量：0 资源大小：63KB 上传时间：2024-11-29

: Pytorch-pytorch深度学习教程之深度残差网络.zip pytorch Pytorch_pytorch深度学习教程之深度残差网络
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评级：0 浏览量：43 收藏量：0 资源大小：0B 上传时间：2023-10-18

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评级：0 浏览量：328 收藏量：1 资源大小：387KB 上传时间：2019-08-14

: 基于深度残差收缩网络的故障诊断.pdf 深度残差收缩网络是一种深度学习方法，它通过在深度残差网络中引入软阈值化来消除冗余特征，提高高层特征的判别性。这种方法可以应用于故障诊断领域，例如机械传输系统的故障诊断。 深度残差网络是一种深度学习架构...
评级：0 浏览量：623 收藏量：1 资源大小：1.55MB 上传时间：2019-12-20

: 基于深度残差网络的高光谱遥感数据霾监测将深度学习用于高光谱遥感数据的霾监测，提出一种基于深度残差网络的高光谱霾监测方法，利用深度网络提取霾光谱曲线特征，再使用残差学习等方法降低网络训练难度，得到了霾监测模型。苏州地区Hyperion高光谱数据集上...
评级：0 浏览量：141 收藏量：0 资源大小：7.18MB 上传时间：2021-02-04

: 基于深度残差网络迁移学习的浸润性导管癌检测在提出的研究中，研究者们使用了深度残差网络（Residual Networks, ResNet）和迁移学习（Transfer Learning）技术。该研究的分类模型涉及使用预先训练好的残差模型进行特征提取。由于浸润性导管癌的数据集通常很大，...
评级：0 浏览量：21 收藏量：0 资源大小：225KB 上传时间：2024-07-18

: 基于改进深度残差网络的图像分类算法.docx "基于改进深度残差网络的图像分类算法" 本文主要介绍了基于改进深度残差网络的图像分类算法，旨在提高图像分类的准确率和效率。文章首先介绍了深度残差网络（ResNet）的发展历程和应用，然后讨论了 ResNet 的改进...
评级：5 浏览量：129 收藏量：0 资源大小：217KB 上传时间：2022-12-15

: 基于深度残差网络的采煤机摇臂齿轮故障诊断-论文针对传统的采煤机摇臂齿轮故障诊断方法不能自主提取特征，导致齿轮故障诊断精度和效率不佳等问题，构建了基于深度残差网络（ResNet）的采煤机摇臂齿轮故障诊断模型。通过预激活残差单元模块降低模型的复杂度，使模型...
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: 深度残差收缩网络.pdf 深度残差收缩网络（Deep Residual Shrinkage Network）是深度残差学习（Deep Residual Network, ResNet）的一种改进，发表在...简单地讲，深度残差收缩网络就是，将软阈值化作为可训练的模块，嵌入到深度残差网络之中。
评级：0 浏览量：867 收藏量：0 资源大小：600KB 上传时间：2019-09-30

: 通过深度残差网络进行隐身者检测 ### 通过深度残差网络进行隐身者检测 #### 摘要与背景本文提出了一种基于深度残差网络（Deep Residual Network）的新型隐身者检测模型，旨在解决识别试图利用隐写术隐藏机密信息的行为者的挑战性问题。在实际应用...
评级：0 浏览量：47 收藏量：0 资源大小：489KB 上传时间：2021-04-06

: 深度学习实现零件缺陷检测源代码(1)_深度学习vgg_深度残差网络_深度学习检测_resnet缺陷检测_vgg 残差网络（ResNet）是微软研究院提出的突破性成果，它解决了深度学习中的梯度消失问题。ResNet引入了“残差块”概念，允许网络直接学习输入信号的残差，而非原始信号本身。这种设计使得网络即使在极深的情况下也能...
评级：5 浏览量：1377 收藏量：13 资源大小：13KB 上传时间：2021-09-11

: 深度学习之残差网络原理深度刨析深度学习原理.pdf "深度学习之残差网络原理深度刨析" 深度学习中，残差网络是指一种特殊的神经网络结构，它可以有效地解决深度学习中出现的梯度消失和网络退化问题。深度学习之残差网络的原理可以从两个方面来理解：第一，为什么...
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: 使用深度残差网络的乘波体气动性能预测.docx 深度残差网络是一种特殊的深度神经网络结构，由Residual Blocks组成，旨在解决传统深度网络中梯度消失和训练困难的问题。ResNet通过引入残差学习框架，使得网络能够更容易地学习到输入数据的微小变化，从而提高模型...
评级：5 浏览量：44 收藏量：0 资源大小：30KB 上传时间：2022-11-19

: 基于小波域的深度残差网络图像超分辨率算法.pdf 【基于小波域的深度残差网络图像超分辨率算法】图像超分辨率（Single Image Super-Resolution，SISR）是计算机视觉领域的一个重要课题，旨在通过单一的低分辨率图像恢复其高分辨率版本。传统的方法通常利用空间域...
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: 基于深度残差网络的冠状动脉CT血管造影图像斑块的识别算法研究.pdf 基于深度残差网络（Residual Networks，简称ResNet）的图像识别算法提出了解决这一问题的新途径。 深度残差网络（ResNet）是一种在图像识别领域具有革命性意义的深度学习模型。它通过引入“残差学习”机制，允许...
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评级：0 浏览量：95 收藏量：0 资源大小：4.1MB 上传时间：2021-08-27

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: 基于深度残差网络与边缘监督学习的显著性检测针对复杂背景下,图像显著区域显著值低和目标边缘表现模糊的问题,提出了基于深度残差网络和多尺度边缘残差学习的显著性检测方法。一方面提出了边缘残差块,使用边缘残差块在深度残差网络的基础上构建边缘监督网络,用于...
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: 基于改进深度残差网络的计算断层扫描图像分类算法基于改进的深度残差网络(ResNet),提出更加适合肺部组织的计算断层扫描(CT)图像模式分类模型。为克服医学图像分析中可用数据集稀少的困难,采用迁移学习方法来减小神经网络模型对数据量大的需求,以减小过拟合。迁移...
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: "深度迁移学习：身份识别的深度残差网络模型在大型数据集上的优化
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: "多放大率深度残差网络用于显微血液图像中疟疾感染的红细胞识别
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: 基于数据增强和深度残差网络的电力系统暂态稳定预测.pdf "基于数据增强和深度残差网络的电力系统暂态稳定预测" 本文提出了基于数据增强和深度残差网络的电力系统暂态稳定预测方法，以解决电力系统暂态稳定分析中存在的问题。该方法首先对原始训练数据进行扩充，考虑噪声和...
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: keras-resnet：用于深度残差网络的Keras软件包 深度残差网络（Residual Networks，简称ResNets）是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs）领域的一项重要创新，由Kaiming He等人在2015年的ImageNet竞赛中提出。该模型解决了深度网络训练时梯度消失...
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: 【代码分享】手把手教你：基于深度残差网络（ResNet）的水果分类识别系统本文主要介绍如何使用python搭建：一个基于深度残差网络（ResNet）的水果**图像分类识别系统**。项目只是用水果分类作为抛砖引玉，其中包含了使用ResNet进行图像分类的相关代码。主要功能如下： - 数据预处理，...
评级：5 浏览量：6074 收藏量：35 资源大小：588.11MB 上传时间：2022-02-08

: 网络游戏-基于深度残差网络的乳腺钼靶图像肿块语义分割方法.zip 具体来说，它涉及到的是“基于深度残差网络的乳腺钼靶图像肿块语义分割方法”。这是一个深度学习技术在医疗影像分析中的实际应用。乳腺钼靶（Mammography）是一种常用的乳腺癌筛查手段，通过X射线拍摄乳腺图像，以...
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: Deep Residual Learning for Image Recognition 深度残差网络论文笔记 Deep Residual Learning for Image Recognition 深度残差网络论文笔记蓝：生疏词汇红：疑惑黄：重点绿：次重点使用Edge浏览器可编辑
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