基于深度卷积神经网络的性别识别.pdf下载

weixin_39820535 2021-10-07 11:05:52

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caffe配套的深度学习PDF教程，包括监督学习，非监督学习，识别，检测等。

原文：https://www.zhihu.com/question/60759296基于深度卷积神经网络进行人脸识别的原理是什么？这里的人脸识别包括但不限于：人脸检测，人脸对齐，身份验证识别，和表情、年龄识别。 CS小白提问，求轻喷。不求多详细，但求各位大佬讲一下基本的过程就好，如…显示全部关注者916被浏览59,851关注问题写回答5 条评论分享邀请回答举报17 个回答默认排序何之源...

深度卷积神经网络在迁移学习模式下的SAR目标识别深度卷积神经网络在迁移学习模式下的SAR目标识别.pdf 0.概述该文主要是基于深度卷积神经网络提出一种SAR自动目标识别方法，用到了一类优化的DNNs网络结构对SAR图像分类训练，训练过程中使用迁移学习的方法，避免结果陷入局部最优解，此外还能加快模型参数的训练。 1.研究目标本文使用MSTAR数据集试验，针对美国的运动和静止目标获取及其识别展开研究。 2.背景与问题背景合成孔径雷达（SAR）图像随着分辨率的提高，在目标识别、情报获取等领域应用广泛

卷积神经网络特别适合处理像图片、视频、音频、语言文字等，这些与相互位置有一定关系的数据。 卷积神经网络（Convolutional Nerual Network,CNN）为什么计算机可以处理图片--因为在计算机语言中图片可以用数字化，用四维数组来表示既然卷积神经网络可以处理图片，那么我们就要理解图片在计算机语言中是如何表达的。图片其实是“点阵”图，由一个个点按照一定的顺序组合而成，那我们就可以联想到一个概念--数组。图片可以分为三类：纯黑白图片、灰度图片、彩色图片关于图片数字化，以最.

此项目实现方法通过卷积神经网络（LeNet）算法。

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