基于迷你卷积神经网络的停车场空车位检测方法.pdf下载

weixin_39822095 2021-10-07 11:05:52
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深度学习～卷积神经网络(CNN)概述
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简化为ConvNet或CNN）是一种前馈神经网络，其中信息从输入到卷积运算符单向流动到输出[93]。 reference: H. Cecotti and A. Graser, “Convolutional neural networks for p300 detection with application to brain-computer interfaces,”IEEE transactions on pattern an
深度学习：卷积神经网络从入门到精通
内容简介 全面介绍各种卷积神经网络的模型、算法及应用，指导读者把握其形成和演变的基本脉络，以帮助读者在较短的时间内从入门达到精通的水平。有兴趣的读者可以从本书开始，通过图像分类、识别、检测和分割的案例，逐步深入卷积神经网络的核心，掌握深度学习的方法和精髓，领会 AlphaGo 战胜人类世界冠军的奥秘。 作者简介 李玉鑑（鉴） 北京工业大学教授，博士生导师。华中理工大学（现名为华中科技大学）本科毕...
遮挡重叠场景下|基于卷积神经网络与RoI方式的机器人抓取检测
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达摘要抓取物体堆叠和重叠场景中的特定目标是实现机器人抓取的必要和具有挑战性的任务。在本文中，我们提出了一种基于感兴趣区域（RoI）的机...
文献阅读-基于轻量卷积神经网络的表情识别方法
摘要 有效的表情识别算法可以帮助机器更好理解人类，并且促进人机交互应用程序的发展。在近些年，一些研究工作利用基准表情数据训练深层神经网络模型并取得了研究成果。这些高精度模型通常包含一百层，所以他们需要复杂计算，并不适合一些真实场景。本文提出了一个轻型表情识别模型可以在自然条件下处理延迟问题。本文的三个主要贡献如下： （1）LER模型包含一个紧密连接的卷积层和模型压缩将技术集成到消除冗余参数的框架中。 （2）多通道输入的引入对图像数据进行预处理，提高了模型的学习能力。 （3）实验结果表明，该模型与其他轻量化模
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