VGGNet相关论文
深度学习是机器学习的一个子领域,它使用受人类大脑结构和功能启发发明的人工神经网络。TensorFlow是一种深度学习框架系统,它可以......
学位
计算机视觉发展方兴未艾,深度学习之势如火如荼,得益于硬件水平的提升与理论的完善发展,图像识别和目标检测也被广泛研究并应用在......
针对传统人工提取特征的武夷岩鲜茶叶片图像分类准确率受所提取特征的制约,采用多种不同的卷积神经网络模型对武夷岩鲜茶叶片图像......
随着新冠肺炎疫情的恶化,快速识别新冠肺炎患者是目前医疗机构面临的挑战之一。本文针对新冠肺炎图像的分类问题,采用VGGNet和Res ......
为了提高蜡染纹样的分类准确率,提出一种改进的VGGNet分类模型,将最后池化层的输出进行全局平均池化后直接与分类神经元进行全连接......
超分辨率是基于已有的低分辨率图片通过软件或硬件的放法获得对应的高分辨率的技术。现如今,给定一组低分辨率观察的图像,尝试以高......
针对红外与可见光图像融合中特征损失严重、显著目标不突出的问题,提出了一种低秩表示分解与深度神经网络相结合的图像融合算法。......
中华文明源远流长,几千年里形成了灿烂的文化,也遗留下了不计其数的历史文物,他们不仅凝结着民族自豪感,更是研究古代人民生活方式......
在模式识别领域内,目标的检测与分类是一个十分重要的研究课题,由此延伸出来的交通标志识别任务在实际生活中,具有很高的研究价值......
互联网时代的今天,人们每天通过各式各样的网络应用产生海量的多媒体数据,其中包含语音、短视频、图片以及文字等。随之而来的是人......
表情是人与人进行信息沟通交流的重要手段。与其它图像视觉领域不同,人脸表情的识别过程中,存在着表情特征十分细微以及表情持续时......
VGGNet由牛津大学计算机视觉组合和Google DeepMind公司研究员一起研发的深度卷积神经网络.它探索了卷积神经网络的深度和其性能之......
时代的进步,伴随而来的是环境的恶化和空气污染的加剧。现如今,恶性肿瘤,尤其是肺癌,已经成为威胁人们生命的健康的第一杀手。而肺......
本文为改善国内居民垃圾分类意识不够、基本垃圾分类常识缺乏等现状,开展了城市生活垃圾分类研究。以上海市四大垃圾类型为基础,构......
回顾了卷积神经网络的发展历程,介绍了卷积神经网络的基本运算单元。在查阅大量资料基础上,重点介绍了有代表性的AlexNet、VGGNet......
随着深度学习技术快速发展,基于深度学习技术的自动驾驶技术如今成为科研人员最热门的研究之一。交通标志图像识别是当今自动驾驶......
随着社会科技的不断进步与发展,以人脸识别为代表的相关技术逐渐成为图像分类识别中的重要研究领域。基于传统方法的人脸识别技术,......
近年来,随着人工智能技术的快速发展,越来越多的语音交互产品和服务开始走进我们的生活,以更智能化的方式服务于千家万户。语音识......
人脸作为人最明显的生物特征,相比于人的其他生物信息(虹膜、指纹等),在获取时具有更加便捷、安全、非接触、不会对人体产生任何伤......
为了提高光谱人脸数据表征人脸特征的有效性,提出一种基于VGGNet和多谱带循环训练的高光谱人脸识别方法。首先,在光谱人脸图像的预......
遥感影像地表覆盖分类是地理国情监测和地理信息资源建设中至关重要的环节,利用卷积神经网络对遥感影像进行特征提取和分类,具有十......
为了阻挡人脸识别系统中的照片及视频攻击,提出了一种将头部姿态和面部表情融合的互动式活体检测算法。首先,对VGGNet的卷积核数目......
目前,我国居民对垃圾分类的知识处于缺乏状态,当城市开始强制实施垃圾分类时,往往不了解不同类别垃圾所属的垃圾桶,导致垃圾分类的......
深度学习中的卷积神经网络对图像的平移、旋转等变换有很强的抗干扰能力,它与传统的车辆识别技术相比能提取到更深层次、更丰富的......
随着深度学习技术的不断发展,卷积神经网络模型的不断丰富,人脸识别技术得到了众多学者的研究。人脸识别已渗透到了人们的日常生活......
针对目前新生儿胆红素含量升高造成的新生儿各种病症的弊端,考虑到传统新生儿胆红素水平测试所带来的患者创伤与操作不便捷的问题,......
为优化视频配准工作中的静态图像配准算法,本文应用深度学习的卷积神经网络VGGNet设计了一个静态图像配准算法。通过仿真实验结果......
人流密度估计作为一种有效的人群监测、控制和行为理解方法,得到了广泛的应用和研究。但传统估计方法使用的手工特征提取图像特征......
为了满足用户对产品的情感化需求,提出一种基于深度学习的产品意象识别方法.该方法通过语义差异法获得产品意象数据集,在此基础上,......
针对大规模无序图像分类处理中成对图像的匹配和几何验证的计算量大的问题,该文通过研究和学习机器学习及图像识别领域先进的方法,......
自从2012年Alex~([1])提出了深度卷积神经网络模型AlexNet,相关领域的算法创新使得神经网络学习走出了低谷期,并极大的推动了深度......
针对卷积神经网络在实现图像风格迁移中出现的图像失真及精度较差问题,提出一种基于卷积神经网络的图像风格迁移算法.分析传统的纹......
随着互联网与人工智能的快速发展,人们越来越注重服务的定制化和个性化。年龄作为一个评判个人爱好与习惯的重要生物特征,使得年龄......
近年来随着遥感技术的发展,不透水面的信息识别与提取对城镇土地利用变化、城市生态环境检测、城市水文变化及城市规划等方面具有......
为了数字化传承与创新传统的蓝印花布纹样,需要将蓝印花布纹样进行分类。为此,提出一种改进的VGGNet卷积神经网络模型的纹样分类方......
计算机视觉领域的各类任务从本质上都是帮助人们更好地理解图片,如果能寻找到彼此之间的相关性并加以利用,对完成每项具体任务都有......
