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Pattern-Classification
- 此文档包含对卷积神经网络的描述及在图像处理中的应用,对学习卷积神经网络有重要帮助。-The work presented here uses image classifi cation performance (accurate discrimination between common classes of objects) as a basis for comparing visual system models, and algorithms for fi
ver_0.83
- 此项目为实现卷积神经网络提供 matlab 类。-This project convolutional neural network matlab class.
CNN
- 本文是深度学习中卷积神经网络得东西,可以进行学习-This is the depth of convolution neural network learning was something that you can learn
CNN
- 卷积神经网络应用的一些论文,用于目标检测和识别,像人脸,车标等-Some papers convolutional neural network applications
CNNDEMO
- 卷积人工神经网络,是一种基于深度学习的重要代码为图像的解析提供了很好的应用方向-Convolutional neural network is an important code based on the depth of the study of the code for the image analysis provides a good application direction
deepLearn-Toolbox
- 为卷积神经网络的优化代码,广泛适用于图像处理。-Convolution neural network optimized code, widely used in image processing.
wenxianzongshu
- 基于卷积神经网络的图像分割技术研究综述的实验报告-Research of image segmentation based on convolution neural network
cnn_tutorial.pdf
- 本文档讨论和实现了卷积神经网络, 并且进行了延伸。非常重要的资料,对于深度学习有很重要的借鉴意义。 -This document discusses the derivation and implementation of convolutional neural networks (CNNs), followed by a few straightforward extensions. Convolutional neural networks involve many more connec
Event-Extraction-via-CNN
- 此论文使用卷积神经网络对文本中的长句进行信息抽取,比如抽取主谓宾等-this paper is using for information extraction by cnn
cnn
- 这段代码主要用python写的卷积神经网络,利用42000张手写识别照片对这个网络进行测试,得出的准确率很高-hand identify
caffe
- 本文具体的说明了如何使用caffe平台训练卷积神经网络。-This article explains how to use specific internet caffe convolution neural network training.
tenpai_v19
- 意信号卷积的运算,并且绘制图象,双向PCS控制仿真,包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法。- Convolution operation is intended to signal and image rendering, Two-way PCS control simulation, Including the least squares method, the SVM, neural networks, 1 _k neighbor method.
深度卷积神经网络
- 作为类脑计算领域的一个重要研究成果,深度卷积神经网络已经广泛应用到计算机视觉、自然语言处理、信息检索、语音识别、语义理解等多个领域,在工业界和学术界掀起了神经网络研究的浪潮,促进了人工智能的发展。卷积神经网络直接以原始数据作为输入,从大量训练数据中自动学习特征的表示。(As the important research achievement, deep convolutional neural networks have been widely applied to various fiel
Deep Learning
- deep learning 书籍,此书包括机器学习基础,深度前馈网络,卷积网络,蒙特卡洛方法等的详细介绍(Deep learning books, which include a detailed introduction to machine learning, deep feedforward networks, convolution networks, Monte Carlo methods, and so on)
FaceNet-A-Unified-Embedding-for-Face-Recognition-and-Clustering
- FaceNet---深度学习与人脸识别的二次结合 Facenet是一个通用的系统,采用CNN神经网络将人脸图像映射到128维的欧几里得空间,我们可以根据两幅人像的欧几里得距离去判断两个人像的相似程度。两个人像之间的欧几里得距离越近,说明它们越相似。 FaceNet可以用于人脸验证(是否是同一人?),识别(这个人是谁?)和聚类(寻找类似的人?)。FaceNet采用的方法是通过卷积神经网络学习将图像映射到欧几里得空间。空间距离直接和图片相似度相关:同一个人的不同图像在空间距离很小,不同人的图像在
Face Recognition. From Traditional to Deep Learning Methods
- 近几年,传统的人脸识别算法被深度卷积网络所代替。CNN的主要优势就是可以结合庞大的数据集提取出原先所提出不出来的优质feature,与此同时精度也提升了很多。同时CNN的出现也加速了计算机视觉的发展,例如object detection 、recognition、segmentation。
YOLOv4:目标检测的最优速度和精度
- 基于YOLOv4开源方案,提高卷积神经网络(CNN)的准确性。并附带开源代码地址。 https://github.com/AlexeyAB/darknet.
基于卷积神经网络的道路目标检测算法
- 针对实际交通场景下道路目标检测时存在检测精度低、检测速度慢以及难以检测小目标的问题,faster R-CNN的快速、精确道路目标检测算法。该算法包括一个精确目标区域网络 和一个目标属性学习网络通过引入反卷积结构,设计网络的损失函数,提高小目标的检测性能,为加快算法的计算速度。
CNN代码解析-matlab工具箱
- 卷积神经网络CNN的代码解析文档,可以辅助了解CNN的MATLAB程序实现过程