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针对深度卷积神经网络随着卷积层数增加而导致网络模型难以训练和性能退化等问题，提出了一种基于深度残差网络的人脸表情识别方法。......
调制解调是信号检测和信号解调之间的关键技术,在非合作通信中起着至关重要的作用。调制识别技术在民用和军事领域都应用广泛,怎样......
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传统的深度学习方法在具有海量样本的图像分类问题上性能优异,但直接将这些方法应用于行人再识别等样本缺乏的图像分类领域则容易......
人体呼出的气体中含有独特的新陈代谢信息,这些新陈代谢信息和某些疾病有着对应关系。随着移动医疗的发展,人体疾病无损化检测成为......
为解决现有的永磁自卸除铁器输送带断裂检测方法不精确、检测装置易损坏、安装复杂的问题,提出一种基于迁移学习的视频检测方法.首......
使用Pytorch框架搭建Res Net18网络模型,优化网络参数和结构,基于深度学习的图像分类方法,通过数据清洗、图像数据预处理、数据加......
针对城市土地资源变化检测工作繁杂、工作量大、自动化程度低等问题,本文提出一种基于深度学习模型的高分辨率遥感影像建筑物变化......
近些年来,随着高强度和快节奏的全信息化的作战水平的迅速提升,依靠传统的人工检测的方式实现车辆目标和其它军事目标的检测,对人......
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针对YOLOV4目标检测算法在实时检测中检测效率不高、检测位置精度不足等问题,对其骨干网络、损失函数等进行改进研究.本文研究从选......
目前对自动驾驶的场景研究有很多,通过查阅相关资料文献不难发现,在自动驾驶的场景研究中,行车记录仪、驾驶行为等的研究已经比较......
垃圾图片分类算法对于垃圾分拣的智能化和自动化具有重要的意义,针对我国垃圾分类现状,收集制作了小型生活垃圾数据集,提出基于残......
铁氧体磁瓦由于形状的不规则性和表面缺陷的多样性给基于计算机视觉的表面质量识别带来很大的挑战。针对该问题,将深度学习技术引......
基于深度网络的蔬菜叶部病害图像识别模型虽然性能显著,但由于存在参数量巨大、训练时间长、存储成本与计算成本过高等问题,仍然难......
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为探索深度学习在资源回收领域中的应用,采用深度残差网络ResNet18网络模型将废料瓶分类为塑料瓶、金属瓶、玻璃瓶、纸瓶四类。在......
