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残差网络（Residual Network，通常简称为ResNet） 是深度神经网络的一种 ，其独特的结构设计在解决深层网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题上取得了显著的

2024-07-11 18:13

HFSS对和差网络或其他复杂无源器件设计技术已经非常成熟，虽然可以解决电磁精度问题, 但仍面临很多问题，比如在设计真实的3D微波元件需花费数周的时间。另一方面电路仿真具有很高的速度，可快速仿真出无源

2023-06-10 10:06

电子发烧友网站提供《PyTorch教程8.6之残差网络(ResNet)和ResNeXt.pdf》资料免费下载

2023-06-05 10:08

面向对象的边缘检测技术是智能视觉处理领堿的关键基础技术，然而目前基于卷积神经网络的边缘检测结果存在分辨率低、噪声较多等问题。因此，文中提出了一种基于多尺度残差网络的对象级边缘检测算法。首先，设计了

2021-05-29 14:27

的和差网络由魔T构成，但结构过于庞大，不易实现平面化、集成化，并且成本较高。随着微带印刷技术的不断发展，微带结构的和差网络被广泛应用，但是毫米波波段的微带电路的损耗很大

2017-11-14 15:46

自然水体成像中湍流及悬浮颗粒等环境因素会造成水下采集的图像存在扭曲失真、分辨率低、背景模糊等问题，为了解决上述问题并进一步提高图像重建和复原的质量，提出了一种改进的基于残差网络的图像超分辨率重建方法

2021-06-17 15:37

神经网络以其强大的非线性表达能力而获得人们的青睐，但是将网络层数加深的过程中却遇到了很多困难，随着批量正则化，ReLU 系列激活函数等手段的引入，在多

2021-04-27 15:37

针对行人再识别过程中相同身份行人图像颜色不一致，以及不同身份行人图像颜色相近问题，提出一种基于双分支残差网络的行人再识别方法。将RGB图像和灰度图像分别输入预训练的 Resnet-50网络，获得

2021-04-29 11:09