传统2D卷积神经网络对于视频连续帧图像的特征提取容易丢失目标时间轴上的运动信息，导致识别准确度较低。为此，提出一种基于多列深度3
2018-01-30 13:59
FusionNet的核心是全新的、应用于3D物体的三维卷积神经网络（Convolutional Neural Networks， CNN）。我们必须在多个方面调整传统的CNN以使其有效。
2020-01-16 16:36
使用3D-CNN对三种手势进行分类，结果表明识别率为91%。然而，3D-CNN在数据分辨率灵敏度和数据要求方面存在局限性。Ref等人的另一项研究[12]介绍了一种定制的
2024-05-23 12:12
多层卷积层、池化层和全连接层。CNN模型通过训练识别并学习高度复杂的图像模式，对于识别物体和进行图像分类等任务有着非常优越的表现。本文将会详细介绍卷积
2023-08-21 16:49
卷积神经网络(CNN)究竟是什么，鉴于神经网络在工程上经历了曲折的历史，您为什么还会在意它呢? 对于这些非常中肯的问题，我们似乎可以给出相对简明的答案。
2019-07-17 07:21
卷积神经网络的介绍 什么是卷积神经网络算法 卷积神经网络涉及的关键技术
2023-08-21 16:49
卷积神经网络概述 卷积神经网络的特点 cnn卷积神经网络的优点
2023-08-21 16:41
的过程中存在梯度消失的问题[23]，神经网络再 次慢慢淡出人们的视线。1998 年 LeCun 发明了 LeNet-5，并在 Mnist 数据 集达到 98%以上的识别准确率，形成影响深远的卷积
2022-08-02 10:39
摘 要：本文给出了采用ADXL335加速度传感器来采集五个手指和手背的加速度三轴信息，并通过ZigBee无线网络传输来提取手势特征量，同时利用BP神经网络算法进行误差分析来实现
2018-11-13 16:04
图卷积神经网络
2019-08-20 12:05
