1、摘要近年来，在深度卷积神经网络(CNNs)的帮助下，图像和视频监控在智能交通系统(ITS)中取得了长足的进展。作为一种先进的感知方法，智能交通系统对视频监控中每一帧感兴趣的目标进行检测是其广泛
2021-08-31 07:43
增长， 找到有效的图像排序、分类和识别方法变得至关重要。卷积神经网络（CNNs）是一种基 于人脑功能的机器学习方法，通常用于图像分析。软件可将图像分为多个部分（通常采 取重叠操作），然后通过分析图像形成
2019-07-17 06:34
1、如何改进MobileViT-v1与MobileViT-v2？MobileViT-v3带你实验 卷积神经网络（CNNs）［如ResNet、DenseNet和effentnet］被广泛用于分类
2022-10-13 14:46
二元序列到序列的分类问题。为了解决由此产生的序列到序列分类问题，将一维卷积神经网络（CNNs）和递归神经网络（RNNs）相结合，开发了一种算法。然后，与收缩压和舒张压相关的节段（SBP和DBP）被识别
2024-05-23 20:33
(iamtrask.github.io)卷积神经网络(CNNs)Introducing convolutional networks (neuralnetworksanddeeplearning.com)Deep Learning
2019-03-07 20:22
技术中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）在医学图像处理中得到了广泛应用。其能够自动从图像中学习到特征表示，从而在医学图像分割与病变识别任务中取得了
2023-09-04 11:11
