卷积神经网络图像分类
解决的问题 该论文探讨了前人提出的卷积神经网络CNN和超像素方法相结合进行区域级图像分类的优缺点。指出该方法与按像素分类相比，基于区域的算法可以探索像素之间的空间关系，从而可以减少某些像素级别的分类错误。但是，该方法没有考虑超像素区域之间的空间约束，这可能会限制这些算法的性能。因此该论文提出 ...
原文：卷积神经网络和图像分类识别
Andrew Kirillov 著 Conmajia 译 年 月 日 原文发表于 CodeProject 年 月 日 . 中文版有小幅修改，已获作者本人授权. 本文介绍了如何使用 ANNT 神经网络库生成卷积神经网络进行图像分类识别. 全文约 , 字，建议阅读时间 分钟. 本文数学内容较多，如果感到不适，可以放弃. 这个库最终命名为 ANNT Artificial Neural Networks ...
2019-01-16 22:41 0 5044 推荐指数：
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算法描述： 神经网络图像分类算法首先通过PCA技术提取样本图像特征码与待分类图像特征码，然后将特征码送入神经网络进行训练，让神经网络学习每个类别图像的特征最后将未知类别图像送入神经网络，自动识别它的类型。步骤如下： 基于PCA技术提取每个样本的图像特征码。 根据样本特征码生成输入 ...
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卷积神经网络对图片分类-中
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