深度学习-图像分类
NI-DL 应用框架：图像分类，目标检测，分割提取。 底层：TensorFlow，Keras，Cuda，C/C++ 上层：VC++，C#.NET Winform 源码编译，支持本地部署，云部署。 图像分类：点击查看 （本文） 目标检测：点击查看 图像分割：点击查看 ...
原文：基于稀疏表示学习的图像分类
Deep Sparse Representation based Classification 代码：https: github.com mahdiabavisani DSRC 网络结构 网络结构分为： 编码器：接受训练集与测试集提取特征 稀疏编码层：通过训练样本的稀疏线性组合恢复测试集 解码器：将训练嵌入与已经恢复的测试嵌入映射回数据的原始表示形式 核心观点 作者在文章中认为测试集中的某个类的分 ...
2019-05-02 23:08 0 1887 推荐指数：
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