卷積神經網絡圖像分類
解決的問題 該論文探討了前人提出的卷積神經網絡CNN和超像素方法相結合進行區域級圖像分類的優缺點。指出該方法與按像素分類相比，基於區域的算法可以探索像素之間的空間關系，從而可以減少某些像素級別的分類錯誤。但是，該方法沒有考慮超像素區域之間的空間約束，這可能會限制這些算法的性能。因此該論文提出 ...
原文：卷積神經網絡和圖像分類識別
Andrew Kirillov 著 Conmajia 譯 年 月 日 原文發表於 CodeProject 年 月 日 . 中文版有小幅修改，已獲作者本人授權. 本文介紹了如何使用 ANNT 神經網絡庫生成卷積神經網絡進行圖像分類識別. 全文約 , 字，建議閱讀時間 分鍾. 本文數學內容較多，如果感到不適，可以放棄. 這個庫最終命名為 ANNT Artificial Neural Networks ...
2019-01-16 22:41 0 5044 推薦指數：
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算法描述： 神經網絡圖像分類算法首先通過PCA技術提取樣本圖像特征碼與待分類圖像特征碼，然后將特征碼送入神經網絡進行訓練，讓神經網絡學習每個類別圖像的特征最后將未知類別圖像送入神經網絡，自動識別它的類型。步驟如下： 基於PCA技術提取每個樣本的圖像特征碼。 根據樣本特征碼生成輸入 ...
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