深度學習-圖像分類
NI-DL 應用框架：圖像分類，目標檢測，分割提取。 底層：TensorFlow，Keras，Cuda，C/C++ 上層：VC++，C#.NET Winform 源碼編譯，支持本地部署，雲部署。 圖像分類：點擊查看 （本文） 目標檢測：點擊查看 圖像分割：點擊查看 ...
原文：基於稀疏表示學習的圖像分類
Deep Sparse Representation based Classification 代碼：https: github.com mahdiabavisani DSRC 網絡結構 網絡結構分為： 編碼器：接受訓練集與測試集提取特征 稀疏編碼層：通過訓練樣本的稀疏線性組合恢復測試集 解碼器：將訓練嵌入與已經恢復的測試嵌入映射回數據的原始表示形式 核心觀點 作者在文章中認為測試集中的某個類的分 ...
2019-05-02 23:08 0 1887 推薦指數：
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