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搜索资源列表

  1. 语音识别技术文章.rar

  2. 第一部分 基本理论 第2章 听觉机理和汉语语音基础 2. 1 概述 2.2 听觉机理和心理 2.2.1 语音听觉器官的生理结构 2.2.2 语音听觉的心理 2.3 发音的生理机构与过程 2.4 汉语语音基本特性 2.4. 1 元音和辅音 2.4.2 声母和韵母 2.4.3 音调(字调) 2.4.4 音节(字)构成 2.4.5 汉语的波形特征 2.4.6 音的频谱特性 2.4.7 辅音的频谱特性 2.4.8 汉语语音的韵律特征 2.5 小结 参考文献 第3章 语音信号处理方法--时域处理 3.1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-05-12
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：wangjunhui1984

  1. 卷积神经网络的压缩和加速

  2. 为什么要对网络进行压缩和加速呢？最实际的原因在于当前存储条件和硬件的计算速度无法满足复杂网络的需求，当然也许十几年或更远的将来，这些都将不是问题，那么神经网络的压缩和加速是否仍有研究的必要呢？答案是肯定的，我认为对网络压缩和加速的最根本原因在于对高效率模型的追求，当前很多复杂网络中的很多参数是冗余的，对实际模型结果没什么贡献，我们怎么能容忍这些无意义的参数竟然和有意义的参数享受相同的“待遇”——相同的存储空间和计算时间。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-06-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：sigai_csdn

  1. 基于深度学习的图像识别算法研究

  2. 第l章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．1 1．1研究的目的及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．1 1．2图像识别概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一l 1．2．1图像的特征提取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2 1．2．2图像识别的方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3 1．3深度学习的发展和研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．4 1．3．1深度学习的发展⋯⋯

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-06-28
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：u011582920

  1. cnn_head_detection-master.zip

  2. 为 提高车站客流统计的精度使其可以准确预警， 针对传统的客流统计方法步骤繁琐、准确率低等局限性， 对基于卷积神经网络的行人人头检测方法进行研究。 首先在常 州 某车站安检站台 处通过高位摄像头采集行人的 人头数据库； 然后通过不同的行人特征提取网络（ Ｉｎｃｅｐｔｉｏｎ 模块、 Ｒｅｓｎｅｔ 、 Ｍｏｂｉｌｅｎｅｔ ） 与 Ｆａｓｔｅｒ　Ｒ － ＣＮＮ 、 ＳＳＤ 、 Ｒ － ＦＣＮ 等目 标检测结构组合的方式来对比探究各种行人人头检测组合模型的准确率和检测速度， 并选择最优的行人人头 检测方法

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2020-05-16
    • 文件大小：251904
    • 提供者：weixin_46510704

  1. 卷积神经网络研究综述-李彦东-计算机应用-2016.rar

  2. 本文是李彦东对卷积神经网络从概念创建到2016年的发展概述，对各个CDNN算法的优缺点等方面进行比较分析。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-05-07
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：wsbeibei

  1. 基于双流卷积神经网络的监控视频中打斗行为识别研究.caj

  2. 智能监控系统的主要特点是在可以自动对监控视频中的图像序列进行处理，具体处理包括定位目标、跟踪目标或者识别目标行为。应用计算机视觉相关技术来进行异常行为识别是目前非常热门的研究方向，研究过程包括了图像处理、视频分析、机器学习等领域的相关技术。对运动目标的跟踪、建模以及根据其所处环境对行为进行判断和分类，以及让计算机理解人体各种行为，这些任务都有较大的难度，因此，研究异常行为识别算法有很高理论及实际意义。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-07-08
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_44684342

  1. 生成对抗网络（GANs）最新家谱：为你揭秘GANs的前世今生

  2. 生成对抗网络（ AN）一经提出就风光无限，更是被Yann L un誉为“十年来机器学 习领域最有趣的想法”。 GAN“左右互搏”的理念几乎众所周知，但正如卷积神经网络（CNN）一样，GAN发展 至今已经衍生出了诸多变化形态。望伪图像的分布尽可能地接近真图像。或者,简单来说,我们想要伪图像尽可能看起 来像真的一样。 值得一提的是,因为GANs是用极小化极大算法做优化的,所以训练过程可能会很不稳 定。不过你可以使用一些“小技巧”来获得更稳健的训练过程。 在下面这个视频中,你可以看到GANs所生成图片

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-07-02
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：abacaba

  1. 基于条件随机场的图像语义分割研究_李经纬.caj

  2. 论文仅供学习参考使用。 本文的工作内容聚焦于图像语义分割算法。该算法是深度学习在计算机视觉中的一 个基本方向，具有重要意义。针对目前结合条件随机场的深度神经网络语义分割的局限性，本文提出了基于区域分割以及基于超像素的目标团高阶势能随机场用于进一步优化深度神经网络在图像语义分割方向的表现。这两种高阶团势能对条件随机场的优化性能都有一定的提升。将此模型应用到了基于多列卷积神经网络的人群计数系统的优化上。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-09-03
    • 文件大小：23068672
    • 提供者：olivia_ye

  1. 基于卷积神经网络的语义分割在医学图像中的应用_吴玉超.pdf

  2. 论文仅供学习和参考。 本文综述了基于 CNN 的语义分割在医学图像领域中的研究进展，回顾了多种经典的语义分割方法及其架构变化，并重点介绍了它们在该领域的贡献和意义。在此基础上，进一步总结和讨论了它们在一些重要的生理与病理解剖结构分割中的应用。最后，本文讨论了语义分割在医学图像领域应用将遭遇的挑战和潜在发展方向。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-09-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：olivia_ye

  1. 基于深度学习的复杂分拣图像快速识别方法研究

  2. 训练速度更快、识别精准度更高的图像识别技术一直是智能技术的研究热点及前沿。针对物流分拣仓库环境复杂、照明度不高以及快递外包装区别不明显的特点，对基于深度学习的分拣图像快速识别进行了研究，设计了一个卷积神经网络。由于仓库的封闭环境和光照条件等因素而导致分拣图像不是很清晰，首先用对偶树复小波变换对其进行降噪等预处理；然后在基于AlexNet神经网络的基础上，对于卷积神经网络的卷积层、ReLU层和池化层参数进行重新定义来加快神经网络的学习速度；最后根据新的图像分类任务对神经网络的最后三层全连接层、So

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-15
    • 文件大小：653312
    • 提供者：weixin_38742291

  1. 基于改进的Faster R-CNN目标检测算法

  2. 目标检测是计算机视觉研究中的热门问题,其中加速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)对目标检测具有指导意义。针对Faster R-CNN算法在目标检测中准确率不高的问题,先对数据进行增强处理;然后对提取的特征图进行裁剪,利用双线性插值法代替感兴趣区域池化操作,分类时采用软非极大值抑制(Soft-NMS)算法。实验结果表明,该算法在PASCAL VOC2007、PASCAL VOC07+12数据集下的准确率分别为76.40%和81.20%,相较Faster R-CNN算法分别提升了6.50个

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38720402

  1. 基于离散余弦变换和深度网络的地貌图像分类

  2. 在未知环境中，无人机(UAV)着陆地貌的自动识别和分类有着极其重要的研究意义，传统的自然场景分类利用的是中层和底层特征信息，但是无人机着陆地貌图像场景复杂、信息丰富，需要较准确的高层语义特征表达。提出了一种基于离散余弦变换(DCT)和深度网络的地貌图像分类方法。首先将离散余弦变换能量集中的优势引入到卷积神经网络(CNN)的高效特征表达中，以降低维度和计算复杂度;然后根据地貌图像特点构建了14层的特征学习网络，并改进了卷积神经网络结构;最后将得到的深层特征输入到支持向量机(SVM)中，快速准确地完

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_38729022

  1. 基于空时特征和注意力机制的无参考视频质量评价

  2. 随着视频技术的飞速发展,越来越多的视频应用逐步进入人们的生活中,因此对视频质量的研究很有意义。基于卷积神经网络和循环神经网络强大的特征提取能力并结合注意力机制,提出一种无参考视频质量评价算法。该算法首先利用VGG(Visual Geometry Group)网络提取失真视频的空域特征,然后利用循环神经网络提取失真视频的时域特征,引入注意力机制对视频的空时特征进行重要度计算,根据重要度得到视频的整体特征,最后通过全连接层回归得到视频质量的评价分数。在3个公开视频数据库上的实验结果表明,预测结果与人

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-26
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38502916

  1. 基于深度学习的糖尿病视网膜病变诊断方法

  2. 针对糖尿病患者出现视网膜病变的现象,提出一种基于深度学习的糖尿病视网膜病变诊断模型。在保证图像识别模型深度的前提下,通过修改Inception模块的组成减少模型参数,从而提升收敛速度;通过引入残差模块,解决了模型深度增加带来的梯度消失和梯度爆炸等问题;利用数据扩充和设置Dropout的方法,有效避免了数据集不足导致模型出现过拟合的现象,从而实现对糖尿病视网膜病变患病等级的检测。实验结果表明,所提出的DetectionNet深度卷积神经网络对糖尿病视网膜病变患病程度等级分类任务的识别率达到91%,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-25
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38640674

  1. 基于深度学习的图像分类研究综述

  2. 近年来，深度学习在计算机视觉领域中的表现优于传统的机器学习技术，而图像分类问题是其中最突出的研究课题之一。传统的图像分类方法难以处理庞大的图像数据，且无法满足人们对图像分类精度和速度的要求，而基于深度学习的图像分类方法突破了此瓶颈，成为目前图像分类的主流方法。从图像分类的研究意义出发，介绍了其发展现状。其次，具体分析了图像分类中最重要的深度学习方法（即自动编码器、深度信念网络与深度玻尔兹曼机）以及卷积神经网络的结构、优点和局限性。再次，对比分析了方法之间的差异及其在常用数据集上的性能表现。最后，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：948224
    • 提供者：weixin_38626192

  1. 基于并行卷积神经网络的军事目标图像分类技术

  2. 针对军事战场背景下不同军事目标相似度较高，使得复杂环境中目标识别率较低，且军事目标与作战环境相似度也比较高，因此对作战环境中的军事目标图像分类技术进行研究是有必要的，本文利用卷积神经网络在静态图像上稳健的特征提取能力，提出一种基于卷积神经网络的并行网络模型，用于军事目标图像分类，该方法利用两种边缘检测算子分别提取目标图像特征，之后输入卷积神经网络中进行深度特征提取，与传统卷积神经网络相比，分类识别率提高了1.2%，达到了97%。理论分析与实验数据说明，通过该模型能够对军事目标图像数据进行有效区分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38577551

  1. 基于FCCA的多特征融合的检索方法

  2. 为了加强对民航机场游客行李包的有效管理，减少人工检索相关旅行包的工作量，提出了一种基于FCCA的多特征融合的检索方法。通过卷积神经网络获取图像位置和类别，提取颜色和纹理特征，通过典型相关分析方法将两个特征进行融合然后作为检索的依据，用欧氏距离进行匹配。基于典型相关分析方法的多特征融合检索算法，可应用于机场游客行李包管理领域，具有重要的理论研究价值与实践意义。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38670949