注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 交通标志识别算法代码

  2. 该文档是无人驾驶项目中，交通标志识别任务代码，以LeNet构建深度神经网络，具体技术包括：探索和可视化数据集；数据预处理；LeNet构建、训练和测试模型架构；采用该模型对新图片进行预测；分析新图片的softmax概率等。实现交通标志识别，测试集准确率94.5%，新图像识别准确率100%

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-04-21
    • 文件大小：345088
    • 提供者：zhangqian_shai

  1. 深度神经网络94.5

  2. 对模型的参数进一步调整……，有一个奇怪的地方，batch_size居然影响到了泛化能力，不过加大lr一样可以达到类似甚至更好的效果。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-03-29
    • 文件大小：40894464
    • 提供者：m061060

  1. [1]_Deep_Learning_for_Computer_Vision.pdf 【第1册 - 英文版】

  2. 图像视觉领域的深度学习资料，手把手教你搭建自己的神经网络，让你从实践中深入浅出地学习各种经典神经网络知识。亲试不错，分享之！Deep learning for Computer Vision with Python Starter Bundle Dr. Adrian rosebrock Ist Edition(1. 1.0) Copyright(c2017AdrianRosebrock,PylmageSearch.com PUBLISHED BY PYIMAGESEARCH PYIMAGESE

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-08-16
    • 文件大小：33554432
    • 提供者：zjunweihit

  1. AdderNet:纸代码“ AdderNet-源码

  2. AdderNet：我们真的需要深度学习中的乘法吗？ 该代码是CVPR 2020论文的演示 我们提出加法器网络（AdderNets）来交换深度神经网络（尤其是卷积神经网络（CNN））中的大规模乘法运算，以更便宜的加法运算来减少计算成本。在AdderNets中，我们将滤波器和输入要素之间的L1范数距离作为输出响应。结果，在ImageNet数据集上使用ResNet-50，建议的AdderNets可以达到74.9％的Top-1精度91.7％的Top-5精度，而无需在卷积层上进行任何乘法。 更新：培训代码

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：240640
    • 提供者：weixin_42159267

  1. 一种实用的跨域ECG生物特征识别方法

  2. 心电图（ECG）作为一种生物识别技术，对此类攻击具有较高的抵抗力并受到研究者的广泛关注。该方法的，识别率可达95％左右。然而，我们发现，当训练周期和应用周期之间存在明显的间隔时，如果将其自身的实际情况，准确率将突然降低到40％。造成这种突变的首要是：（1）在现有的训练和测试周期中，由于连续样本被用于训练和测试阶段，所提取到的特征具有时间敏感性； 2）在卷积神经网络分类中没有充分利用与性能相关的特征； 3）还没有通过设置最佳参数来为个体获得足够的多有效样本。 ：1）确定随机抽样方法的最佳参数，为个

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：803840
    • 提供者：weixin_38720461