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面向特征抽取和分类的深度卷积神经网络模型研究与应用
【摘 要】
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万物互联的时代,计算机视觉的发展迎来了大爆发,催生了诸如深度卷积神经网络等一批深度学习模型并极大的提升了人脸识别、目标检测、语义分割等视觉任务的性能表现。受益于端到端的卷积模块堆叠设计,深度卷积神经网络能够逐层由局部到整体的抽取样本的模式信息。使用者不再需要仔细地手工设计特征,模型自身就可以自适应的拟合目标特征,十分适合例如表情识别这类更具抽象性的分类任务。本文从人脸图像的分类出发,深入研究了基于
【出 处】
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扬州大学
【发表日期】
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2021年08期
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