基于卷积神经网络的图像改进处理

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卷积神经网络一直是一个非常强大的计算机视觉工具。卷积网络对图像分类、图像分割和目标检测等领域都有非常大的帮助。本文通过对卷积神经网络和计算机视觉领域四篇前沿论文的分析,指出该领域所面临的挑战,以及如何通过引入新方法或通过将现有方法的融合来应对这些挑战。通过比较,找出了这些论文各自的独特的特点以及它们之间的共性。通过对这些前沿论文的分析,在一定程度上对卷积网络的本质进行了探讨,并提出了改进方法,在今后进行网络设计时进一步对DNN配置进行改。
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