Softmax分类相关论文
针对传统特征提取算法的局限性，提出基于深度神经网络DeepLab v2的人脸识别改进算法。首先，对图像中人脸进行定位，采用DeepLab v2改进......
随着海上风电开发的不断推进,风电机组的单机容量和复杂程度不断提升,故障导致的产能损失和维护成本不断增加。另一方面,伴随平价......
战场野外复杂红外场景中,由于背景灰度分布无规律、目标边缘模糊且纹理特征缺失,目标极易混淆在背景之中;由于嵌入式平台算力的限......
针对热释电红外(PIR)传感器在室内人体定位及识别上的准确率问题,设计了一种人体红外信号感知模型,提出了一种定位与识别的新型方......
摘 要：对Softmax回归分类模型，使用基于变形q阶对数的NLq损失代替常用的交叉熵损失。通过实验证明，在使用较小的训练集时，以NLq为损失......
针对静态图像集中人体动作种类繁杂且识别准确率较低的问题,提出一种基于深度神经网络的人体动作识别方法;该方法采用迁移学习的思......
为了解决在面部表情特征提取过程中卷积神经网络CNN和局部二值模式LBP只能提取面部表情图像的单一特征,难以提取与面部变化高度相......
深度度量学习已成为近年来机器学习最具吸引力的研究领域之一,如何有效的度量物体间的相似性成为问题的关键。现有的依赖成对或成......
