局部感受野相关论文
单一模态包含的物体信息有限,导致在物体材质识别分类中表现不佳,而传统多模态融合方法在样本训练过程中需要输入所有数据。提出一......
随着机器视觉在模式识别、图像处理以及人工智能等技术领域的应用愈加广泛,对其研究的内容也层出不穷。图像分类技术是图像处理和......
针对空间金字塔词袋模型中空间特征分布信息利用效率低,各类特征融合不充分的问题,该文提出空间金字塔与局部感受野相结合的相关熵......
为充分提取图像中可辨识信息、提高分类正确率,提出多核近似学习网,该网络主要由2部分构成。在特征提取部分,利用二维高斯分布对原......
在实际建模过程中,模型的好坏主要是由目标值与相关特征之间的映射关系所决定的,而许多复杂系统存在着非线性和强耦合性等问题,使......
近年来,迅速扩展的交通路网和不断攀升的汽车保有量都带来了一系列交通和环境问题。面对以上问题,智能交通系统受到越来越多的关注......
为了更快且更准确地对图像进行识别,提出了基于局部感受野的宽度学习算法(Local Receptive Field based Broad Learning System,BL......
针对局部感受野的极限学习机(ELM-LRF)卷积过程中各个特征图的输入权重随机生成稳定性较差的问题,引入了粒子群算法的思想改进传统......
针对现有的基于深度学习的调制识别算法训练速度慢、识别率不高和识别调制类型少的问题,提出了一种基于循环谱和局部感受野超限学......
深度学习在肺部影像方面的研究主要集中于肺部CT图像。对肺结节的快速准确检测是肺部疾病治疗的关键步骤。结节检测本身就是一项具......
深度学习是近些年来人工智能领域取得的重大突破,深度学习与传统模式识别方法的最大不同在于它所提取的特征是从大数据中自动学习......
文中提出一种面向自然场景的新型交通标志识别系统。在分割模块,采用带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法对图像增强色彩,并用车道线......
