AlexNet模型相关论文
主要研究了卷积神经网络的模型特点,针对人脸识别方法与应用使用AlexNet经典卷积神经网络模型,结合LFW公开人脸数据集对模型进行训......
随着科技水平的提高,雷达系统在现代电子战中发挥越来越重要的作用。雷达有源干扰可以有效的干扰雷达系统的正常工作,因此,雷达系......
针对纺织厂实际生产中采用人工分类纱管费时费力不够智能化等问题,提出了基于改进深度卷积神经网络的分类方法。先基于AlexNet模型......
自21世纪以来,智能电网在大数据技术和物联网技术的推动下不断革新。智能电网作为一种优化管理,可以充分满足用电需求和环保要求,......
计算机辅助诊断(CAD)系统是一种基于计算机的医学图像自动分析工具,如分析乳腺X光摄影和前列腺MRI,它的使用有助于在早期发现癌变......
砂率是影响混凝土配合比的重要参数,人工智能技术在其检测上的应用为混凝土拌合物配合比检测提供了决策支持.基于数据集搭建和训练......
卷积神经网络因缺乏空间不变性造成分类精度不高,且由于复杂度过高导致分类效率较低。提出一种利用空间变换网络和异构卷积滤波器......
提出了一种基于多尺度卷积神经网络的缺陷红枣检测方法,在AlexNet卷积神经网络上增加并行的多尺度卷积模块,增加网络的深度和宽度,......
针对玻壳缺陷检测的准确率不高的问题,提出了一种基于改进AlexNet的玻壳缺陷检测模型。该模型在AlexNet网络模型基础上,引入1×1卷......
针对不锈钢焊缝缺陷特征提取存在主观单一性和客观不充分性等问题,提出一种融合迁移学习的AlexNet卷积神经网络模型,用于不锈钢焊......
在大规模的图像数据集中搜索相似图像是近年来比较热门的研究课题,它在生活各方面都有着广泛的应用。图像搜索技术,即将我们建立的......
在织物布匹生产过程中,由于机器设备故障和人为因素,无法避免出现断经、污渍、拖纱等问题,这就需要对织物进行检测。由于现今的织......
从图像中提取多种特征向量堆叠为一个高维特征向量用于图像语义分割,会导致部分特征向量的分类能力减弱或丢失。针对此问题,提出了......
自动驾驶车辆感知系统中,基于视觉的交通标志图像识别是一项关键技术。然而,由于目前硬件计算资源限制、极端光照或其他光源干扰等......
目前检测糖尿病视网膜病变的方法主要依赖于医生的个人判断,其诊断时间较长,占用较多的医疗资源。为解决以上问题,提出了一种基于......
荧光磁粉探伤被广泛应用于工业铁磁性产品表面缺陷检测。目前的检测手段主要是通过图像处理技术和传统机器视觉方法进行检测,易受......
针对目前肺部CT图像数据爆炸式增长和人工诊断力量严重不足的矛盾,提出一种基于改进AlexNet模型的肺癌辅助检测方法。该方法在传统......
随着科技的不断进步,物体识别逐渐变得炙手可热。物体识别作为计算机视觉领域中最为前言的研究课题之一,被广泛应用于安防监控、工......
针对佤语语谱图的识别无需考虑清、浊音的影响这一特征.利用傅里叶变换将佤语转换为对应的语谱图信息,将深度卷积神经网络的AlexNe......
贴片电阻由于其体积微小、性能稳定等独特的性质,在当今智能化的电子设备中被广泛使用。为保证贴片电阻的出厂质量,需要对其进行缺......
随着经济的快速发展和汽车保有量的增加,高速公路拥堵越来越频繁,交通堵塞所造成的交通延误越来越严重,解决交通拥堵刻不容缓。基......
乳腺癌是女性是最常见的恶性肿瘤之一,其发病率有逐年增高的趋势,严重威胁着患者健康。如何取代传统活体穿刺,快速准确地对乳腺结......
