《基於深度神經網路的能源計量數據圖像識別技術研究》是江西省市場監督管理局的科技項目,於2022年6月通過驗收。
《基於深度神經網路的能源計量數據圖像識別技術研究》是江西省市場監督管理局的科技項目,於2022年6月通過驗收。
《基於深度神經網路的能源計量數據圖像識別技術研究》是江西省市場監督管理局的科技項目,於2022年6月通過驗收。項目簡介《基於深度神經網路的能源計量數據圖像識別技術研究》科技項目,由江西省檢驗檢測認證總院計量科學研究院承擔...
《基於深度卷積神經網路的對象檢測關鍵技術研究》是依託清華大學,由丁貴廣擔任項目負責人的面上項目。項目摘要 隨著圖像採集技術及網路通信技術的發展,特別是智慧型終端設備和可穿戴設備的出現,全球可視數據(圖像和視頻)迅速增長,如何管理和...
深度學習是一個複雜的機器學習算法,在語音和圖像識別方面取得的效果,遠遠超過先前相關技術。深度學習在搜尋技術、數據挖掘、機器學習、機器翻譯、自然語言處理、多媒體學習、語音、推薦和個性化技術,以及其他相關領域都取得了很多成果。深度...
人工神經網路是並行分散式系統,採用了與傳統人工智慧和信息處理技術完全不同的機理,克服了傳統的基於邏輯符號的人工智慧在處理直覺、非結構化信息方面的缺陷,具有自適應、自組織和實時學習的特點。發展歷史 1943年,心理學家W.S.Mc...
《基於神經網路的大規模數值模擬數據分析技術研究》是依託電子科技大學,由傅彥擔任醒目負責人的聯合基金項目。項目摘要 n在對大規模科學數據進行處理時,往往會因為其具有規模大、特徵複雜的特點,使得理解、分析這些科學數據,並從中獲取知識...
在深度神經網路方法中,重點講述了全卷積神經網路、Encoder-Decoder架構和深度神經網路條件隨機場三種典型算法。 本書適合作為從事遙感圖像目標分割方法及套用研究的科技工作者、專業技術人員、研究生及高年級本科生的參考書。
《深度學習之圖像識別:核心算法與實戰案例(全彩版)》共9章:首先介紹深度學習的基礎概念,包括神經網路基礎知識和深度學習中的最佳化技術;然後系統介紹深度學習中與數據相關的知識,包括經典數據集的設計、數據集的增強,以及數據的獲取、...
《深度信念神經網路及三維目標識別》是依託北京理工大學,由劉明擔任項目負責人的青年科學基金項目。項目摘要 深度信念神經網路是近幾年來神經計算領域取得的突破性研究成果,自2006年出現以來,在文字識別,文檔分類,語音分析,圖像識別等...
《基於深度圖像特徵圖譜的多標籤圖像識別技術研究》是依託華中科技大學,由王天江擔任項目負責人的面上項目。中文摘要 多標籤圖像包含多個尺度、位置、姿態、類別各不相同的視覺語義對象,對其進行識別是一個重要的研究方向。目前領先的深度...
本書共10章,首先從深度學習的基礎概念開始,介紹了神經網路的基礎知識和深度學習中的最佳化技術;然後系統地介紹了深度學習中與數據相關的知識,包括經典數據集的設計、數據集的增強以及數據的獲取與整理;接著重點針對圖像開發領域,用3章...
4.2.2無監督多目標域自適應技術091 4.3領域自適應的目標檢測技術094 4.3.1基於領域漸進策略的目標檢測技術095 4.3.2基於Faster R-CNN的領域自適應目標檢測技術099 參考文獻104 第5章基於深度學習的圖像識別技術/106 5.1圖像識別...
焦李成教授的主要研究方向為智慧型感知與計算、圖像理解與目標識別、深度學習與類腦計算,培養的十餘名博士獲全國優秀博士學位論文獎、提名獎及陝西省優秀博士論文獎。研究成果獲包括國家自然科學獎二等獎及省部級一等獎以上科技獎勵十餘項,...
本書既適合圖像搜尋和識別領域的初學者,也適合在某個單一任務方面有經驗但是想擴充知識面的讀者。圖書目錄 1 概述 1 1.1 圖像搜尋與識別概述 1 1.2 圖像搜尋與識別技術的發展和套用 3 1.3 深度學習與圖像搜尋和識別 4 1.4 本...
《基於深度神經網路的噪聲魯棒性語音識別方法研究》是依託中國科學技術大學,由杜俊擔任項目負責人的青年科學基金項目。中文摘要 提高語音識別系統在實際環境下的噪聲魯棒性是語音識別實用化的關鍵難點和研究熱點之一。但由於語音和噪聲信號的...
《深度學習與圖像識別:原理與實踐》是2019年7月機械工業出版社出版的圖書,作者是魏溪含、塗銘、張修鵬。內容簡介 這是一部從技術原理、算法和工程實踐3個維度系統講解圖像識別的著作,由阿里巴巴達摩院算法專家、阿里巴巴技術發展專家、...
利用這些巨量的圖像及其地理信息,藉助大數據技術對目標圖像定位,是圖像視頻地理信息系統的迫切需要。本項目圍繞上述問題開展研究,將領域知識與機械式深度學習充分融合,構建具有強泛化能力的深度學習原理框架。與現有檢索方法注重圖像全局特徵...
大數據及安全研究所目前有大數據套用及安全和人工智慧套用及安全兩個主要方向,具體包括:精準高效的情報發現及搜尋技術;基於大規模網路安全知識圖譜的網路安全態勢分析和預測技術;針對深度神經網路的攻擊樣本生成方法;高魯棒性的神經網路架構...
本書由淺入深、全面系統地介紹人臉圖像的各個研究方向和套用場景,包括但不限於基於深度學習的各個方向的核心技術。本書理論體系完備,講解時提供大量實例,可供讀者實戰演練。本書涵蓋的內容非常廣泛,從基本的人臉數據集發展歷史和人臉...
以圖像為核心輸入的CBIR搜尋可以實現對未知物體的信息搜尋,這是文字搜尋難以完成的任務。本項目的研究內容包括:排序模型設計和多模態特徵提取技術。排序模型的研究方法是基於流形正則化框架,挖掘不同模態特徵的特性,研究對應的相似度度量...
圖像識別技術已廣泛套用於多個領域,如生物醫學、衛星遙感、機器人視覺、貨物檢測、目標跟蹤、自主車導航、公安、銀行、交通、軍事、電子商務和多媒體網路通信等。隨著技術的發展,出現了基於機器視覺的目標識別、基於深度學習的目標識別等,...
《基於深度學習的三維模型檢索技術》是依託北京航空航天大學,由冷彪擔任項目負責人的面上項目。項目摘要 由於傳統的三維模型檢索技術中特徵表示能力有限,而深度學習模型具有較強的特徵表示能力,因此,採用深度學習對三維模型投影圖像進行特徵...
研究內容包括(1)一種包括特徵點定位、人臉正面化、TIPCA配準的處理流程,把包含複雜變化的人臉圖像歸一化為統一的形式,便於後續學習人臉的本質特徵;(2)深度神經網路學習的自適應訓練方法,同時有效地利用海量外部訓練樣本和特定候選人...
其理論方法可以作為智慧型認知研究、圖形圖像處理、自動控制以及經濟管理等諸多領域套用的基礎。自然計算分析 第七種方法是自然計算分析方法。這種數據分析方法根據不同生物層面的模擬與仿真, 通常可以分為以下三種不同類型的分析方法: 一是群體...
931網路結構方法138 932多特徵融合和損失函式最佳化方法139 94目標細粒度識別技術的套用140 95展望142 第十章圖像分割技術143 101傳統圖像分割技術143 102深度學習圖像分割方法148 103圖像分割技術在實際場景中的...
1.2.2 基於深度學習的圖像語義分割技術 1.3 主要工作與研究成果 1.4 本書的主要內容與結構安排 2 深度學習和其他相關技術介紹 2.1 引言 2.2 深度神經網路基本類型 2.2.1 卷積神經網路 2.2.2 循環神經網路 2.2.3...