基于LSTM的递归网络图像去雨算法.pptx
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基于LSTM的递归网络图像去雨算法.pptx
汇报人:/目录0102LSTM网络的结构LSTM网络的工作原理LSTM网络的记忆单元LSTM网络的训练方法03递归网络的结构递归网络的工作原理递归网络的训练方法递归网络的优缺点04输入图像的处理LSTM网络的构建训练和优化过程输出图像的生成05评估指标和方法实验结果和分析算法的优缺点和改进方向06应用场景和案例分析算法的前景和展望未来研究方向和挑战汇报人:
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汇报人:CONTENTSPARTONE交通图像去雨算法的必要性现有去雨算法的局限性渐进递归残差网络的优势PARTTWO残差网络基本原理渐进递归残差网络的设计渐进递归残差网络的训练过程PARTTHREE输入图像预处理基于渐进递归残差网络的去雨模型构建去雨模型训练与优化模型评估与对比实验PARTFOUR实验数据集介绍实验结果展示结果分析与其他算法的对比分析PARTFIVE在交通监控领域的应用前景在其他领域的应用可能性未来研究方向与挑战汇报人:
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