内容提供者
基于区域卷积神经网络的目标检测方法.pptx
2024-10-09
20金币
4.7MB
30页
快乐****蜜蜂
实名认证
内容提供者
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10
亲，该文档总共30页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～
相关资料
基于区域卷积神经网络的目标检测方法.pptx
基于区域卷积神经网络的目标检测方法目录添加目录项标题区域卷积神经网络概述卷积神经网络简介区域卷积神经网络的基本原理区域卷积神经网络的应用场景基于区域卷积神经网络的目标检测方法目标检测的流程区域提议网络（RPN）分类和回归网络目标检测的性能评估指标区域卷积神经网络的优化方法特征提取网络的优化区域提议网络的优化分类和回归网络的优化数据增强和预处理方法基于区域卷积神经网络的目标检测的挑战与未来发展方向目标检测的难点与挑战未来发展方向和趋势跨领域应用和拓展研究基于区域卷积神经网络的目标检测的实际应用案例计算机视觉
2024-10-09
20
4.7MB
基于Faster区域卷积神经网络的目标检测.pptx
基于Faster区域卷积神经网络的目标检测目录添加目录项标题Faster区域卷积神经网络概述定义和原理结构和工作流程特点和应用领域目标检测算法介绍目标检测算法概述目标检测算法分类FasterR-CNN目标检测算法介绍Faster区域卷积神经网络在目标检测中的应用应用场景和优势实现过程和关键技术实验结果和性能评估Faster区域卷积神经网络的优化和发展趋势算法优化和改进未来发展方向和挑战与其他技术的结合和创新基于Faster区域卷积神经网络的目标检测应用案例案例一：人脸识别和跟踪案例二：自动驾驶车辆的障碍物
2024-10-03
20
4.7MB
基于区域卷积神经网络的目标实时检测.docx
基于区域卷积神经网络的目标实时检测标题：基于区域卷积神经网络的目标实时检测摘要：目标实时检测是计算机视觉中重要的研究方向，具有广泛的应用前景。本文介绍了基于区域卷积神经网络（RCNN）的目标实时检测方法，并对该方法进行了详细分析和评估。实验结果表明，基于RCNN的目标实时检测方法具有高效、准确的特点，在物体检测任务中取得了较好的性能。1.引言随着计算机视觉技术的不断发展，目标实时检测已经广泛应用于人脸识别、自动驾驶、智能安防等领域。而传统的目标检测方法由于计算复杂度高、准确率低等问题，难以满足实时性的需求
2024-10-17
5
11KB
基于卷积神经网络的目标检测方法.pdf
本发明公开了一种基于卷积神经网络的目标检测方法,主要解决现有目标检测方法网络复杂、速度不快和对小目标检测效果差的问题。本发明的具体步骤如下:(1)构建积神经网络;(2)生成目标检测训练集;(3)训练卷积神经网络;(4)对待检测目标进行检测。本发明构建了一个由特征提取模块、特征增强模块、识别和定位模块组成的卷积神经网络,克服了现有目标检测方法中大目标检测效果好、小目标检测效果差并且速度慢的问题,使得本发明不仅能够实时识别大目标,也能实时识别小目标。
2023-06-06
10
704KB
改进的基于区域卷积神经网络的微操作系统目标检测方法.docx
改进的基于区域卷积神经网络的微操作系统目标检测方法摘要随着智能化技术的不断发展，目标检测技术在许多领域得到广泛应用。微操作系统是一种可嵌入到微型设备中的小型操作系统，它为设备提供了操作系统级别的资源管理和任务调度能力。本文提出了一种基于区域卷积神经网络（R-CNN）的改进微操作系统目标检测方法。该方法采用R-CNN模型进行目标检测，通过对区域建议网络和分类网络进行优化，提高了目标检测的准确性和效率。实验表明，该方法在多个数据集上取得了优秀的检测效果和较快的运行速度。关键词：微操作系统；目标检测；区域卷积神
2024-10-24
5
12KB