基于深度学习的文本检测模型
无标题文档(3) 基于深度学习的文本检测模型 文本检测模型 文本检测模型的目的是排除图片中背景等杂物的干扰，尽可能准确地定位出文字所在区域。但是，一些已在计算机视觉领域取得优异成绩的物体检测方法，如 基 于 VGG16 进 行 改 进 的 SSD, 将 two-stage 的&n...
基于DNN深度学习网络的OFDM信号检测算法的仿真,对比LS和MMSE
1.算法描述 随着无线通信的快速发展,5G正逐渐成长为支撑全社会各行业运作的大型基础性互联网络,其服务范围的大幅扩展对底层技术提出了诸多挑战,尤其是作为物理层关键技术之一的正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)。近来,深度学习因其在计算机视觉以及自然语言处理领域中的优异表现而备受关注,其极强的普适性也为传统通信提供了新...
m基于简化后的轻量级yolov4深度学习网络农作物检测算法matlab仿真
1.算法描述 YOLOv4 的深层网络包括 SPP 模块、PANet 模块、YOLO Head 模块和部分卷积，其主要作用是加强目标特征提取并获取预测结果。SPP 模块的输入端和输出端各连接一个三次卷积块，每个三次卷积块包含 2 个 1×1 卷积和 1 个 3×3 卷积。 PANet 模块包含特征层堆叠、上采样和下采样，每次堆叠后连接一个五次卷积块，每个五次卷积块包含 3 个 1×1 卷积...
PyTorch 深度学习实战 | 基于 YOLO V3 的安全帽佩戴检测
本期将提供一个利用深度学习检测是否佩戴安全帽的案例，从而展示计算机视觉中的目标识别问题的一般流程。目标检测是基于图片分类的计算机视觉任务，既包含了分类，又包含了定位。给出一张图片，目标检测系统要能够识别出图片的目标并给出其位置。由于图片中目标数是不确定的，且要给出目标的精确位置，目标检测相比分类任务更复杂，所以也有更多的使用场景，如无人驾驶、智慧安防、工业安全、医学图像等方面。而本案例就是工业安....
PyTorch深度学习实战 | 基于ResNet的人脸关键点检测
人脸关键点检测指的是用于标定人脸五官和轮廓位置的一系列特征点的检测，是对于人脸形状的稀疏表示。关键点的精确定位可以为后续应用提供十分丰富的信息。因此，人脸关键点检测是人脸分析领域的基础技术之一。许多应用场景(如人脸识别、人脸三维重塑、表情分析等)均将人脸关键点检测作为其前序步骤来实现。本文将通过深度学习的方法来搭建一个人脸关键点检测模型。1995年，Cootes提出 ASM(active sha....
m基于深度学习的LTE信号检测算法matlab仿真
1.算法描述 随着射频设计者快速投入到支持长期演进( LTE )手机无线标准的新产品的开发过程中，理解LTE的测试需求变得更加重要，因为该技术已经越来越普遍。本文介绍了LTE的概念以及测试工程师面临的挑战。 LTE是3GPP手机网络定义的下一代无线网络技术，允许运营商越过其他已有的无线接入技术提供同样的应用和服务，能实现非常高的数据率，为终端用户提供显著提升的用户体验。基于LTE的网络和...
基于深度学习计算机视觉的害虫种类及数量检测
完整代码：https://download.csdn.net/download/qq_38735017/87379879一、研究目的研究的目的在于建立一套远程病虫害自动识别系统，有助于缓解农业植保人员和病虫害鉴定专家的人力资源紧张，有助于病虫害知识有限的农业人员进行及时的病虫害检测，并且，通过害虫种类数目的监测和信息收集，定期对昆虫数据进行整理和分析，建立病虫害爆发的规律模型，进而预测判断病虫害....
基于深度学习的恶意软件检测
深度神经网络可以有效地挖掘原始数据中的潜在特征，而无需大量数据预处理和先验经验。神经网络在计算机视觉、语音识别和自然语言处理方面取得了一系列的成功，当然，成功的原因是多方面的，其中的一个因素就是神经网络具有从诸如像素或单个文本字符之类的原始数据中学习特征的能力。Malware Detection by Eating a Whole EXE（2018 AAAIW)Malware detection....
【图像检测】基于CNN深度学习实现图像视网膜病变检测附matlab代码
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &...
深度学习计算机视觉之SSD MultiBox —实时对象检测
自从AlexNet在2012年ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）席卷研究界以来，深度学习已成为图像识别任务的首选方法，远远超过了文献中使用的传统计算机视觉方法。在计算机视觉领域，卷积神经网络擅长图像分类，它包括对图像进行分类，给定一组类别（例如猫，狗），并让网络确定图像中存在的最强类别。如今，深度学习网络在图像分类方面比人类更胜一筹，这表明该技术的强大功能。但是，作为人类，我们....
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