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神经网络源码可应用于遥感图像分类，包括bp、kohonen等方法-neural network source can be used in remote sensing image classification, including bp, Kohonen methods
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国外织物疵点分类 图像处理中用到bp 神经网络算法-Fabric Defect Classification abroad used in image processing bp neural network algorithm
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自组织特征映射网络进行图像分类识别（神经网络实用教程）-Self-organizing feature map network image classification Recognition [Neural Network Practical Guide]
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人工智能是现在科学发展的热门，该程序通过人工神经网络的原理实现图像的分类功能-The scientific development of artificial intelligence is now the most popular, the program adopted the principle of artificial neural network classification of image features
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用于图像识别的新型神经元网络
提出了一种用于图像识别的映封正交神经元网络。
在一般情况下待识别的样本空间的维数相当大,
为了有效地进行识别,必须把样本空间的维数降下来。目前常用的方法就是特征提取法,本文采用映射正交过程把样本空间映射成正交分类空间,并在此基础上,采用网络进行图像分类。计算机上模拟结果表明此网络县有时缺损和噪声图像进行正确识别的能力-Image recognition for a new type of neural network used in a video im
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关于遥感图像分类方面的程序源代码 有主成分分析，神经网络等方法-Remote sensing image classification on the program source code is the principal component analysis, neural network, the
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耦合神经网络用于图像分类的资料，很不错，推荐给大家-Coupled neural network for image classification data, very good, recommend it to everyone
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基于BP神经网络的高分辨率遥感影像分类处理 文档-High-resolution remote sensing image classification based on BP neural network
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利用bp神经网络对遥感图像进行分类，输入样本值后，根据样本值对遥感图像不同的地物进行分类，分类后计算每种地物所占面积-The use of bp neural network classification of remote sensing images, enter a sample value, based on the sample value of the different features of remote sensing image classification, classif
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本文运用深度神经网络的方法克服姿态变量和图像分辨率的影响,提出了一种多姿态的人脸超分辨识别算法并在实验数据集上获得了良好的性能表现。另外本文利用深度信念网络探索正面人脸图像和侧面人脸图像的映射,方法放松了深度信念网络的输入也输出之间绝对相等,而只是保证其高层含义上的相等。实验表明了使用深度信念网络可以学习到侧面人脸图像到正面人脸图像的一个全局映射,但是丢失了个体细节差异。本文还提出了基于深度网络保持姿态邻域进行姿态分类的方法,在学习过程中,我们保证了同一个姿态下的人脸图像应该与同一姿态下的多张图
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采用卷积神经网络在cifar-10图像库上进行的分类训练。效果非常好。-Convolution using trained neural network classification on cifar-10' s image library. The effect is very good.
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深度神经网络VGG-16模型的keras代码，用于图像识别-keras codes of deep neural network VGG-16 model, used of image classification
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神经网络引入后，检测框架变得更快更准确。然而，大多数检测方法受限于少量物体。检测和训练数据上联合训练物体检测器，用有标签的检测图像来学习精确定位，同时用分类图像来增加词汇和鲁棒性。原YOLO系统上生成YOLOv2检测器；在ImageNet中超过9000类的数据和COCO的检测数据上，合并数据集和联合训练YOLO9-After the neural network is introduced, it is becoming faster and more accurate detection fr
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图片情感分析模型，基于卷积神经网络，以颜色特征为依据进行情感分类，图片情感极性分为积极和消极两类。(The model can extract the hue, brightness, contrast and other information from a picture to represent the emotional polarity of the image. The image sentiment analysis model is using convolution neura
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GoogleNet 卷积神经网络 图片分类 分类精度高 网络结构深(GoogleNet convolution neural network image classification, high classification accuracy, network structure is deep)
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神经网络训练文字识别使用的java实现----------(neural network The texture feature extraction of image is a foundational work for image recognition and classification)
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基于Tensorflow下的cnn卷积神经网络实现图像的分类(Image classification CNN convolutional neural network based on Tensorflow)
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在CIFAR-10数据集上使用卷积神经网络进行图像分类(Image classification using convolution neural network on CIFAR-10 dataset)
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以python语言为基础，利用tensorflow机器学习架构，两层卷积神经网络实现，CiFar数据集图片分类功能。(Based on Python language, using tensorflow machine learning architecture, two-layer convolutional neural network, CiFar data set image classification function.)
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