基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分類(lèi)模型綜述*
所屬分類(lèi)：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>4103 K
標(biāo)簽： 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 計(jì)算機(jī)視覺(jué) 特征提取
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文檔介紹：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域占有一席之地，利用局部連接、權(quán)值共享以及池化操作等特性，有效地提取圖像的局部特征，降低網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度，具有更少的參數(shù)量和更好的魯棒性，因此，吸引了眾多研究者的關(guān)注，使分類(lèi)模型朝著更輕、更快、更高效的方向迅速發(fā)展。按照卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的時(shí)間線，介紹了常用的典型網(wǎng)絡(luò)模型，剖析了其創(chuàng)新點(diǎn)與優(yōu)缺點(diǎn)，并對(duì)其未來(lái)的發(fā)展方向進(jìn)行了展望。
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