基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分類模型綜述*
所屬分類：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) 計算機視覺 特征提取
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文檔介紹：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計算機視覺等領(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)展的時間線,，介紹了常用的典型網(wǎng)絡(luò)模型，剖析了其創(chuàng)新點與優(yōu)缺點,，并對其未來的發(fā)展方向進行了展望,。
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