深度网络模型如何搭建
江铃汽车申请深度卷积神经网络专利,提高目标物识别的效率以及保证...尤其是涉及一种基于深度卷积神经网络的目标物识别方法、装置及车辆;方法包括获取目标物数据参数,根据目标物数据参数搭建目标物数据模型,持续性采集目标车辆前方图像信息,对图像信息进行预处理得到待识别图像信息,其中,预处理包括对图像分辨率及RGB颜色进行定义;根据待识别后面会介绍。
国网河南信通公司申请基于深度学习的电力骨干通信网络故障预测专利...本发明公开了一种基于深度学习的电力骨干通信网络故障预测方法及系统,方法包括:搭建并训练神经网络模型,构建深度学习模型,模型包括至少三个隐藏层和一个输出层;加载训练数据和测试数据,并对数据进行预处理;使用训练数据集对构建的深度学习模型进行训练;对模型进行测试以验后面会介绍。
远望谷申请基于深度学习的图书馆书籍智能盘点系统专利,能快速准确...涉及一种基于深度学习的图书馆书籍智能盘点方法,包括如下步骤:制作数据集;通过YOLOv9网络模型搭建目标检测网络模型;利用预测框框定图像中的书脊,通过裁剪排序模块进行裁剪处理,以获得有序书脊图像;通过OCR识别匹配方法进行识别匹配;基于接口程序将目标检测方法和OCR识等会说。
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南京耘瞳申请基于深度学习的多尺度采样航空零部件 3D 点云分割专利,...本发明公开了一种基于深度学习的多尺度采样航空零部件3D 点云分割方法,包括:按照网络模型训练格式,对所有航空零部件3D 点云数据进行分割标注,得到训练集、测试集、验证集;基于Pytorch 框架搭建基于深度学习的多尺度采样航空零部件3D 点云分割网络模型;基于训练集、验证集等我继续说。
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