2深度神经网络模型压缩综述_耿丽丽.caj

综述，新手来了解的可以看看

机器学习课程大作业 - 基于深度神经网络的图像分类任务.7z

一、首先围绕烟雾检测问题，对其基本内容、理论研究与系统开发进行综述；接着对深度卷积神经网络，以及深度目标检测网络进行了详细介绍。二、研究基于改进 Mobile Net V2-SSD 的烟雾视频检测算法：首先提出新型重构金字塔结构，以提升小型烟雾目标的检测精度；然后提出基于烟雾先验特征的候选框参量设定方法，以快速准确的定位烟雾目标；接着引入了基于 SE-Net 模块的特征增强抑制机制，以有效提高特征表达能力；最后通过在雾检的准确率。三、研究基于改进 3D 残差稠密网络的烟雾视频检测算法：首先提出基于先验评分算法的疑似烟雾区域定位，以实现烟雾目标的实时定位；然后提出轻量化 3D 实现烟雾目标的精准检测；接着提出基于烟雾时变特征的动态检测策略，以实现实时性和精准性的最佳折中；最后通过实验对比，本文算法在检测率和准确率等方面都有提升。四、开发并实现了基于深度神经网络的烟雾视频检测系统：首先阐述了系统的需求和架构，然后介绍了系统开发的软件环境与硬件资源，阐明了该系统的具体实现流程；最后展示了对烟雾视频检测的实际运行效果。

深度神经网络的高效处理技术综述.pdf

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个人从网络收集资料，本资料共分为九个部分介绍深度神经网络

自动调制识别在认知无线电、智能解调器、电子侦察等各种民用及军事应用中扮演重要角色。自动调制识别属于分类问题，常见的方法有KNN、DT、SVM、CNN。为了提高自动调制识别的准确度，基于GNU Radio生成20种信噪比8种调制类型的IQ数据集，训练深度神经网络模型RESNET进行分类测试。实验结果显示自动调制识别的分类准确度提高了近12%。证明了RESNET 适用于自动调制识别，可以满足工程需求。

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