论文研究-基于深度卷积神经网络的行人检测.pdf
行人检测一直是目标检测研究与应用中的热点。目前行人检测主要通过设计有效的特征提取方法建立对行人特征的描述，然后利用分类器实现二分类。卷积神经网络作为深度学习的重要组成，在图像、语音等领域得到了成功应用。针对人工设计的特征提取方法难以有效表达复杂环境下行人特征的问题，提出采用多层网络构建深度卷积神经网络实现对行人检测的方法。系统分析了卷积神经网络层数、卷积核大小、特征维数等对识别效果的影响，优化了网络参数。实验结果表明该方法对于行人检测具有很高的识别率，优于传统方法。
文件下载
评论信息
其他资源
- 武汉市特征点、水系、植被、街区shp数据
- TortoiseSVN-1.12.0.28568-x64-svn-1.12.0 中文语言包
- quick书签菜单.rar
- SC5238 Sensor datasheet
- 20JAVA开发工程师简历模板
- 音频频谱（fft）
- c++图书馆管理系统
- android SDK Manager 离线安装包
- bootstrap-fileinput+strtus2实现多文件上传，导入马上能跑
- 经过整理的3000个编程常用图标
- stata15中文乱码之转码.doc
- 自动化运维监控工具.zip
- mysql-connector-java-8.0.12
- SHA-1算法的Flash演示
- 基于51单片机的数码管显示时钟电路图与c程序
- python3-tkinter官方高清文档
- ftpServer_windows下超简单的ftp服务器
- DBN-regression工具箱
- 2012-2017(软考高级)信息系统项目管理师历年真题和解答
- 哈夫曼编码译码器源代码和报告
- mysql-connector-java-5.1.13
- ichartjs文档、api、库等
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明