关于RGB-D物体识别的多尺度卷积递归神经网络研究论文.pdf

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简介：
本研究论文探讨了一种基于RGB-D数据的多尺度卷积递归神经网络模型，用于提高复杂场景下的物体识别精度和效率。为了充分利用RGB-D图像提供的潜在特征信息，我们提出了一种多尺度卷积递归神经网络算法（Ms-CRNN）。该算法通过对RGB-D图像的RGB图、灰度图、深度图及3D曲面法线图进行不同尺度分块形成多个通道，并且每个通道与相应尺寸的滤波器卷积，提取出的特征图经过局部对比度标准化和下采样后作为递归神经网络（RNN）层的输入以获得更加抽象的高层特征。随后，融合后的多尺度特征通过支持向量机（SVM）分类器进行分类处理。在基于RGB-D数据集上的仿真实验中，结果表明利用综合提取的RGB-D图像多尺度特性后，所提出的Ms-CRNN算法实现了88.2%的物体识别率，相比先前的方法有了显著提高。

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关于RGB-D物体识别的多尺度卷积递归神经网络研究论文.pdf

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本研究论文探讨了一种基于RGB-D数据的多尺度卷积递归神经网络模型，用于提高复杂场景下的物体识别精度和效率。为了充分利用RGB-D图像提供的潜在特征信息，我们提出了一种多尺度卷积递归神经网络算法（Ms-CRNN）。该算法通过对RGB-D图像的RGB图、灰度图、深度图及3D曲面法线图进行不同尺度分块形成多个通道，并且每个通道与相应尺寸的滤波器卷积，提取出的特征图经过局部对比度标准化和下采样后作为递归神经网络（RNN）层的输入以获得更加抽象的高层特征。随后，融合后的多尺度特征通过支持向量机（SVM）分类器进行分类处理。在基于RGB-D数据集上的仿真实验中，结果表明利用综合提取的RGB-D图像多尺度特性后，所提出的Ms-CRNN算法实现了88.2%的物体识别率，相比先前的方法有了显著提高。

关于卷积神经网络在物体识别中的研究和应用.caj

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本论文探讨了卷积神经网络（CNN）在图像与视频中物体识别领域的理论基础及其最新进展，并分析其实际应用场景。基于卷积神经网络的物体识别研究与实现探讨了利用卷积神经网络技术进行物体识别的研究成果及实际应用情况。

基于卷积神经网络的作物病害识别研究.pdf

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本论文探讨了利用卷积神经网络技术进行作物病害自动识别的研究，通过深度学习方法提高农作物病害检测的准确性和效率。基于卷积神经网络的农作物病害识别的研究主要集中在利用深度学习技术提高作物疾病检测的准确性和效率上。该研究通过分析大量农作物图像数据，训练模型自动识别不同类型的植物病害，并能够快速提供诊断建议。这种方法不仅有助于农民及时采取措施防治病害，减少经济损失，还为农业智能化管理提供了新的思路和技术支持。

关于基于卷积神经网络及多类SVM的交通标志识别的研究论文.pdf

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本文探讨了利用卷积神经网络结合多类支持向量机技术进行交通标志识别的有效方法，旨在提升模型在复杂环境下的准确性和鲁棒性。为了实现在复杂环境下具有较高准确率的交通标志识别以及在小样本情况下也能良好工作的识别网络，我们提出了一种基于卷积神经网络（CNN）和多类支持向量机（SVM）的交通标志识别模型。此模型无需人工设计特征提取算法，并且即使在小样本训练集上也能够训练出具有较高准确率的分类模型。此外，通过利用迁移学习策略，我们避免了重新初始化卷积神经网络，从而节省了大量的样本与训练时间并有效防止过拟合的发生。实验结果表明，在经过小样本数据集上的训练后，所提出的分类模型在实际测试中表现良好，并且能够可靠地识别出复杂背景和严重畸变下的交通标志。

利用卷积神经网络识别虚假评论的研究.pdf

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本文探讨了运用卷积神经网络技术在检测在线商品评价中虚假评论的应用研究，通过分析文本数据特征，有效提升了虚假评论的识别准确率。本段落探讨了基于卷积神经网络的虚假评论检测方法，并通过实验验证其有效性。研究采用了扩展Ott黄金数据集进行测试，利用word2vec技术将评论文本转化为词向量形式供CNN模型使用。经过一系列试验后，确定了优化后的卷积神经网络结构和参数设置。在电子商务领域中，识别并处理虚假产品评价是一项紧迫的任务，这些不实的反馈往往会对消费者的选择产生误导，并破坏市场公平竞争的原则。因此，开发能够有效辨识此类评论的技术显得尤为重要。作为一种强大的深度学习工具，CNN具备出色的特征提取能力，在图像分类和自然语言理解等任务上表现出众。在本研究中，我们利用了这一特性来处理虚假评论的检测问题。实验过程中，除了评估卷积神经网络外，还对比测试了LSTM与GRU两种模型的表现情况。最终结果显示，CNN在此类应用中的准确性显著优于其他方法。整个项目包括数据预处理、特征提取、训练和评价四个阶段。其中，在数据准备环节中需要将原始评论转换成词向量格式；而在后续的建模及评估步骤，则分别依赖于扩展Ott黄金数据库以及Accuracy与F1-score等性能指标进行操作。我们提出了一种基于卷积神经网络的新颖虚假评论检测方案，该方法在实验环境中展现了卓越的表现力。这为电商平台提供了有力的技术支持，有助于更有效地识别和管理那些误导性的用户评价信息，从而营造一个更加公正透明的网购环境。

TF-CRNN：基于TensorFlow的文本识别卷积递归神经网络（CRNN）

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TF-CRNN是一种利用TensorFlow开发的先进文本识别模型，结合了卷积神经网络与循环神经网络的优势，旨在高效准确地处理序列数据和图像中的文字信息。使用卷积递归神经网络（CRNN）和TensorFlow 2.0进行文本识别的实现适用于基于图像的序列识别任务，例如场景文本识别和OCR。该实现采用Tensorflow 2.0，并利用tf.keras及tf.data模块构建模型并处理输入数据。要查看Shi等人早期版本的相关内容，请查阅相应标签下的文档。安装tf_crnn时需要使用tensorflow-gpu软件包（因此需安装CUDA和cuDNN）。可以参考提供的environment.yml文件来配置环境，通过运行命令`conda env create -f environment.yml`进行安装。

基于卷积神经网络的人脸多角度识别.pdf

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本文探讨了利用卷积神经网络技术进行人脸多角度识别的方法和模型，旨在提高人脸识别系统的准确性和鲁棒性。本段落介绍了一种基于卷积神经网络的多角度人脸识别方法。该方法通过对人脸图像进行预处理和特征提取，利用卷积神经网络实现分类和识别。实验结果表明，在多个数据集上，此方法的识别率均达到了较高水平，显示出良好的应用前景。

关于基于卷积神经网络(CNN)的火焰识别研究(一)

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本研究探讨了利用卷积神经网络（CNN）技术进行火焰图像识别的方法与应用，旨在提升火灾检测系统的准确性和效率。这是系列研究的第一部分。环境描述操作系统：Windows10 开发语言：Python3.7.6 深度学习后端：TensorFlow2.1.0 深度学习前端：Keras（内置的Keras）显卡：GTX1050TI（已安装CUDA）一、准备数据从百度或谷歌搜索与火、火焰和火灾相关的图片，建立两个文件夹用于存放这些图像。由于这是一个二分类问题，即判断是否有火的存在，因此需要创建名为“fire”和“nofire”的两个文件夹来分别存储有火的图片和无火的图片。在准备数据的过程中，需要注意的是原始截图被分成了带有conv标识和其他没有此标识的不同文件夹。这是因为，在训练模型时发现某些特定图像识别效果不佳，因此需要增加更多的针对性样本以优化模型性能。例如，在初次训练后可能会重新加入一些特别挑选出来的图片进行再次训练和调整。

基于多尺度卷积神经网络与LBP算法的浮选工况识别.pdf

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本文提出一种结合多尺度卷积神经网络和局部二值模式(LBP)特征提取方法，用于提高浮选过程中的工作状态识别精度。通过实验验证了该方法的有效性。本段落探讨了基于多尺度卷积神经网络和LBP算法的浮选工况识别方法。通过结合这两种技术，研究旨在提高对复杂工业环境中浮选过程状态的理解与分类精度。该工作为相关领域的研究人员提供了一种有效的分析工具和技术途径。

CRNN：基于图像的序列识别卷积递归神经网络（CRNN）

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CRNN是一种用于图像序列识别的深度学习模型，结合了卷积神经网络和循环神经网络的优势，广泛应用于文本检测与识别等领域。卷积递归神经网络（CRNN）软件结合了CNN、RNN 和CTC损失函数，适用于基于图像的序列识别任务，例如场景文本识别和光学字符识别(OCR)。请参阅相关论文获取更多详情。 2017年3月14日更新：项目中添加了一个Docker文件。 2017年5月1日更新：PyTorch版本已发布。 2017年6月19日更新：对于端到端文本检测器+识别器，请通过相应操作进行签出。此软件仅在Ubuntu 14.04 (x64)上经过测试，需要启用CUDA的GPU支持。安装步骤包括首先安装最新版本的相关库和LMDB数据库。在Ubuntu系统中，可以使用apt-get install liblmdb-dev命令来安装LMDB。为了构建项目，请转到src/目录并执行sh build_cpp.sh以构建C++代码。成功后，在src/目录下会生成一个名为libcrnn.so的文件。演示程序可以在src/demo.lua找到。在运行演示之前，需要从指定位置下载预训练模型，并将其放置于model/crnn_demo/ 目录中作为crnn_demo_model.t7 文件使用。