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搜索资源列表

  1. 人脸检测算法综述

  2. 人脸检测是目前所有目标检测子方向中被研究的最充分的问题之一，它在安防监控，人证比对，人机交互，社交和娱乐等方面有很强的应用价值，也是整个人脸识别算法的第一步。在本文中，SIGAI将和大家一起回顾人脸检测算法的整个发展历史。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-06-26
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：sigai_csdn

  1. VC高准确率人脸逐帧检测程序及代码

  2. 用VC2013开发的人脸逐帧检测程序，采用了深度计算模型MTCNN的核，准确率95左右，调参较好的话，已经达到了商用层面，为了获取下载券下载其他东西，压箱底的代码倾情奉献罗

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-06-28
    • 文件大小：27262976
    • 提供者：shidong01

  1. 目标检测经典论文：RCNN系列，YOLO系列,SSD，相关综述类论文

  2. 目标检测经典论文：RCNN系列，YOLO系列,SSD，相关综述类论文包括算法对比分析等

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-07-01
    • 文件大小：83886080
    • 提供者：sqiu_11

  1. 深度学习、目标识别检测，图像分类数据库(内涵各种图像分类).tar

  2. 深度学习、目标识别检测，图像分类数据库(内涵各种图像分类)，对图像处理，目标识别分类深度学习等领域的同学是很好的工具

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2018-07-03
    • 文件大小：138412032
    • 提供者：qq_26744975

  1. 快速深度学习人脸检测论文

  2. 基于深度学习的人脸检测论文，在CPU下能实时检测人脸，并且精确非常高。本论文同时做到了既比常规算法，比如boosting人脸检测速度快的特点，同时具有深度学习人脸检测的精度

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-07-06
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：olinjing

  1. 自己制作标定的深度学习目标检测与识别算法的训练数据集

  2. 自己制作的数据集，用于无人机巡检环境下的目标检测与识别，数据集共1052张图片，一共分为四类（树木，电力塔架，四旋翼，房屋）。严格按照voc2007格式制作，直接用与深度学习目标检测与识别算法（faster rcnn，yolo等）的训练。这是第二部分，后552张，前一部分分开上传。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-07-07
    • 文件大小：162529280
    • 提供者：zhanzhanzhanbuaa

  1. 深度学习下视频人脸识别

  2. 在给出一段视频文件以及这个视频文件的字幕和剧本之后，可以自动的对视频中的人物进行检测和识别

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-07-09
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：qq_41743623

  1. 几种基于深度学习的目标检测算法

  2. 几种基于深度学习的目标检测算法：sppnet，rcnn,fast-faster rcnn,yolo,ssd

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-07-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：yangyang_liu

  1. 视频事件检测与深度学习

  2. 视频事件监测，计算机深度学习，适合那些对视频事件监测学习的朋友，物美价廉。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-07-23
    • 文件大小：34603008
    • 提供者：qq_40891574

  1. 深度学习与自动驾驶领域的数据集（KITTI,Oxford,Cityscape,Comma.ai,BDDV）

  2. 该文章详细介绍了全球范围内知名的数据集，这些数据集涵盖了行人检测，车辆识别，自动驾驶，视觉开发等方面的数据，其中也包含一些优秀的论文链接，欢迎下载并评论，谢谢！

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-07-28
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：shuimanting520

  1. ctpn文字检测算法论文

  2. ctpn是2017年cvpr的场景文本检测算法，我贡献一篇论文

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-07-30
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：kellen_f

  1. 基于深度学习的便携式慢性疾病预测仪

  2. 从医疗健康内涵得到更充分的认识（如图1），人们对健康的理解从传统医学健康向人口健康转变。医疗健康关注对象从患病人群向健康和亚健康人群扩展。然而，疾病早期检测和预防还没有引起足够的重视，医疗健康支出依然存在不平衡现象（如图2）。针对高死亡率非传播性慢性疾病，如也脑血管疾病，癌症，帕金森症，咚喘，高血糖症等，依然以治疗为主，“治未病”还没有形成。近年临床医学实践证实，身体或脏器发生病理性改变需要经过低、中、高危险状态后才会出现临床症状，患者出现病症时往往己经错过最佳治疗时间。如果能在早期检测出疾病

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-08-01
    • 文件大小：577536
    • 提供者：qq_41094527

  1. 基于深度学习的便携式慢性疾病预测仪主要研究内容

  2. 从医疗健康内涵得到更充分的认识（如图1），人们对健康的理解从传统医学健康向人口健康转变。医疗健康关注对象从患病人群向健康和亚健康人群扩展。然而，疾病早期检测和预防还没有引起足够的重视，医疗健康支出依然存在不平衡现象（如图2）。针对高死亡率非传播性慢性疾病，如也脑血管疾病，癌症，帕金森症，咚喘，高血糖症等，依然以治疗为主，“治未病”还没有形成。近年临床医学实践证实，身体或脏器发生病理性改变需要经过低、中、高危险状态后才会出现临床症状，患者出现病症时往往己经错过最佳治疗时间。如果能在早期检测出疾病

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-08-01
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_41094527

  1. 基于图像的胃癌深度学习检测

  2. 深度学习在生物医学方面的应用，探讨了多种深度学习架构和多种癌症图像的处理办法

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-08-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_33738664

  1. 计算机深度学习与智能图像诊断对胃高分化腺癌病理诊断的价值

  2. 随着计算机技术的发展, 机器学习被深入研 究并应用到各个领域, 机器学习在医学中的 应用将转换现在的医学模式, 利用机器学习 处理医学中庞大数据可提高医生诊断准确 率, 指导治疗, 评估预后. 机器学习中的深度 学习已广泛应用在病理智能图像诊断方面, 目前在有丝分裂检测, 细胞核的分割和检测, 组织分类中已取得较好成效. 在病理组织学 上, 胃高分化腺癌因其组织结构和细胞形态 异型性小, 取材标本表浅等原因容易漏诊. 现有的早期胃癌的病理智能图像诊断系统 中没有关于腺腔圆度的研究, 圆度测量可

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-08-16
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：hanangellove

  1. 深度学习经典文献打包文献

  2. 文档包含： 1. 图像物体分类与检测算法综述 黄凯奇 , 任伟强 , 谭铁牛 2. BP算法的提出《Learning Internal Representations by Error Propagation》 Hinton等 1986 3. CNN雏形《Backpropagation applied to handwritten zip code recognition》 Y.leCun等 1989 4. LetNet-5模型《Gradient-based learning applied

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-08-21
    • 文件大小：28311552
    • 提供者：hust_chy

  1. 基于深度学习的目标检测算法综述

  2. 本篇综述的出发点一方面是希望给检测方向的入门研究人员提供一个技术概览，帮助大家快速了解目标检测技术上下文；另一方面是给工业界应用人员提供一些参考，通过本篇综述，读者可以根据实际业务场景，找到合适的目标检测方法，在此基础上改进、优化甚至是进一步创新，解决实际业务问题。本文对其中的27篇论文进行介绍，这27篇论文涵盖了 2013 以来，除 SSD、YOLO 和 R-CNN 系列之外的，所有引用率相对较高或是笔者认为具有实际应用价值的论文。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-08-24
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：nihate

  1. 干货：基于深度学习的目标检测算法综述

  2. 目标检测（Object Detection）是计算机视觉领域的基本任务之一，学术界已有将近二十年的研究历史。近些年随着深度学习技术的火热发展，目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测技术。从最初 2013 年提出的 R-CNN、OverFeat，到后面的 Fast/Faster R-CNN、SSD、YOLO 系列，再到 2018 年最近的 Pelee。短短不到五年时间，基于深度学习的目标检测技术，在网络结构上，从 two stage 到 one stage，从 bot

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-08-24
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：nihate

  1. 干货2：基于深度学习的目标检测算法综述

  2. 目标检测（Object Detection）是计算机视觉领域的基本任务之一，学术界已有将近二十年的研究历史。近些年随着深度学习技术的火热发展，目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测技术。从最初 2013 年提出的 R-CNN、OverFeat，到后面的 Fast/Faster R-CNN、SSD、YOLO 系列，再到 2018 年最近的 Pelee。短短不到五年时间，基于深度学习的目标检测技术，在网络结构上，从 two stage 到 one stage，从 bot

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-08-24
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：nihate

  1. 基于深度学习目标检测算法综述

  2. 目标检测（Object Detection）是计算机视觉领域的基本任务之一，学术界已有将近二十年的研究历史。近些 年随着深度学习技术的火热发展，目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测，技术本文总结了近十年来的深度学习目标检测算法

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-08-27
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：nihate
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