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检索条件："关键词=A-softmax "
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基于双流非局部残差网络的行为识别方法被引量：7
《计算机应用》2020年第8期2236-2240,共5页周云 陈淑荣 
针对传统卷积神经网络(CNN)对人体行为动作仅能提取局部特征易导致相似行为动作识别准确率不高的问题,提出了一种基于双流非局部残差网络(NL-ResNet)的行为识别方法。首先提取视频的RGB帧和密集光流图,分别作为空间流和时间流网络的输入...
关键词：行为识别 双流卷积神经网络 非局部 特征提取 A-softmax 
基于Faster R-CNN的灵武长枣图像检测方法被引量：4
《计算机工程与应用》2021年第4期216-224,共9页王昱潭 朱超伟 赵琛 李乐凯 李萍 冯朝旭 薛君蕊 李嘉婧 张加欣 
国家自然科学基金(31660239)。
基于机器视觉技术自动采摘地方特色林果灵武长枣时,自然变化的环境会极大地影响检测的准确率。为适应时时变化的自然环境,提出基于双损失函数的区域卷积神经网络(Faster R-CNN)集成学习模型。建立图像数据集,包括训练集和测试集;根据特...
关键词：灵武长枣 Faster R-CNN L-softmax A-softmax 平均精度 
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