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resnet 文章 進(jìn)入resnet技術(shù)社區
歷史十大高被引論文
- 微軟研究人員在2015年人工智能會(huì )議上提交的一篇論文《用于圖像識別的深度殘差學(xué)習》，迅速攀升至歷史百大榜單第5名（WoS、Dimensions和Scopus數據庫排名中位數分析）?！队糜趫D像識別的深度殘差學(xué)習》已經(jīng)成為21世紀以來(lái)被引用次數最多的論文。該論文的作者提出了深度殘差學(xué)習（ResNet）架構，突破性地解決了深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )訓練中的信號衰減問(wèn)題，使網(wǎng)絡(luò )層數達到前所未有的深度，并在2015年贏(yíng)得圖像識別競賽。ResNet不僅成為深度學(xué)習發(fā)展的重要里程碑，也為后續的AI突破 —— 如AlphaGo、Alp
- 關(guān)鍵字： 圖像識別 ResNet AI ChatGPT
基于全局引導的行人序列重識別
- 摘要：行人序列重識別是對同一個(gè)人進(jìn)行跨攝像頭識別，要實(shí)現跨攝像頭行人精確識別必須充分利用行人序 列的時(shí)空線(xiàn)索。為了解決這個(gè)問(wèn)題，本文提出了一種基于全局引導的行人序列重識別，首先利用ResNet-50提 取行人序列特征；然后用全局引導網(wǎng)絡(luò )將行人序列特征分解為全局特征和局部特征，并提取行人序列全局特征 和局部特征的時(shí)間相關(guān)性；最后對行人序列特征PCA降維后用JS散度計算相似度。實(shí)驗結果表明本文算法在跨 攝像頭行人序列重識別中識不僅識別率高，而且效率高。關(guān)鍵詞：行人序列重識別；ResNet-50；全局引
- 關(guān)鍵字： 202209 行人序列重識別 ResNet-50 全局引導 PCA
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resnet介紹
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歡迎您創(chuàng )建該詞條，闡述對resnet的理解，并與今后在此搜索resnet的朋友們分享。 創(chuàng )建詞條
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