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一、引言目标检测是计算机视觉领域中的一项重要任务，旨在从图像或视频中识别并定位出感兴趣的目标物体。随着深度学习技术的快速发展，目标检测算法取得了显著的进步，并在自动驾驶、智能安防、人脸识别等领域得到了广泛应用。本文将对目标检测算法的研究现状进行综述，分析多种检

目标检测算法是计算机视觉领域中的一个重要分支，其核心任务是识别和定位图像或视频中的目标对象。以下是对目标检测算法的详细说明：一、定义与目标定义：目标检测算法旨在识别图像或视频中的目标对象，并确定其在图像或视频中的位置。目标：解决“目标是什么”和“目标在哪里”两个问

独家原创|Matlab实现CNN-Transformer多变量回归预测目录独家原创|Matlab实现CNN-Transformer多变量回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍1.Matlab实现CNN-Transformer多变量回归预测；2.运行环境为Matlab2023b及以上；3.data为数

使用MNIST测试各类CNN网络性能，在此记录，以便按需选择网络。除了第一个CNN为自己搭的以外，其余模型使用Pytorch官方模型，这些模型提出时是在ImageNet上进行测试，在此补充在MNIST上的测试。另外时间有限，每种模型只跑一次得出测试数据，实验结果仅供参考各种参数：训练集60000、测

41~44目标检测算法综述：R-CNN、SSD和YOLO1.区域卷积神经网络(R-CNN系列)1.1R-CNN使用启发式搜索算法来选择锚框。使用预训练模型对每个锚框提取特征（每个锚框视为一张图片，使用CNN提取特征）。训练SVM进行类别分类（在神经网络之前进行）。训练线性回归模型预测边界框偏移

 资源下载： https://download.csdn.net/download/vvoennvv/89466499分类算法资源合集：https://download.csdn.net/download/vvoennvv/89466519目录MatlabSVM支持向量机分类算法MatlabRF随机森林分类算法MatlabRBF径向基神经网络分类算法MatlabPSO-BP基于粒子群算法

一、介绍海洋生物识别系统。以Python作为主要编程语言，通过TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法，通过对22种常见的海洋生物（'蛤蜊','珊瑚','螃蟹','海豚','鳗鱼','水母','龙虾','海蛞蝓','章鱼','水獭','企鹅',�

一、介绍海洋生物识别系统。以Python作为主要编程语言，通过TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法，通过对22种常见的海洋生物（‘蛤蜊’,‘珊瑚’,‘螃蟹’,‘海豚’,‘鳗鱼’,‘水母’,‘龙虾’,‘海蛞蝓’,‘章鱼’,‘水獭’,‘企鹅’,‘河豚’,‘魔鬼鱼’,‘

加油站视频监控智能识别分析根据AI视频识别的加油站智能监控解决方案：加油站视频监控智能识别分析依据加油站现场已经存在的高清摄像头搜集加油站视频在此基础上加油站视频监控智能识别加油站监控画面中的人的行为或者车的视频图象。智能识别工作人员行为状态，是否存在违规操作，系

一、介绍昆虫识别系统，使用Python作为主要开发语言。通过TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法（CNN）模型。通过对10种常见的昆虫图片数据集（'蜜蜂','甲虫','蝴蝶','蝉','蜻蜓','蚱蜢','蛾','蝎子','蜗牛','蜘蛛'）进行训练，得到一个识别精度较

本文来自《老饼讲解-BP神经网络》https://www.bbbdata.com/目录一、BP神经网络网络是什么二、BP神经网络用于图象识别问题1.1.BP神经网络解决图象识别问题1.2.BP神经网络解决图象识别问题的困难三、从BP到CNN深度学习模型BP神经网络是一个经典、有效的算法，即使时至今日，在传统

写作目的 现在人工智能快速发展，机器学习对我们的生活产生很多影响，对于想从事数据分析的友友们而言，学习机器学习似乎是一项必备技能。自己也是一个应用数学专业的小白，刚刚完成一个机器学习的项目有点过于“简陋”。但是我希望通过分享一些自己的机器学习的一下比亚迪股票预测，

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任务介绍数据结构为：big_data  ├──train  │ └──cat  │    └──XXX.jpg（每个文件夹含若干张图像）  │ └──dog  │    └──XXX.jpg（每个文件夹含若干张图像）  ├──val  │ └──cat  │

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基于GWO-CNN-LSTM数据时间序列预测(多输入单输出)-多维时间序列模型-MATLAB实现基于灰狼优化（GreyWolfOptimizer,GWO）、卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）和长短期记忆网络（LongShort-TermMemory,LSTM）的多维时间序列预测模型是一种复杂且有效的深度学习方法，适

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GWO（GreyWolfOptimizer）是一种基于灰狼行为的优化算法，用于优化问题的求解。CNN（ConvolutionalNeuralNetwork）是卷积神经网络，主要用于图像处理和模式识别。LSTM（LongShort-TermMemory）是一种递归神经网络，用于处理和预测时序数据。self-attention（自注意力）是一种机制，用于在序列

尽管基因组预测的育种值通常是基于各种统计方法计算的，如基因组最佳线性无偏预测（GBLUP）、贝叶斯回归模型等，但这些方法通常假设复杂性状受许多微效基因影响，且基因型和表型之间的关系是线性的。虽然有效，但线性假设可能限制了它们在全基因组预测上的表现。机器学习模型的发展允许进行

这是美国爱荷华州立大学工业工程系王立志老师联合同校老师发表的一篇文章。Front.PlantSci.虽然影响因子不高（大家应该都知道偏应用的数量遗传学发表的期刊普遍不高），但本文的引用还是蛮高的，好像是年度最佳论文之一吧。本文介绍了一种基于深度学习的框架，用于预测作物产量。该框架

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