简介:摘要 手写数字识别技术在近年来的应用逐渐广泛,人们对手写数字识别技术的要求也逐渐增高。卷积神经网络模型由于其良好的功能越来越广地被应用与手写数字识别领域,识别精度也在逐渐提高。本文首先针对卷积神经网络的构成结构进行简单的叙述,之后针对卷积神经网络技术在手写数字识别领域中各种形式的优化与其应用进行综述,最后分析了目前手写数字识别技术的主要优点以及还存在的不足,并进一步展望未来的研究发展方向。
简介:摘要:深度学习是人工智能领域的重要研究方向,TensorFlow是目前流行的深度学习框架。首先对TensorFlow框架及其环境搭建进行了介绍,在Tensorflow框架基础之上实现了U-Net网络模型;然后论述了基于该框架的卷积神经网络模型在脑出血CT图像分割中的应用。
简介:摘要:随着大数据时代的到来和计算机能力的提升,传统的目标检测方法难以处理庞大的图像数据以及无法满足人们对目标检测精度和速度上的要求,而卷积神经网络具有强大的特征学习能力,突破了传统目标检测方法的瓶颈,基于卷积神经网络的图像目标检测技术在诸多领域掀起了新的应用热潮。首先,文中介绍了卷积神经网络在目标检测任务上的优越性;其次,梳理了基于卷积神经网络的图像目标检测在医学、工业、农业领域中的典型应用,并对其中几种典型卷积神经网络的结构进行归纳总结分析;最后,讨论了目标检测的应用方面仍然存在的问题,并对基于卷积神经网络的图像目标检测应用的未来研究发展方向进行展望。