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机器学习人体姿态检测
是Dream呀
创建于2024-05-06
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基于可穿戴传感器的人体行为识别 仿真指标和可视化维度
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Selective Kernel Residual Network(SKResNet) 是一种结合了选择性卷积核机制和残差连接的深度神经网络架构。它通过动态选择不同尺度的卷积核来自适应地提取多尺度特征
ResNext 核心技术解析:分组卷积如何让神经网络更高效
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DL学习笔记:穿戴设备上的轻量级人体活动识别方法
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WHAT KAN I SAY?Kolmogorov-Arnold Network (KAN)网络结构介绍及实战
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基于深度学习的人类活动识别模型研究:HAR-DeepConvLG的设计与应用
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基于深度学习的人类行为识别算法研究
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ABFPN:一种面向小目标检测的多尺度特征融合网络
本文为稀土掘金技术社区首发签约文章,30天内禁止转载,30天后未获授权禁止转载,侵权必究! 一、前言 计算机视觉模拟了生物视觉,使用计算机及相关设备处理和分析图像和视频数据。计算机视觉在多个领域内受到
目标检测:视觉系统中的CNN-Transformer融合网络
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YOLOv8-QSD是一种为了提高自动驾驶车辆在复杂交通环境中检测小物体的准确性和速度而设计的改进型算法。它基于YOLOv8,并采用结构重参数化技术优化了多样化分支块(DBB)模型。
F-GNN的新型检测框架:随机森林增强图神经网络
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新型深度神经网络架构:ENet模型
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速度与精度的结合:Faster R-CNN模型的性能剖析
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轻量图像超分辨率残差网络:Attention与ResNet融合
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