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搜索资源列表

  1. Two-level-Particle-Filter-Based-Lane-Detection-for

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  2. 提出了基于2层粒子滤波数据融合的道路检测框架.通过道路检测算法的2个主要模块:特征 提取和道路参数估计,同时引入粒子滤波算法,并以支持向量机(SVM)识别道路模型、初始化粒子滤波器提高算法的环境适应性,以期找到基于机器视觉的道路检测算法在鲁棒性和实时性之间更好的平衡点. -Since the normal monocular-vision based lane detection algorithms for outdoor applications sel- dom conside
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-03-23
    • 文件大小:958kb
    • 提供者:黄松
  1. AForge.NET

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  2. AForge.NET是一个专门为开发者和研究者基于C#框架设计的,他包括计算机视觉与人工智能,图像处理,神经网络,遗传算法,机器学习,模糊系统,机器人控制等领域。-AForge.NET is a specialized developer and researcher based C# framework designed, he included computer vision and artificial intelligence, image processing, neural netw
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-05-28
    • 文件大小:10.56mb
    • 提供者:李天
  1. EM

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  2. 《视觉机器学习20讲》的配套仿真代码——EM算法 均值最大算法,适合初学者-The visual machine learning about 20 supporting simulation code- EM algorithm average maximum algorithm, suitable for beginners
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-13
    • 文件大小:1.95kb
    • 提供者:马飞
  1. NatureDeepReview

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  2. 深度学习允许由多个处理层组成的计算模型来学习具有多个抽象层次的数据表示。这些方法极大地提高了语音识别、视觉对象识别、目标检测以及药物发现和基因组学等许多领域的最新进展。深度学习发现复杂的结构在大数据集,通过使用反向传播算法来指示一台机器应该如何改变其内部参数,用于计算在每一层的代表性,从上一层的代表。深层卷积网在处理图像、视频、语音和音频方面取得了突破性进展,而递归网络则在文本和语音等连续数据上起到了作用。(Deep learning allows computational models th
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2018-01-02
    • 文件大小:1.44mb
    • 提供者:飞飞花儿
  1. 机器人学机器视觉与控制 MATLAB算法基础

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  2. 介绍机器学习及机器视觉,控制,以及 matlib 的算法 应用。 是本好书,希望对你有帮助。(this is a book about machine learniing,video and how to use matlib .)
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2018-05-03
    • 文件大小:17.53mb
    • 提供者:liuhui0917
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