Convolutional neural network (CNN) has been proven to have the most ad的简体中文翻译

Convolutional neural network (CNN)

Convolutional neural network (CNN) has been proven to have the most advanced pedestrian detection accuracy. However, in the case of processing a single image that often requires billions of floating-point operations, the cost is expensive. In order to solve this complexity problem, Fast R -CNN and (you only look once, YOLO) can identify pedestrians and location information in the image, reducing the computational cost. Based on the CNN framework, a multi-spectral pedestrian detection method based on deep convolutional neural networks, using the method of fusion images, in order to better perform robust pedestrian detection, an unsupervised multi-spectral pedestrian detection method based on deep convolutional neural networks is presented. The pedestrian detection method based on spectral feature learning uses the automatic annotation framework to complement the multi-spectral data information, and iteratively annotates pedestrians in the visible channel. This method is compatible with
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卷积神经网络 (CNN) 已被证明具有最先进的行人检测精度。但是,在处理单个图像往往需要数十亿次浮点运算的情况下,成本是昂贵的。为了解决这个复杂的问题,Fast R-CNN和(你只看一次,YOLO)可以识别图像中的行人和位置信息,降低计算成本。基于CNN框架,一种基于深度卷积神经网络的多光谱行人检测方法,采用融合图像的方法,为了更好地进行鲁棒的行人检测,一种基于深度卷积神经网络的无监督多光谱行人检测方法被表达。基于光谱特征学习的行人检测方法利用自动标注框架补充多光谱数据信息,在可见通道内迭代标注行人。这种方法兼容
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卷积神经网络(CNN)已被证明具有最先进的行人检测精度。然而,在处理单个图像的情况下,通常需要数十亿次浮点操作,成本很高。为了解决这个复杂问题,Fast R-CNN和(你只看一次,YOLO)可以识别行人和图像中的位置信息,降低计算成本。基于CNN框架,提出了一种基于深度卷积神经网络的多光谱行人检测方法,利用融合图像的方法,为了更好地进行鲁棒性行人检测,提出了一种基于深度卷积神经网络的无监督多光谱行人检测方法。基于光谱特征学习的行人检测方法利用自动标注框架对多光谱数据信息进行补充,并对可见通道中的行人进行迭代标注。此方法与其他方法兼容
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卷积神经网络已被证明具有最先进的行人检测精度。然而,在处理通常需要数十亿次浮点运算的单个图像的情况下,成本是昂贵的。为了解决这个复杂性问题,Fast R -CNN和(你只看一次,YOLO)可以识别图像中的行人和位置信息,降低计算成本。基于CNN框架,提出了一种基于深度卷积神经网络的多光谱行人检测方法,利用图像融合的方法,为了更好地进行鲁棒的行人检测,提出了一种基于深度卷积神经网络的无监督多光谱行人检测方法。基于光谱特征学习的行人检测方法利用自动标注框架对多光谱数据信息进行补充,对可见通道中的行人进行迭代标注。此方法与兼容
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