مقاله CNN ترکیبی و مدل های مبتنی بر فرهنگ لغت برای تشخیص صحنه

مقاله CNN ترکیبی و مدل های مبتنی بر فرهنگ لغت برای تشخیص صحنه

مقاله CNN ترکیبی و مدل های مبتنی بر فرهنگ لغت برای تشخیص صحنه

عنوان مقاله فارسی: CNN ترکیبی و مدل های مبتنی بر فرهنگ لغت برای تشخیص صحنه و سازگاری دامنه عنوان مقاله لاتین: Hybrid CNN and Dictionary-Based Models for Scene Recognition and Domain Adaptation نویسندگان: Guo-Sen Xie; Xu-Yao Zhang; Shuicheng Yan; Cheng-Lin Liu تعداد صفحات: 9 سال انتشار: 2017 زبان: لاتین Abstract: Convolutional neural network (CNN) has achieved the state-of-the-art performance in many different visual tasks. Learned from a large-scale training data set, CNN features are much more discriminative and accurate than the handcrafted features. Moreover, CNN features are also transferable among different domains. On the other hand, traditional dictionary-based features (such as BoW and spatial pyramid matching) contain much more local discriminative and structural information, which is

دریافت فایل


مقاله CNN ترکیبی و مدل های مبتنی بر فرهنگ لغت برای تشخیص صحنه

CNN، ترکیبی، فرهنگ لغت، تشخیص صحنه، Recognition، Dictionary-Based Models، Hybrid CNN

کامپیوتر و IT

فایل های جدید

یکی از تب ها رو انتخاب بکنید