本文介绍了深度学习中使用块结构的网络——VGG网络。VGG网络通过堆叠多个卷积层和池化层形成块，使得网络结构更深，从而提高了图像识别的精度。每个块内使用相同的卷积层参数，通过增加网络深度来增强特征提取能力。文章详...
本研究旨在探索基于深度学习的卷积神经网络在鸟类多类别识别中的应用潜力，通过深入分析模型设计和性能优化的方法，以应对复杂环境带来的挑战。通过系统的实验验证和性能评估，本研究试图为解决实际应用中的识别难题提供创新的解决...
基于YOLOv10深度学习的草莓成熟度检测与识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、人工智能_草莓检测model...
SegmentAnythingModel2（SAM2）是由Meta公司发布的一个先进的图像和视频分割模型。它是SegmentAnythingModel（SAM）的升级版本，SAM是Meta的FAIR实...
本文探讨了AI技术的发展历程、创新应用和微服务架构的作用。技术进步：AI技术在算法和应用方面的显著进展。微服务架构：提高了AI系统的灵活性和可扩展性。挑战与展望：数据隐私、伦理和未来技术趋势的挑战和机遇。...
眼疾识别系统，使用Python作为主要编程语言进行开发，基于深度学习等技术使用TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法，通过对眼疾图片4种数据集进行训练（‘白内障’,‘糖尿病性视网膜病变’,‘青光眼...
基于YOLOv10深度学习的交通信号灯检测识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】红绿灯检测、目标检测、人工智能...
本文深入探讨了基于深度学习的车牌识别检测技术，包括车牌检测和字符识别，涉及R-CNN、YOLO、SSD等目标检测算法及RNN、CNN等字符识别方法。通过模型训练与优化，实现高效准确的识别系统。提供了代码框架，但不包含完整实现。\r...
本文系统性地介绍了人工智能、机器学习、深度学习、算法和计算机视觉的基础知识、核心技术和实际应用。从基本概念到高级技术，本文旨在为读者提供一个全面的学习指南，帮助他们深入理解和掌握AI领域的关键内容。人工智能的...
RNN是一种特殊的神经网络，适合处理序列数据。与传统的前馈神经网络不同，RNN具有内部状态（记忆），能够处理输入信息的序列，这使得它们非常适合处理语言处理、时间序列分析等任务。...