【摘 要】
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人们捕获视图,从视图中提取特征并理解含义。同理,驾驶员也通过视觉实现对街景的判断。我们期待,有一天机器能够通过自主计算完成同样的工作。得益于计算机的强大处理能力,基
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人们捕获视图,从视图中提取特征并理解含义。同理,驾驶员也通过视觉实现对街景的判断。我们期待,有一天机器能够通过自主计算完成同样的工作。得益于计算机的强大处理能力,基于CNNs(Convolutional Neural Networks,卷积神经网络)的深度学习算法能够很好地完成目标识别等计算机视觉任务。但在实际工业应用中,资源往往受限,较大的网络不利于嵌入式移植。通常一个完备的CNN网络包含卷积层、池化层和全连接层[1],本文参考文章[2]中的方法,舍去池化层和全连接层,使用卷积层代替,并对几种网络进行了
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