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次训练我们使用深度神经网络作为训练模型,即深度学习。深度学习通过人工神经网络来提取特征,不同层的输出常被视为神经网络提取出的不同尺度的特征,上一层的输出作为下一层的输入,层层连接构成深度神经网络。 1994年,Yann LeCun发布了结合反向传播的卷积神经网络 LeNet, 其来自:百科通过本课程的学习,使学员了解: 1、如何构建高效的神经网络基础模型。 2、如何学习显著性物体、边缘等通用属性。 3、如何利用通用属性构建弱监督学习模型,并进而利用互联网数据自主完成知识学习。 课程大纲 第1章 什么是开放环境的自适应感知 第2章 面向识别与理解的神经网络共性技术 第3章 通用视觉基元属性感知来自:百科
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基于对视频的前后帧信息、光流运动信息分析、场景内容信息识别等分析,检测和识别视频动作 优势 多模态识别 综合图像、光流、声音等信息,识别动作更准确 识别准确 采用3D卷积神经网络算法,动作识别准确度高 对复杂场景鲁棒性强 对不同天气条件、不同的摄像头角度等复杂场景的视频动作识别具有良好的鲁棒性 建议搭配使用: 对象存储服务 OBS来自:百科