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来自:百科et-5。 LeNet-5由输入层、卷积层、池化层和全连接层组成。输入层用于输入数据;卷积层通过卷积运算对输入进行局部特征提取;池化层通过下采样的方式降低特征图的分辨率,从而降低输出对位置和形变的敏感度,同时还可降低网络中的参数和计算量;全连接层将局部特征通过权值矩阵组装成完整的来自:百科
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视频OCR:视频OCR(Video Optical Character Recognition )用于识别视频中出现的中英文字、繁简体文字、数字等内容,包括字幕、弹幕,以及部分自然场景文字、竖直文字和艺术字。通过自动分析视频中出现的文字内容,可以识别并提取违规或者关键信息。 视频人物分析VCA:视频人物分析(Video来自:百科