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來自:百科LeCun等人構建的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡LeNet-5在手寫數(shù)字識別問題中取得成功 ,被譽為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的“Hello Word”。LeNet-5以及在此之后產生的變體定義了現(xiàn)代卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的基本結構,可謂入門級神經(jīng)網(wǎng)絡模型。本次實踐使用的模型正是LeNet-5。 LeNet-5由輸入層、卷積層、池化來自:百科
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基于對視頻的前后幀信息、光流運動信息分析、場景內容信息識別等分析,檢測和識別視頻動作 優(yōu)勢 多模態(tài)識別 綜合圖像、光流、聲音等信息,識別動作更準確 識別準確 采用3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法,動作識別準確度高 對復雜場景魯棒性強 對不同天氣條件、不同的攝像頭角度等復雜場景的視頻動作識別具有良好的魯棒性 建議搭配使用: 對象存儲服務 OBS來自:百科
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