基于深度学习的儿童抽动症动作检测与识别研究
【文章页数】:59 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
图2.4二维卷积与三维卷积生成特征图的示意图??2.1.4常见深度学习框架??
浙江大学硕士学位论文?第2章相关理论与技术??对应的卷积核也是三维的。??对应地,当使用三维卷积神经网络(Three-Dimensional?ConvolutionalNetwork.??3D-CNN)对多一个维度的视频进行分析处理时,网络的输入数据是四维的,在??2D-CNN的....
图2.5直方图均衡化示意图??需要注意的是,当图像为灰度图时,直方图均衡化使得所有像素的灰度在所??
浙江大学硕士学位论文?第2章相关理论与技术??0.035?\??0?010?-??0.030?j??0.02S?(1?〇細-??1??°?°2〇?j?_|?0?006j??::|?iliL?1??50?1?00?150?200?250?0?50?100?150?200?250??....
图2.7多分类模型混淆矩阵??基于该混淆矩阵,多分类模型的一、二、三级评估指标可以按以下方式进行??计算:①一级指标:针对毎一种分类,将该类视为阳性,其他类合并视为阴性,??
浙江大学硕士学位论文?第2章相关理论与技术??真实值??麵值?1111??类1?I:麵??类2?丨:濟觸??图2.7多分类模型混淆矩阵??基于该混淆矩阵,多分类模型的一、二、三级评估指标可以按以下方式进行??计算:①一级指标:针对毎一种分类,将该类视为阳性,其他类合并视为阴性,?....
图3.2子区域分割示意图??(3)分类器:分类器对所有的子区域进行分类并评分,PyTorch的torchvision??61][62]、[63]、e[64]、nsee岡
具有一个异常(在模型中用1表示)或正常(在模型中用0表示)??的标签。??(2)图像子区域切分:考虑到本论文使用的图像的尺寸大小,使用接近于五??官大小的尺寸对图像进行均匀的子区域切割,以在后续的子区域评分、子区域排??序、子区域代表单帧过程中更具有实际意义,如网络经过学习,认为....
本文编号:3896193
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