[1] 许可.基于卷积神经网络的细粒度车型识别[D]. 哈尔滨:哈尔滨工程大学, 2015:1. (XU K. Fine grained vehicle identification based on convolutional neural network[D]. Harbin:Harbin Engineering University, 2015:1.)

[2] XIAO T, XU Y, YANG K, et al. The application of two-level attention models in deep convolutional neural network for fine-grained image classification[C]//Proceedings of the 2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Piscataway, NJ:IEEE, 2015:842-850.

[3] LIU X, XIA T, WANG J, et al. Fully convolutional attention networks for fine-grained recognition[J]. arXiv E-print, 2017:arXiv:1603.06765.

[4] SIMON M, RODNER E. Neural activation constellations:Unsupervised part model discovery with convolutional networks[C]//Proceedings of the 2015 IEEE International Conference on Computer Vision. Piscataway, NJ:IEEE, 2015:1143-1151.

[5] LIN T-Y, ROYCHOWDHURY A, MAJI S, et al. Bilinear CNNs for fine-grained visual recognition[J]. arXiv E-print, 2017:arXiv:1504.07889.

[6] SULLIVAN G D, BAKER K D, WORRALL A D, et al. Model-based vehicle detection and classification using orthographic approximations[J]. Image and Vision Computing, 1997, 15(8):649-654.

[7] LI L-J, SU H, LI F, et al. Object bank:a high-level image representation for scene classification & semantic feature sparsification[C]//Proceedings of 2010 Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems. North Miami Beach, FL:Curran Associates Inc., 2010:1378-1386.

[8] 张强, 李嘉锋, 卓力. 车辆识别技术综述[J]. 北京工业大学学报, 2018,44(3):126-136. (ZHANG Q, LI J F, ZHUO L. Review of vehicle recognition technology[J]. Journal of Beijing University of Technology, 2018, 44(3):126-136.)

[9] FANG J, ZHOU Y, YU Y, et al. Fine-grained vehicle model recognition using a coarse-to-fine convolutional neural network architecture[J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2017, 18(7):1782-1792.

[10] 罗建豪,吴建鑫.基于深度卷积特征的细粒度图像分类研究综述[J].自动化学报,2017,43(8):1306-1308. (LUO J H, WU J X. A survey on fine-grained image categorization using deep convolutional features[J]. Acta Automatica Sinica, 2017,43(8):1306-1308.)

[11] SCHROFF F, KALENICHENKO D, PHILBIN J, et al. FaceNet:A unified embedding for face recognition and clustering[C]//Proceedings of the 2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Piscataway, NJ:IEEE, 2015:815-823.

[12] WEN Y, ZHANG K, LI Z, et al. A discriminative feature learning approach for deep face recognition[C]//Proceedings of the 2016 European Conference on Computer Vision, LNCS 9911. Berlin:Springer, 2016:499-515.

[13] HE K, ZHANG X, REN S, et al. Deep residual learning for image recognition[C]//Proceedings of the 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Piscataway, NJ:IEEE, 2016:770-778.

[14] HE K, ZHANG X, REN S, et al. Identity mappings in deep residual networks[C]//Proceedings of the 2016 European Conference on Computer Vision, LNCS 9908. Berlin:Springer, 2016:630-645.

[15] HUANG G, LIU Z, MAATEN L van der, et al. Densely connected convolutional networks[C]//Proceedings of the 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Piscataway, NJ:IEEE, 2017:2261-2269.

[16] SIMONYAN K, ZISSERMAN A. Very deep convolutional networks for large-scale image recognition[J]. arXiv E-print, 2015:arXiv:1409.1556.

[17] YANG L, LUO P, LOY C, et al. A large-scale car dataset for fine-grained categorization and verification[C]//Proceedings of the 2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Piscataway, NJ:IEEE, 2015:3973-3981.

bilinear 神经网络_基于多尺度双线性卷积神经网络的多角度下车型精细识别相关推荐

  1. 卷积神经网络训练准确率突然下降_基于联邦学习和卷积神经网络的入侵检测方法...

    王蓉1,马春光2,武朋2 1. 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,哈尔滨 150001:2. 山东科技大学计算机科学与工程学院,青岛 266590 doi :10.3969/j.issn.1671- ...

  2. 医学图像处理医学图像处理-卷积神经网络卷积神经网络_基于深度卷积神经网络的刀具磨损量自动提取方法...

    ⬆点击上方蓝色字体,关注<工具技术>官方微信~ 数控加工实质上是刀具和毛坯的相互运动,包含众多的不可控因素,在工件成型的过程中,刀具不可避免发生磨损.为了提高加工效率,实际加工中一般采用高 ...

  3. 基于Python可视化的卷积神经网络的城市感知评估系统

    资源下载地址:https://download.csdn.net/download/sheziqiong/85661101 资源下载地址:https://download.csdn.net/downl ...

  4. 基于FPGA的一维卷积神经网络CNN的实现(二)资源分配

    资源分配 环境:Vivado2019.2. Part:xcku040-ffva1156-2-i,内嵌DSP个数 1920个,BRAM 600个也就是21.1Mb. 说明:通过识别加高斯白噪声的正弦波. ...

  5. 基于FPGA的一维卷积神经网络CNN的实现(一)框架

    理论建立与效果展示 环境:Vivado2019.2. Part:xcku040-ffva1156-2-i,内嵌DSP个数 1920个,BRAM 600个也就是21.1Mb. 说明:通过识别加高斯白噪声 ...

  6. 基于FPGA的一维卷积神经网络CNN的实现(三)训练网络搭建及参数导出(附代码)

    训练网络搭建 环境:Pytorch,Pycham,Matlab. 说明:该网络反向传播是通过软件方式生成,FPGA内部不进行反向传播计算. 该节通过Python获取训练数据集,并通过Pytorch框架 ...

  7. 【论文阅读】基于视图的图卷积神经网络3D物体形状识别算法

    原文地址:点击访问 本期,为大家推送CVPR 2020一篇关于图神经网络与3D相关的文章.自我感觉挺有趣的,有兴趣的同学推荐一读. 论文题目:View-GCN: View-based Graph Co ...

  8. cnn输入层_一文掌握CNN卷积神经网络

    学习目录 阿力阿哩哩:深度学习 | 学习目录​zhuanlan.zhihu.com 我们在4.2节讲到了神经网络已经逐步成为人类智能生活的璀璨明珠,并介绍了全连接神经网络的整个训练过程,整个流程紧凑而 ...

  9. 【数据挖掘】卷积神经网络 ( 池化 | 丢弃 | 批量规范化 | 卷积神经网络完整流程示例 | 卷积 | 池化 | 全连接 | 输出 | 卷积神经网络总结 )

    文章目录 I . 池化 II . 丢弃操作 III . 批量规范化 IV . 卷积神经网络 完整流程示例 ( 1 ) : 原始输入图 V . 卷积神经网络 完整流程示例 ( 2 ) : 卷积层 C1C ...

最新文章

  1. 6年从华人首富到破产,这可能是史上最惨的接班案例
  2. TensorFlow中RNN实现的正确打开方式
  3. 一个简单好用的java增量更新工具
  4. 前端学习(2236):react的列表渲染二
  5. [剑指offer][JAVA]面试题第[11]题[旋转数组的最小数字][二分法][分治]
  6. mysql 日期间隔_mysql比较两个日期间隔
  7. python123第6周答案_Python123测验6: 组合数据类型 (第6周)
  8. 数据仓库ETL(二)基本概念
  9. svm gui安装 matlab,svm_matlab_gui 支持向量机matlab工具箱(含资料及gui模式)用于分类和回归预测 - 下载 - 搜珍网...
  10. 【优化求解】基于matlab遗传算法求解函数极值问题【含Matlab源码 1198期】
  11. java poi 只能创建?,Java POI使用SS模型创建新的工作簿?
  12. VisionMaster基础版教程汇总
  13. 阿里云播放器,判断直播时的状态
  14. 2016年全国房价会呈什么趋势?
  15. 每天吃多少才不会胖?食物和卡路里对照表
  16. 手机app网易邮箱服务器设置,网易邮箱默认开通IMAP服务
  17. 归一化数字角频率_数字角频率ω与模拟角频率Ω的理解
  18. 52个比付费软件更好的免费软件
  19. 强化学习常用算法总结
  20. matlab 矩阵中最小的数,计算矩阵中最小的N个数值

热门文章

  1. 最短路 HDU - 2544 (最短路)
  2. java常用缩写(pojo、DAO、EAO、DTO)
  3. python sqlachemy模糊查询报错
  4. 2019中国智能制造十大发展趋势
  5. 不靠谱的Access 轻松破解密码
  6. 基于浙大MO平台的开发机器学习算法
  7. Qt应用程序图标设置任务栏图标设置
  8. Android NFC开发概述
  9. 学生信息管理系统(登录功能)
  10. hdu5148 树形dp,分组背包