CRNN 模型定义 []importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassCRNN(nn.Module):def__init__(self,num_classes):super(CRNN,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,64,kernel_size=3,stride=1,padding=1)self.pool1=nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2,padding=0)self.conv2=...
CRNN 模型定义 []importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassCRNN(nn.Module):def__init__(self,num_classes):super(CRNN,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,64,kernel_size=3,stride=1,padding=1)self.pool1=nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2,padding=0)self.conv2=...
从模型结构看V8主要有两个大的模块构成,就是backbone和head模块,因此降低参数量我们就从这两模块开始 二、bakebone模块轻量化参数 1.CSPPC替换c2f卷积块 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2303.03667.pdf 如上图,其中利用了PConv模块大量降低参数量 其中 PConv(部分卷积)的基本原理是利用特征图的冗余,从而减少计算...
从模型结构看V8主要有两个大的模块构成,就是backbone和head模块,因此降低参数量我们就从这两模块开始 二、bakebone模块轻量化参数 1.CSPPC替换c2f卷积块 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2303.03667.pdf 如上图,其中利用了PConv模块大量降低参数量 其中 PConv(部分卷积)的基本原理是利用特征图的冗余,从而减少计算...
三、yolov8/yolov7/yolov5+CRNN-中文车牌识别、车牌关键点定位、车牌检测算法 1、yolov8算法介绍 yolov8是yolo系列的最新算法,检测效果优于之前的所有的yolo算法。这里,我们采用了ultralytics官方版本的yolov8来检测车牌。 在学习Yolov8之前,我们需要对Yolov8所做的工作有一定的了解,这有助于我们后面去了解网络的...
首先我们对比了主流框架,下表列出了火灾探测系统常用的模型,包括卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4和YOLOv5。 尽管基于深度学习的火灾探测方法取得了进展,但仍有一些挑战需要解决。例如,需要更多样、更大的数据集来训练和测试这些方...
例如,基于Transformer的模型,利用其强大的全局依赖建模能力,能够更好地处理复杂场景下的车牌检测问题[3]。另外,一些研究通过结合卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的方法,来更好地处理车牌中的序列信息,进一步提升了车牌识别的准确率[4]。 当前研究不仅关注于算法的性能提升,还致力于解决在实际应用中遇到的挑战,...
一个显著的趋势是利用卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的组合来捕获面部表情的空间特征和时间序列信息。例如,一些研究采用三维卷积神经网络(3D-CNN)来分析连续视频帧中的表情动态变化,从而实现更准确的情感状态识别。此外,注意力机制的引入,使得模型能够自动聚焦于面部表情的关键区域,进一步提升了识别的准确性。近期...
视频实时测试效果展示如下:【准确度顶满!车牌识别、关键点定位-YOLOv8+CRNN(原创毕设)】 https://www.bilibili.com/video/BV1hc41117Ms/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=8c532ded7c7c9041f04e35940d11fdae 【准确度顶满!车牌识别-YOLOv8+CRNN(原创毕设)】 https://www.bilibili.com/video/BV12c411...
rnn_layer.o gru_layer.o crnn_layer.o demo.o batchnorm_layer.o region_layer.o reorg_layer.o tree.o lstm_layer.o l2norm_layer.o yolo_layer.o iseg_layer.o image_opencv.o EXECOBJA=captcha.o lsd.o super.o art.o tag.o cifar.o go.o rnn.o segmenter.o regressor.o classifier.o ...