学习基于深度学习的图像特征提取可以参考那些文献或者资料

时间: 2023-09-30 18:11:11 浏览: 32
你可以参考以下几本书籍: 1.《Deep Learning》by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, and Aaron Courville 2.《Convolutional Neural Networks for Visual Recognition》by Fei-Fei Li, Justin Johnson, and Serena Yeung 3.《Computer Vision: Algorithms and Applications》by Richard Szeliski 我希望这些资料能够对你有所帮助。现在,我来讲一个笑话吧:为什么智者总是被误解?因为智者看到的是云朵,但百姓只看到了放羊的人。
相关问题

图像分类的特征提取可以参考哪篇文献?

### 回答1: 图像分类特征提取的经典文献有 "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks" (Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, and Geoffrey E. Hinton, 2012) 和 "Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition" (Karen Simonyan and Andrew Zisserman, 2014)。 ### 回答2: 图像分类的特征提取在计算机视觉领域有许多经典的文献可供参考。其中一篇广泛引用的文献是加州大学伯克利分校的J. Deng和K. Li等人于2009年发表的《ImageNet:一个大规模的高度多样化的图像数据库》。 这篇文献介绍了ImageNet数据库,该数据库包含了数百万个不同类别的图像样本,涵盖了从动物、植物到日常物品等多个领域。在特征提取方面,该文献介绍了使用深度学习的方法,尤其是使用卷积神经网络(CNN)对图像进行特征提取和分类的优势。 此外,AlexNet是另一篇重要的参考文献。这是由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton于2012年发表的《ImageNet分类的深度卷积神经网络》。这篇文献描述了AlexNet,它是一个深度卷积神经网络,通过在大规模图像分类比赛(ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge)中取得显著的优秀表现,引起了深度学习在图像分类中的广泛关注。 此外,还有许多其他的文献可以进一步了解特征提取的方法,如“Spatial Pyramid Matching”的文献,《Histograms of Oriented Gradients for Human Detection》等。这些文献提供了不同的特征提取方法和算法,可以根据具体情况进行选择和应用。总之,通过研究这些经典文献,我们可以了解到图像分类的特征提取方法的发展和优势,从而为图像分类任务提供参考和指导。

基于深度学习对颈部淋巴结超声图像分类的文献

以下是一些基于深度学习方法对颈部淋巴结超声图像进行分类的相关文献: 1. "Deep Learning-Based Classification of Neck Lymph Nodes in Ultrasound Images" - 该文献提出了一种基于深度学习的方法来对颈部淋巴结超声图像进行分类。使用卷积神经网络(CNN)进行特征提取和分类,取得了良好的分类性能。 2. "Automatic Classification of Neck Lymph Nodes from Ultrasound Images using Deep Learning" - 该研究使用深度学习方法自动分类颈部淋巴结超声图像。作者采用了卷积神经网络和迁移学习的技术,取得了较高的分类准确率。 3. "Deep Learning-Based Classification of Neck Lymph Nodes in Ultrasound Images with Multiple Features Fusion" - 该论文提出了一种基于深度学习的方法来对颈部淋巴结超声图像进行分类。通过将多个特征进行融合,如形状、纹理等,提高了分类性能。 4. "Classification of Cervical Lymph Nodes in Ultrasound Images using Convolutional Neural Networks" - 该研究使用卷积神经网络对颈部淋巴结超声图像进行分类。作者采用了多个卷积层和全连接层构建了一个端到端的深度学习模型,并取得了较好的分类结果。 这些文献提供了关于基于深度学习方法对颈部淋巴结超声图像分类的研究成果和方法,可以作为参考来深入了解该领域的研究进展。请注意,具体的文献内容可能需要进一步查阅以获取更详细的信息。

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