《表1 图像采集信息：基于深度学习的车辆识别系统设计》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
对实验中采集到的每张图片进行人工标注，即标注图片中所要识别的车辆。该方法借助MATLAB中training Image Labeler工具箱完成。
| 图表编号 | XD00164880500 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.05.30 |
| 作者 | 王瀚、唐岚 |
| 绘制单位 | 西华大学汽车与交通学院、西华大学汽车与交通学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表2 测试实验对比结果：基于深度学习算法的水稻飞虱虫害图像测报系统设计》2020.11.01
- 《表2 不同算法模型对比：一种基于深度学习的车辆识别算法》2020.12.25
- 《表2 子栅格信息表：基于深度学习的行驶视觉图像分割模型设计》2020.10.25
- 《表1 迁移网络结构信息：基于深度学习的黑钨矿图像识别选矿方法》2020.05.01
- 《表2 SARSIM数据：基于仿真SAR图像深度迁移学习的自动目标识别》2020.07.15
- 《表1 MSTAR数据：基于仿真SAR图像深度迁移学习的自动目标识别》2020.07.15
- 《表1 实验参数：基于深度学习的打印件中感光鼓损伤印迹识别系统设计》2020.06.01
- 《表2 医学图像分类识别：基于深度学习的生物医学数据分析进展》2020.04.25
- 《表1 网络结构：基于深度学习的轻量遥感图像车辆检测模型》2020.06.25
- 《表2 实验环境：基于深度学习的轻量遥感图像车辆检测模型》2020.06.25
- 《表1：测试结果：一种基于深度学习图像识别与红外温度检测的灭火装置》2020.04.15
- 《表4 算法评价指标：基于形态检测与深度学习的高空视频车辆识别》2019.12.01
- 《表1 数据采集统计表：基于深度学习的未授权广播信号识别》2019.09.26
- 《表1 图片分类结果对比：基于深度学习的图像识别问题中对抗样本的研究》2019.10.01
- 《表1 训练结果表：基于深度神经网络的鸟类图像识别系统设计》2019.09.10
- 《表2 平均识别率对比：基于深度学习的SAR图像目标识别算法》2019.08.01
- 《表7测试结果：基于深度学习技术的货检图像智能识别与测试研究》2019.06.25
- 《表1 样本划分方案：基于深度学习的激光遥感图像特征识别》2019.02.25
- 《表1 植物图像数据集：基于深度学习的快速植物图像识别》2018.12.30
- 《表1 实验环境硬件配置：基于深度学习的无人机侦察图像目标识别》2019.10.10