《表1 动作识别数据集:基于深度学习的动作识别方法简述》

《表1 动作识别数据集:基于深度学习的动作识别方法简述》图表

《表1 动作识别数据集:基于深度学习的动作识别方法简述》
预计下载耗时:<2秒

图表说明及下载

基于深度学习的动作识别方法简述中,(3)提高算法效率和分类精度。随着算法实时性要求不断提高,提升动作识别深度学习框架的检测速度也将是未来的发展方向。与此同时,对于变化细微的细粒度动作识别的研究也会越来越受关注。

公告:考虑到大家可能需要图表高清原图或出处原文整套的PDF,但由于获取多是收费渠道,为方便大家博主会在收到相关邮箱留言求助后帮忙获取分享给大家免费下载。

  1. 下载图表

相关图表整理

  1. 《表2 内圈不同故障程度样本数据》 为了进一步验证本文方法的有效性,利用滚动轴承内圈不同故障程度进行诊断。在实验转速为1 772 r/min时,分别选取内圈凹坑直径分别为0.18 mm、0.36 mm、0.53 mm共3组故障信号样 …[研究主题:基于小波包能量谱与主成分分析的轴承故障特征增强诊断方法 2019.11.01 原文格式:PDF]
  2. 《表1 收敛速度对比对表:带参数学习的引导信号迭代学习控制方法》 从图5中可以看出,在3种控制方法作用下系统都能收敛,并使系统的控制误差落入5%的误差区间之内。但是从收敛速度来看,本文提出的方法具有最快的收敛速度,在第6次迭代时就使系统的 …[研究主题:带参数学习的引导信号迭代学习控制方法 2019.11.01 原文格式:PDF]
  3. 《表1 不同故障类型的样本》 对上述4种轴承故障类型及无故障状态的数据,每组各选取10个样本并进行编号,如表1所示。其中:无故障数据编号是1~10;滚动体、内圈、外圈带有直径0.36 mm凹坑故障状态下的数据编号 …[研究主题:基于小波包能量谱与主成分分析的轴承故障特征增强诊断方法 2019.11.01 原文格式:PDF]
  4. 《表1 荒漠型数码迷彩伪装效果》 式中:Lat、Lab分别为目标迷彩图案和背景图案的平均灰度值;atij、abij分别为目标迷彩图案和背景图案的灰度共生矩阵值。K越小、S越大,表示迷彩图案同背景越相似。荒漠型、林地 …[研究主题:一种基于装备三维模型的数码迷彩图案设计方法 2019.11.01 原文格式:PDF]
  5. 《表2 林地型数码迷彩伪装效果》 式中:Lat、Lab分别为目标迷彩图案和背景图案的平均灰度值;atij、abij分别为目标迷彩图案和背景图案的灰度共生矩阵值。K越小、S越大,表示迷彩图案同背景越相似。荒漠型、林地 …[研究主题:一种基于装备三维模型的数码迷彩图案设计方法 2019.11.01 原文格式:PDF]