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摘要:
本文在标准的softmax损失函数的基础上进行改进,通过引入一个额外的变量λ,增加额外的一个项,得到我们自己的目标损失函数,提高轮廓特征的精确度.BSDS500数据集上面进行验证,得到的实验效果较好.
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文献信息
篇名 卷积神经网络在目标轮廓检测中的应用
来源期刊 电子世界 学科
关键词 轮廓 特征 损失函数 softmax BSDS500
年,卷(期) 2017,(16) 所属期刊栏目 技术交流
研究方向 页码范围 142,144
页数 2页 分类号
字数 1729字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 胡玉兰 沈阳理工大学信息科学与工程学院 62 243 9.0 11.0
2 李海燕 沈阳理工大学信息科学与工程学院 1 2 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
轮廓
特征
损失函数
softmax
BSDS500
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子世界
半月刊
1003-0522
11-2086/TN
大16开
北京市
2-892
1979
chi
出版文献量(篇)
36164
总下载数(次)
96
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