【计算机科学】【2017】深度学习方法及其应用——交通标志分类与老年痴呆症的图像检测

本文为瑞典查尔姆斯理工大学（作者：LINNéA CLAESSON、BJÖRN HANSSON）的硕士论文，共94页。 本文将深度学习方法（卷积神经网络CNN）用于解决交通标志识别和老年痴呆症检测这两种分类问题。使用的两个数据集来自德国交通标志识别基准（GTSRB）和老年痴呆症神经成像倡议（ADNI）。对交通标志数据集的最终测试结果产生了98.81%的分类准确率，几乎达到人类对同一数据集的识别准确率

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