1、“.....卷积神经网络由卷积层和池化层交替叠加构成由上层特征图和卷积核通过卷积运算得到的特征图构成了卷积层对每个特征图进行尺度缩小即对特征图进行下采样就是池化。卷积神经网络模型如图所示图卷积神经网络模型图中,为两域,这些候选区域被称为线段候选区域,每个线段候选区域其实就是组像素,作为直线段的候选区域,对于每个直线段候选区域。我们可以观察它的最小外接矩形,当这组像素构成的区域比较细长时,那么这组像素更加可能是直线段。线段候选区域中若个像素的水平线通过卷积运算得到的特征图构成了卷积层对每个特征图进行尺度缩小即对特征图进行下采样就是池化。卷积神经网络模型如图所示图卷积神经网络模型图中,为两个卷积层,为两个池化层,黑白交替的方框则代表提取到的类型各异的特征图每个池化层基于卷积神经网络的深度线段分类算法原稿值......”。

2、“.....由于在数据集中含有室内室外等不同场景。每幅图像的深度数据范围不同,如卧室和道路又极大的深度范围差异,故不能定义个全局深度阈值来划分深度线段和非深度线段。在本研究中,首先计的每个端点划定个的矩形区域。将两个端点对应矩形区域内求取组相对深度值,将这组数值进行比较选取相对深度最大的值作为该条线段的相对深度。由于在数据集中含有室内室外等不同场景。每幅图像的深度数据范围不同,如卧室和道路又极大的深度范围差异,故度信息是根据图像像素值进行对应保存的,且再深度信息的采集中丢失了许多几何特征信息。所以原始图像与深度图像不能得到完全的对应,线段特征与深度信息的致性就更加困难了,对线段的每个端点划定个的矩形区域。将两个端点对应矩形区域内求取组相对深度段保留数目为当的长度大于时,根据端点数值计算每条线段的长度对于线段端点值超过图像像素边界值的点......”。

3、“.....直至结果最优,送及技巧陆素梅,吴宝伟职业种小线段平滑过渡轨迹控制算法的实现林峰,郑力新成都大学学报自然科学版。数据预处理算法线段过滤算法首先利用直线检测算法对图像进行线段特征提取,图像中深度信息显著的线段占有较小比例,会造成严重的数据不均衡问题。针网络作为输入数据标签制作算法由于提取到的线段坐标为浮点数,而原始的深度信息是根据图像像素值进行对应保存的,且再深度信息的采集中丢失了许多几何特征信息。所以原始图像与深度图像不能得到完全的对应,线段特征与深度信息的致性就更加困难了,对线根据线段分类的结果加强深度图像的边界信息,有利于更好的完成图像深度信息检测任务。参考文献基于成长型神经网络以线段为基元的曲线重建王世东,张佑生,王焕宝工程图学学报基于图像分割的线段检测方法张博......”。

4、“.....但由于图像信息具有不可描述性和复杂性,以及人类感知的高层语义信息与图像的底层表达特征之间存在巨大落差,导致了传统算法的局限性。以卷积神经网络算法为核心的深度学习,不需要依赖人工经验进行手动设计特征提取,通王世东,张佑生,王焕宝工程图学学报基于图像分割的线段检测方法张博,沈希忠上海应用技术学院学报自然科学版线段提取在高分辨率遥感图像建筑物识别中的应用汪行,陈学佺,金敏计算机辅助设计与图形学学报线段树在程序设计中的应用林盛华大众科技如能定义个全局深度阈值来划分深度线段和非深度线段。在本研究中,首先计算每幅图像的深度数据平均值再根据试验结果分配权重设定阈值定义标签。基于卷积神经网络的深度线段分类算法原稿。卷积神经网络由卷积层和池化层交替叠加构成由上层特征图和卷积核网络作为输入数据标签制作算法由于提取到的线段坐标为浮点数,而原始的深度信息是根据图像像素值进行对应保存的......”。

5、“.....所以原始图像与深度图像不能得到完全的对应,线段特征与深度信息的致性就更加困难了,对线值,将这组数值进行比较选取相对深度最大的值作为该条线段的相对深度。由于在数据集中含有室内室外等不同场景。每幅图像的深度数据范围不同,如卧室和道路又极大的深度范围差异,故不能定义个全局深度阈值来划分深度线段和非深度线段。在本研究中,首先计对于线段端点值超过图像像素边界值的点,使用像素边界值进行替换将计算出的所有线段长度数值进行从大到小排序选择长度数值排在前名的线段不断优化值,直至结果最优,送入网络作为输入数据标签制作算法由于提取到的线段坐标为浮点数,而原始的基于卷积神经网络的深度线段分类算法原稿有监督学习合理地改变网络深度完成特征学习,从而得到更加全面直接的图像类别信息,继而更加精确地对图像进行分类识别。在数据集上进行了线段卷积试验。结果表明在条线段的图像中深度线段分类准确度达到了......”。

6、“.....将这组数值进行比较选取相对深度最大的值作为该条线段的相对深度。由于在数据集中含有室内室外等不同场景。每幅图像的深度数据范围不同,如卧室和道路又极大的深度范围差异,故不能定义个全局深度阈值来划分深度线段和非深度线段。在本研究中,首先计段卷积试验。结果表明在条线段的图像中深度线段分类准确度达到了。该模型可以有效检测出深度线段。关键词卷积神经网络深度线段分类算法将图像种特征属性归类到预先设定的类别中是图像分类的主要依据,图像分类涉及到特征提取与分类算法两大块。传则为图像分类结果。数据预处理算法线段过滤算法首先利用直线检测算法对图像进行线段特征提取,图像中深度信息显著的线段占有较小比例,会造成严重的数据不均衡问题。针对该问题设计图像中的线段过滤算法是非常有必要的,线段的特性主要有长度角求组线段的交点罗光宣......”。

7、“.....吴宝伟职业种小线段平滑过渡轨迹控制算法的实现林峰,郑力新成都大学学报自然科学版。在数据集上进行了线网络作为输入数据标签制作算法由于提取到的线段坐标为浮点数,而原始的深度信息是根据图像像素值进行对应保存的,且再深度信息的采集中丢失了许多几何特征信息。所以原始图像与深度图像不能得到完全的对应,线段特征与深度信息的致性就更加困难了,对线每幅图像的深度数据平均值再根据试验结果分配权重设定阈值定义标签。基于卷积神经网络的深度线段分类算法原稿。根据线段分类的结果加强深度图像的边界信息,有利于更好的完成图像深度信息检测任务。参考文献基于成长型神经网络以线段为基元的曲线重建度信息是根据图像像素值进行对应保存的,且再深度信息的采集中丢失了许多几何特征信息。所以原始图像与深度图像不能得到完全的对应,线段特征与深度信息的致性就更加困难了,对线段的每个端点划定个的矩形区域......”。

8、“.....陈学佺,金敏计算机辅助设计与图形学学报线段树在程序设计中的应用林盛华大众科技如何求组线段的交点罗光宣,晓海电脑爱好者线段的倍画法李玉兰职业技术教育中斜线段的绘制要度粗细等信息经试验对比将线段长度作为设计线段过滤算法的主要因素。线段过滤算法如下对于每张图像经过线段检测算法提取到所有的线段特征计算图像的高和宽初始指定线段保留数目为当的长度大于时,根据端点数值计算每条线段的长度基于卷积神经网络的深度线段分类算法原稿值,将这组数值进行比较选取相对深度最大的值作为该条线段的相对深度。由于在数据集中含有室内室外等不同场景。每幅图像的深度数据范围不同,如卧室和道路又极大的深度范围差异,故不能定义个全局深度阈值来划分深度线段和非深度线段。在本研究中,首先计卷积层,为两个池化层......”。

9、“.....卷积层通过对上层输出图像进行卷积滤波池化层则对特征数据进行下采样最终输出层连接分类器,输出不同类型分类的概率,概率最大对应度信息是根据图像像素值进行对应保存的,且再深度信息的采集中丢失了许多几何特征信息。所以原始图像与深度图像不能得到完全的对应,线段特征与深度信息的致性就更加困难了,对线段的每个端点划定个的矩形区域。将两个端点对应矩形区域内求取组相对深度夹角角度与最小外接矩形的主方向的角度差在容忍度定范围内,这个点就是同性点,统计最小外接矩形内的所有像素数和同性点点数,用来判定这个线段候选区域是否是个直线段,然后根据目标的几何特征设计快速算法以快速确定疑似目标区域。基于卷积神经网络的深面都连接个卷积层,卷积层通过对上层输出图像进行卷积滤波池化层则对特征数据进行下采样最终输出层连接分类器,输出不同类型分类的概率,概率最大对应的则为图像分类结果。合并这个场里方向近似相同的像素......”。