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E3S网页汇编
卷积3092021
3华府可持续能源设计制造国际会议 |
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文章号 | 01127 | |
页数 | 4 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202130901127 | |
在线发布 | 2021年10月7日 |
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30901127(2021)
市净化驱动网络门户使用区域卷积神经网络
一号Gokaraju Rangaraju工程技术学院,海得拉巴
2兴奈Sri Sai Ram工程学院
识别或检测对象在计算机视觉中发挥了重要作用,在像城市建设流程管理员等实施中常常浪费大量精力、时间和资源清理垃圾,这出乎意料地露面。深网络系统增加复杂性时,系统受培训数据可用性约束Google AI公开发布Open图像数据集, 研发工作将在图像研究分析中实现虚拟街道清洁性在此项目中最为重要,但现有系统有缺陷,如垃圾收集不自动化不使用最佳实时算法识别对象项目将把上述事物嵌入系统内,使管理员的工作使市/工地保持简洁有效
关键字 :计算机视觉/边缘计算/神经网络
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