PP:Classification of Time-Series Images Using Deep Convolutional Neural Networks
2024-10-08 10:13:25
The 10th international conference on machine vision; C类
Methodology: 非主流方法
2 stages:
1. convert time series data to recurrence plot. 数值*时间长度----------> 时间长度*时间长度.
2. fed into CNN model.
潜在问题:
1. 由time series data 转化成为 recurrence plot是否丢失了信息,丢失了哪些信息------未知
2. cnn分类效果是否比别的好. 文章在在20个数据库上进行了测试,试验结果并没有很明显的提高.
Supplementary knowledge:
最新文章
- CSS 背景属性
- hdu2066一个人的旅行(多源点多汇点的最短路径问题)
- SQL Server 中字符串中包含字符串变量的表示方法
- 写给自己看的Linux运维基础(一) - 系统基础
- erlang和java通信
- Unity3D中事件函数的运行顺序
- JDBC获取表的主键
- File-nodejs
- java提高篇(十)-----详解匿名内部类 ,形参为什么要用final
- c# const与readonly 关键字的比较
- effective C#之 - 使用属性代替成员变量
- android手机关于google play商店闪退的解决办法
- hdu_5968_异或密码(预处理+二分)
- 安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能
- 关于VR开发中的穿墙问题随想
- WebGL学习之纹理贴图
- DAY19、日常模块
- python环境与PyDev IDE配置
- LeetCode 559 Maximum Depth of N-ary Tree 解题报告
- 【linux】之常用命令-杂项