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 基于卷积神经网络特征和改进超像素匹配的图像语义分割

郭呈呈 于凤芹 陈莹

[摘要]非参数语义分割算法易受到图像检索精度和语义类别不均衡数据集的影响而导致语义分割精度下降。针对这些问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)特征和改进超像素匹配的图像语义分割算法。通过CNN学习得到图像特征,降...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(08):081005

 基于模糊不变卷积神经网络的遥感飞机识别

刘坤 苏彤 王典

[摘要]提出了一种基于模糊不变卷积神经网络(BICNN)模型的目标识别方法。与传统卷积神经网络(CNN)模型不同,BICNN引入了一种新的模糊不变层。 BICNN通过增加模糊不变约束项及正则化来优化模糊不变目标函数并进行训练; 通过...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(08):082001

 基于迁移学习和深度卷积神经网络的乳腺肿瘤诊断系统

褚晶辉 吴泽蕤 吕卫 李喆

[摘要]乳腺肿瘤计算机辅助诊断(CAD)系统在医学检测和诊断中的应用日益重要。为了区分核磁共振图像(MRI)中肿瘤与非肿瘤,利用深度学习和迁移学习方法,设计了一种新型乳腺肿瘤CAD系统:1)对数据集进行不平衡处理和数据增强...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(08):081001

 基于三维卷积神经网络的无参考视频质量评价

张淑芳 郭志鹏

[摘要]为了在不借助参考视频的条件下准确评价失真视频质量,提出一种应用三维卷积神经网络提取失真视频时空域特征的通用型无参考视频质量评价算法。在视频质量库上训练卷积神经网络模型3D ConvNets,使3D ConvNets学习到与...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(07):071101

 用于人脸表情识别的多分辨率特征融合卷积神经网络

何志超 赵龙章 陈闯

[摘要]在人脸表情识别任务中,传统的机器学习方法是基于人工来提取特征,其特征提取过程时间复杂度高且稳健性差,而现有依赖单通道卷积核的卷积神经网络提取特征不够充分,进而导致识别率不高。针对这些问题,提出一种多分...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(07):071503

 基于帧间信息提取的单幅红外图像深度估计

顾婷婷 赵海涛 孙韶媛

[摘要]针对红外图像存在纹理信息不丰富和边缘信息较少导致深度估计精度难以提高的问题, 本文设计一种深层神经网络估计红外图像的深度, 该网络融合了一个二维(2D)残差神经网络和一个三维(3D)卷积神经网络。传统单幅红外图像...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(06):061010

 二维和三维卷积神经网络相结合的CT图像肺结节检测方法

苗光 李朝锋

[摘要]针对现有方法在大量肺部数据中存在的检测肺结节效率不高及大量假阳性的问题,提出了一种基于端到端的二维全卷积对象定位网络(2D FCN)与三维立体式目标分类卷积神经网络(3D CNN)相结合的肺结节检测方法。首先采用2D全...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(05):051006

 基于X射线的复杂结构件内部零件装配正确性检测

吴桐 陈平

[摘要]复杂结构件内部零件装配正确性检测是工业产品检测必不可少的流程之一, 但目前仍缺少一种系统稳健性较高的检测方法以完善整个检测流程。针对这个问题, 综合计算机断层扫描(CT)检测技术与卷积神经网络分类识别算法, 改...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(04):041012

 基于多特征融合的卷积神经网络图像去雾算法

徐岩 孙美双

[摘要]针对传统去雾算法需要人工提取特征,对比度低、信噪比低等问题, 提出一种基于多特征融合的卷积神经网络去雾算法。利用卷积神经网络算法模拟人类视觉系统对雾天图像进行层次化处理, 实现自动提取特征。算法采用直接从雾...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(03):031012

 基于深度残差学习的乘性噪声去噪方法

张明 吕晓琪 吴凉 喻大华

[摘要]图像去噪是数字图像处理中最基本的研究内容, 也是一项十分关键的技术, 一直以来是图像处理领域的难点。图像去噪的好坏直接影响后续图像边缘检测、特征提取、图像分割和模式识别等图像处理。为有效去除乘性噪声的影响...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(03):031004

 基于二分支卷积单元的深度卷积神经网络

侯聪聪 何宇清 姜晓恒 潘静

[摘要]深度卷积神经网络在图像分类任务中取得了极大的成功。现有的基于简化卷积的卷积神经网络结构能够减少网络参数, 但会丢失部分特征信息, 降低网络性能。为了提高图像分类正确率, 提出一种二分支卷积单元。该卷积单元包...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(02):021005

 基于双流卷积神经网络的RGB-D图像联合检测

刘帆 刘鹏远 张峻宁 徐彬彬

[摘要]当前卷积神经网络结构未能充分考虑RGB图像和深度图像的独立性和相关性, 针对其联合检测效率不高的问题, 提出了一种新的双流卷积网络。将RGB图像和深度图像分别输入到两个卷积网络中, 两个卷积网络结构相同且权值共享...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(02):021503

 结合均值漂移分割与全卷积神经网络的高分辨遥感影像分类

方旭 王光辉 杨化超 刘慧杰 闫立波

[摘要]针对目前遥感影像分类应用中常用的浅层机器学习算法无法满足当前海量遥感影像数据环境下分类精度的问题, 提出了一种将全卷积神经网络应用于遥感影像分类的方法;为了减少影像特征图在池化过程中自身特征的丢失, 增加...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(02):022802

 基于小递归卷积神经网络的图像超分辨算法

马昊宇 徐之海 冯华君 李奇 陈跃庭

[摘要]针对现有软件实现超分辨算法通常过于复杂、运算开销大、模型复杂度高的问题, 本文从成像过程中图像退化的物理原理出发, 提出一套基于小递归卷积神经网络的单帧图像超分辨模型.将物理模型的约束融入到模型中, 与现有的...

 PDF全文光子学报 | 2018, 47(04):0410004

 基于多层次特征差异图的视觉场景识别

张国山 张培崇 王欣博

[摘要]场景外观剧烈变化引起的感知偏差和感知变异给视觉场景识别带来了很大的挑战。现有的利用卷积神经网络(CNN)的视觉场景识别方法大多数直接采用 CNN 特征的距离并设置阈值来衡量两幅图像之间的相似性, 当场景外观剧烈变...

 PDF全文红外与激光工程 | 2018, 47(02):0203004

 基于混合卷积自编码极限学习机的RGB-D物体识别

殷云华 李会方

[摘要]有效学习丰富的表征信息在RGB-D目标识别任务中至关重要, 是实现高泛化性能的关键。针对卷积神经网络训练时间长的问题, 提出了一种混合卷积自编码极限学习机(HCAE-ELM)结构, 包括卷积神经网络(CNN)和自编码极限学习机...

 PDF全文红外与激光工程 | 2018, 47(02):0203008

 基于深度学习的图像描述研究

杨 楠 南 琳 张丁一 库 涛

[摘要]卷积神经网络(Convolution Neural Networks, CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNN)在图像分类、计算机视觉、自然语言处理、语音识别、机器翻译、语义分析等领域取得了迅速的发展, 引起了研究者对计算...

 PDF全文红外与激光工程 | 2018, 47(02):0203002

 基于深度卷积神经网络的运动目标光流检测方法

王正来 黄 敏 朱启兵 蒋 胜

[摘要]运动目标检测是物体检测领域的一个重要研究方向,在目标识别中有着至关重要的作用。针对传统运动检测方法精度不高、无法对运动目标进行检测,本文将深度卷积神经网络引入到运动目标光流检测中,将前后帧图像及目标光...

 PDF全文光电工程 | 2018, 45(08):180027

 基于改进Fast R-CNN的红外图像行人检测研究

车 凯 向郑涛 陈宇峰 吕 坚 周 云

[摘要]针对红外图像行人检测任务中行人细节信息少,特征提取计算量大以及易受背景影响等问题,提出了一种改进的Fast R-CNN(快速区域卷积神经网络)红外图像行人检测方法。改进主要涉及两个方面:①结合红外图像的特点提出...

 PDF全文红外技术 | 2018, 40(06):578

 快速图像超分辨率方法研究

蔡坤琪

[摘要]针对现有的基于样本学习的图像超分辨率方法参数较多、运算速度较慢等问题, 结合基于卷积神经网络的超分辨率方法, 提出一种快速图像超分辨率方法。设计一学习网络, 以低分辨率图像作为网络的输入, 从根本上减少网络的...

 PDF全文红外技术 | 2018, 40(03):269

 结合多模板的多域卷积神经网络视觉跟踪算法

王鹏翔 郭敬滨 谭文斌 李醒飞

[摘要]为了适应视觉跟踪过程中目标外观变化,提高视觉跟踪算法的鲁棒性,本文基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)并结合多域学习法与多模板管理,提出一种通过树形结构管理多模板的多域卷积神经网络(M...

 PDF全文红外技术 | 2018, 40(01):47

 基于深度学习的语义分割网络

代具亭 汤心溢 刘鹏

[摘要]提出了一种基于深度学习的语义分割网络。该网络通过多孔卷积设计了一个能提取图像多尺度信息的空间金字塔模块,并通过大量实验探索了空间金字塔模块中多孔采样率和多尺度分支对于网络场景解析能力的影响。讨论了网络训...

 PDF全文红外 | 2018, 39(04):33

 基于深度卷积神经网络的双目立体视觉匹配算法

肖进胜 田红 邹文涛 童乐 雷俊锋

[摘要]对于基于块进行立体匹配的深度学习方法而言,网络结构的设计对匹配代价的计算至关重要,同时,卷积神经网络(CNN)在图像处理时的耗时问题也亟待解决。提出一种基于“缩小型”网络的CNN立体匹配方法。利用CNN训练左右...

 PDF全文光学学报 | 2018, 38(08):0815017

 三维卷积神经网络模型联合条件随机场优化的高光谱遥感影像分类

李竺强 朱瑞飞 高放 孟祥玉 安源 钟兴

[摘要]高光谱遥感影像分类通常基于地物光谱特征,但影像中同时还存在丰富的空间信息。空间信息的有效利用能显著提高图像分类效果。因其具有的特殊结构,卷积神经网络(CNN)已成功地应用在图像分类领域,对二维图像分类具有很...

 PDF全文光学学报 | 2018, 38(08):0828001

 CNN在煤矿突水水源LIF光谱图像识别的应用

周孟然 来文豪 王 亚 胡 锋 李大同 王 锐

[摘要]煤矿突水类型的快速识别在矿井安全生产中意义重大, 煤矿突水激光诱导荧光(LIF)光谱的识别方法, 需要对光谱曲线进行预处理和特征提取, 其过程较复杂, 对此, 提出了一种卷积神经网络(CNN)快速识别矿井突水类别的方法。...

 PDF全文光谱学与光谱分析 | 2018, 38(07):2262

 改进区域卷积神经网络的机场检测方法

朱明明 许悦雷 马时平 唐红 辛鹏 马红强

[摘要]提出了一种结合级联的区域建议网络和检测网络的遥感图像机场检测方法。通过改进区域建议网络,以获得高质量的机场建议框;通过改进检测网络的损失函数,以提高机场检测的准确性;使用交叉优化策略,实现了两个网络的...

 PDF全文光学学报 | 2018, 38(07):0728001

 基于卷积神经网络判别特征学习的行人重识别

陈兵 查宇飞 李运强 张胜杰 张园强 库涛

[摘要]行人重识别的精确度主要取决于行人的特征描述,基于卷积神经网络的方法具有强大的特征表达能力,可以取得很好的行人重识别效果,但该方法对样本的监督信息利用不充分,且容易过拟合。针对这些问题,提出了一种卷积神...

 PDF全文光学学报 | 2018, 38(07):0720001

 基于深度卷积神经网络的红外船只目标检测方法

王文秀 傅雨田 董峰 李锋

[摘要]针对红外船只图像较模糊导致的识别率低、识别速度慢等问题,提出了一种基于深度卷积神经网络(CNN)的检测算法。首先采用标记分水岭分割算法提取红外船只图像中的连通区域,并对原图相应的目标位置进行标记和归一化处理...

 PDF全文光学学报 | 2018, 38(07):0712006

 可见、 近红外光谱和深度学习CNN-ELM算法的煤炭分类

LE Ba Tuan 肖 冬 毛亚纯 宋 亮 何大阔 刘善军

[摘要]煤是工业的主要能源, 煤的品质对工业和环境起决定性作用。 在使用煤的过程中, 如果不能准确确定煤的品种, 有可能对生产效率、 环境污染、 经济损失等会造成重大的影响。 传统的煤分类, 主要依靠人工方法和化学分析方...

 PDF全文光谱学与光谱分析 | 2018, 38(07):2107

 基于改进Faster R-CNN的空中目标检测

冯小雨 梅卫 胡大帅

[摘要]相比传统图像目标检测算法,基于大数据和深度学习的检测算法无须人工设计特征,且检测性能更稳健。在防空应用背景下,自建了空中目标静态和视频图像数据集用于训练和测试,改进了基于深度学习的目标检测框架Faster R...

 PDF全文光学学报 | 2018, 38(06):0615004

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