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 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

 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

 基于卷积神经网络的立体图像舒适度客观评价

李素梅

[摘要]基于卷积神经网络模型,提出一种立体图像舒适度评价方法。该方法无须提前根据特定的任务从图像中人工提取具体的特征,而是模拟人脑处理机制对图像进行层次化的抽象处理,自主提取特征。该方法采用三通道卷积神经网络...

 PDF全文光学学报 | 2018, 38(06):0610003

 基于卷积神经网络与显微高光谱的胃癌组织分类方法研究

杜剑 胡炳樑 张周锋

[摘要]为了探究高光谱技术在胃癌组织病理诊断中的应用,将高光谱成像与显微系统结合,采集胃部切片组织的高光谱图像。针对胃癌组织与胃部正常组织在410~910 nm波段的光谱特性差异,提出了一种基于卷积神经网络模型的胃癌组...

 PDF全文光学学报 | 2018, 38(06):0617001

 基于离散余弦变换和深度网络的地貌图像分类

刘芳 路丽霞 黄光伟 王洪娟 王鑫

[摘要]在未知环境中,无人机(UAV)着陆地貌的自动识别和分类有着极其重要的研究意义,传统的自然场景分类利用的是中层和底层特征信息,但是无人机着陆地貌图像场景复杂、信息丰富,需要较准确的高层语义特征表达。提出了一种...

 PDF全文光学学报 | 2018, 38(06):0620001

 结合有序光流图和双流卷积网络的行为识别

李庆辉 李艾华 王涛 崔智高

[摘要]为有效利用行为视频的长时时域信息,提高行为识别准确率,提出一种结合有序光流图和双流卷积神经网络的行为识别算法。首先利用Rank支持向量机(SVM)算法将连续光流序列压缩总结成单幅有序光流图,实现对视频长时时域结...

 PDF全文光学学报 | 2018, 38(06):0615002

 基于卷积神经网络与光谱特征的夏威夷果品质鉴定研究

杜 剑 胡炳樑 刘永征 卫翠玉 张 耿 唐兴佳

[摘要]夏威夷果含油量高, 在开缝之后容易发生变质, 现有关于夏威夷果品质鉴定的方法多为传统的破坏性检验, 很难满足无损检测的需求。 卷积神经网络(CNN)作为应用最广泛的深度学习网络模型之一, 具有比浅层学习方法更...

 PDF全文光谱学与光谱分析 | 2018, 38(05):1514

 基于卷积神经网络的低剂量CT图像去噪方法

章云港 易本顺 吴晨玥 冯雨

[摘要]为了改善低剂量计算机断层扫描(CT)图像的视觉质量, 提出一种基于卷积神经网络的图像去噪方法。网络引入批量归一化, 并且学习的是低剂量CT图像到其噪声图像之间的映射; 使用空洞卷积在不提高复杂度的情况下增大感受野...

 PDF全文光学学报 | 2018, 38(04):0410003

 全卷积网络多层特征融合的飞机快速检测

辛鹏 许悦雷 唐红 马时平 李帅 吕超

[摘要]针对传统飞机检测方法准确率低、虚警率高、速度慢等问题, 提出一种全卷积神经网络多层特征融合的飞机快速检测方法。将浅层和深层的特征经过采样后在同一尺度进行融合, 以缓解由于深层特征图维度过低造成的对小目标表...

 PDF全文光学学报 | 2018, 38(03):0315003

 卷积神经网络用于近红外光谱预测土壤含水率

王 璨 武新慧 李恋卿 王玉顺 李志伟

[摘要]近红外光谱分析技术在土壤含水率预测方面具有独特的优势, 是一种便捷且有效的方法。 卷积神经网络作为高性能的深度学习模型, 能够从复杂光谱数据中自主提取有效特征结构进行学习, 与传统的浅层学习模型相比具有更强的...

 PDF全文光谱学与光谱分析 | 2018, 38(01):36

 基于深度卷积神经网络的红外过采样扫描图像点目标检测方法

林两魁 王少游 唐忠兴

[摘要]针对红外过采样扫描成像特点,提出一种基于深度卷积神经网络的红外点目标检测方法.首先,设计回归型深度卷积神经网络以抑制扫描图像杂波背景,该网络不含池化层,输出的背景抑制图像尺寸与输入图像一致;其次,对抑制后的...

 PDF全文红外与毫米波学报 | 2018, 37(02):219

 基于卷积神经网络的光学遥感图像检索

李宇 刘雪莹 张洪群 李湘眷 孙晓瑶

[摘要]提出了一种基于深度卷积神经网络的光学遥感图像检索方法。首先, 通过多层卷积神经网络对遥感图像进行卷积和池化处理, 得到每幅图像的特征图, 抽取高层特征构建图像特征库; 在此过程中使用特征图完成网络模型参数和So...

 PDF全文光学 精密工程 | 2018, 26(01):200

 基于深度卷积神经网络的海战场目标协同识别方法

郑光迪 潘明波 刘巍 吴学铜

[摘要]海战场的目标识别是敌我判断、精确跟踪以及准确打击的前提,在现代海战中起着至关重要的作用。针对舰船编队场景下的海战场典型目标的识别问题,提出了一种基于卷积神经网络的协同识别方法,该方法通过优化VGG-NET的层...

 PDF全文光学与光电技术 | 2018, 16(02):20

 基于加速区域卷积神经网络的夜间行人检测研究

叶国林 孙韶媛 高凯珺 赵海涛

[摘要]行人检测是机器人和无人车夜间工作应用中的重要任务之一, 采用加速区域卷积神经网络框架实现夜间红外图像中的行人检测, 用区域建议网络生成候选区域, 无需单独从图像中生成候选区域。区域建议网络和用于分类以及位置...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2017, 54(08):081003

 基于卷积神经网络的点云配准方法

舒程珣 何云涛 孙庆科

[摘要]点云配准是三维点云信息处理中的重要问题。传统点云配准方法计算量大,不利于实时计算与移动计算。针对传统点云配准方法存在的问题,提出了一种利用卷积神经网络进行点云配准的方法。首先计算点云的深度图像,利用卷...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2017, 54(03):031001

 基于红外与雷达的夜间无人车场景深度估计

姚广顺 孙韶媛 方建安 赵海涛

[摘要]单目红外图像的深度估计是夜间无人车场景理解的关键, 针对夜间无人车场景的深度估计, 提出一种基于深度卷积-反卷积神经网络的深度估计方法。将红外图像和雷达距离数据作为深度卷积-反卷积神经网络的输入, 并将深度估...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2017, 54(12):121003

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