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 基于改进SSD的实时检测方法

陈立里 张正道 彭力

[摘要]卷积神经网络已广泛应用于目标检测领域, 然而基于卷积神经网络的方法所需要的计算量大, 以至于此类方法难以在计算能力有限的平台上运行。为此提出了一种基于SSD(Single Shot MultiBox Detector)的快速检测方法, 即Fa...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(01):011002

 基于全卷积对称网络的目标尺度自适应追踪

孙晓霞 庞春江

[摘要]针对目标追踪过程中由于目标快速运动及尺度变化导致追踪失败的问题, 提出了一种基于全卷积对称网络的目标尺度自适应追踪算法。首先利用MatConvNet框架构建全卷积对称网络, 使用训练好的网络得到实验图像与模板的多维...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(01):011502

 结合目标检测的多尺度相关滤波视觉跟踪算法

王红雨 汪梁 尹午荣 胡江颢 乔文超

[摘要]为满足视觉跟踪算法对跟踪精度与跟踪速度的要求, 提出一种结合目标检测的多尺度相关滤波视觉跟踪算法。所提算法基于深度学习的目标检测算法找出图像中目标的位置和尺寸, 利用相关滤波算法对所给出的目标特征进行视觉...

 PDF全文光学学报 | 2019, 39(01):0115004

 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

 一种基于深度学习的多聚焦图像融合算法

陈清江 李毅 柴昱洲

[摘要]针对深度学习在计算机视觉上的良好表现,提出一种基于深度学习的多聚焦图像融合算法,在原有的AlexNet网络模型基础上改进了卷积核大小、步长等;利用改进后的深度学习网络特有的得分机制分类了聚焦图像块与散焦图像块...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(07):071015

 深度学习在视觉定位与三维结构恢复中的研究进展

鲍振强 李艾华 崔智高 袁梦

[摘要]介绍了利用深度学习从图像或视频中恢复三维结构、进行深度估计和实现视觉传感器实时定位方面的研究与应用;对深度学习的研究概况进行了介绍;深入分析和比较了有无监督情况下具有代表性的深度学习算法和系统;对近年...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(05):050007

 基于区域全卷积网络结合残差网络的火焰检测方法

洪伟 李朝锋

[摘要]传统的火焰检测方法大多基于火焰的物理信号手动设计火焰特征, 根据其使用模式进行识别。这类方法容易被外部环境干扰, 且手动设计的火焰特征泛化性不强, 当火焰形态或场景变化剧烈时, 会降低识别精度。针对这一问题, ...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(04):041011

 深度学习与激光诱导荧光在假酒识别中的应用

来文豪 周孟然 王亚 胡锋 李大同 赵舜

[摘要]假酒的快速识别在食品安全领域具有重要意义,但现有的白酒检测技术无法既快速又准确地识别市售假酒。提出一种快速辨识白酒真假的方法,即利用激光诱导荧光技术获取待测白酒的荧光光谱,调整其大小后输入深度学习算法...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(04):043001

 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

 一种结合深度置信网络与最优尺度的植被提取方法

刘祖瑾 杨玲 刘祖涵 段琳琳 乔贤贤 龚娇娇

[摘要]针对利用现有深度学习方法进行植被提取时出现的相邻地物处于同一窗口、分类结果出现一些无用破碎图斑和“椒盐现象”等问题, 提出最优分割尺度与深度置信网络相结合的方法进行植被提取研究, 并利用光谱-纹理特征等信息...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(02):021001

 改进的基于卷积神经网络的人数估计方法

张红颖 王赛男 胡文博

[摘要]估算监控场景中的人数是安防监控的重要任务之一, 当人群密集、行人之间存在遮挡时, 人数估计较困难。因此, 针对密集场景下的人数估计问题, 提出了一种改进的基于卷积神经网络的人数估计方法。为了改善摄像透视畸变带...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(12):121503

 基于典型医学图像的分类技术研究进展

张薇 吕晓琪 吴凉 张明 李菁

[摘要]分类是医学图像在计算机辅助诊断和模式识别领域的一个研究热点。精确地对人体解剖结构和病变区域进行分类能够最大程度辅助医生更精确、更快速地诊断病情。针对医学图像的特殊性, 首先从图像预处理、图像分割、特征提...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(12):120007

 基于改进卷积神经网络的稠密视差图提取方法

黄东振 赵沁 刘华巍 李宝清 袁晓兵

[摘要]针对现有的卷积神经网络方法所生成的视差图中细节损失严重的问题, 提出了在结构上改进的新方法。将原有网络中特征提取部分的4层卷积结构提升到7层, 最大化提高了精度; 在网络中引入了双金字塔结构, 将多尺度降采样信...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(12):121004

 基于卷积神经网络的单幅图像超分辨

史紫腾 王知人 王瑞 任福全

[摘要]与传统的超分辨算法相比, 基于卷积神经网络的超分辨算法具有较大优势, 但仍存在训练时间较长、重建图像纹理不够清晰等问题。基于此, 在原有的卷积神经网络超分辨重建算法基础上进行了以下优化:放弃原有的修正线性单...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(12):121001

 结合深度学习的图像显著目标检测

赵恒 安维胜

[摘要]基于一种改进的跨层级特征融合的循环全卷积神经网络, 提出了一种结合深度学习的图像显著目标检测算法。通过改进的深度卷积网络模型对输入图像进行特征提取, 利用跨层级联合框架进行特征融合, 生成了高层语义特征的初...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(12):121003

 一种基于角度距离损失函数和卷积神经网络的人脸识别算法

龙鑫 苏寒松 刘高华 陈震宇

[摘要]在开集协议下设计了一种基于角度距离损失函数和密集连接卷积神经网络的人脸识别算法, 以实现深度人脸识别。所设计的网络结构使用基于角度距离的损失函数, 让人脸特征的区分度更高, 符合特征的理想分类标准。同时, 所...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(12):121505

 基于暗通道去雾和深度学习的行人检测方法

田青 袁曈阳 杨丹 魏运

[摘要]行人检测是实现智能交通与客流监控的关键技术,深度学习方法训练模型已经在行人检测领域取得了良好的效果。但是当训练样本质量不佳时,训练的模型往往不能得到令人满意的效果。为了提高雾霾天气与曝光较强环境下的行...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(11):111007

 基于深度学习的极光序列自动分类方法

张浩 陈昌红

[摘要]提出一种基于深度学习的极光序列分类方法,有效结合卷积神经网络(CNN)特征丰富的空间域信息和长短时记忆(LSTM)网络捕捉序列信息的优势,并利用极光的属性对CNN添加反馈约束调节使特征更契合极光图像。在中国北极黄...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(11):111504

 基于Grassmann流形几何深度网络的图像集识别方法

刘天赐 史泽林 刘云鹏 张英迪

[摘要]近年来, 深度学习以其强大的非线性计算能力在目标检测和识别任务中取得了巨大的突破。现有的深度学习网络几乎都是以数据的欧氏结构为前提, 而在计算机视觉中许多数据都具有严格的流形结构, 如图像集可表示为Grassman...

 PDF全文红外与激光工程 | 2018, 47(07):0703002

 基于人眼视觉特性的深度学习全参考图像质量评价方法

姚 旺 刘云鹏 朱昌波

[摘要]针对现有的图像质量评价方法普遍为人工设计特征, 难以自动且有效提取到符合人类视觉系统的图像特征, 受人眼视觉特性的启发, 提出一种新的基于卷积神经网络的全参考图像质量评价方法(DeepFR)。该方法基于对数据集本身...

 PDF全文红外与激光工程 | 2018, 47(07):0703004

 双监督信号深度学习的电气设备红外故障识别

贾 鑫 张惊雷 温显斌

[摘要]为提高电气设备红外故障图像识别准确率, 提出了基于双监督信号深度学习的电气设备红外故障图像识别方法。首先, 使用Slic超像素分割算法合并相似像素成区域块; 其次, 根据改进后HSV空间的亮度信息判别设备温度异常区域...

 PDF全文红外与激光工程 | 2018, 47(07):0703003

 基于深度谱卷积神经网络的高效视觉目标跟踪算法

郭 强 芦晓红 谢英红 孙 鹏

[摘要]提出了一种基于深度频谱卷积神经网络的视觉目标跟踪算法。该算法在深度模型训练阶段采用谱池化替代深度卷积神经网络中的最大池化过程, 用贝叶斯分类器替代softmax损失层计算最大分类值, 并将其整合到深度神经网络跟踪...

 PDF全文红外与激光工程 | 2018, 47(06):0626005

 基于深度学习物体检测的视觉跟踪方法

唐 聪 凌永顺 杨 华 杨 星 郑 超

[摘要]提出了一种基于深度学习物体检测的视觉跟踪方法。该方法利用深度学习在特征表达上的优势, 采用基于回归的深度检测模型SSD(Single Shot Multibox Detector)提取候选目标, 并结合颜色直方图特征和HOG(Histogram of Ori...

 PDF全文红外与激光工程 | 2018, 47(05):0526001

 基于对抗生成网络的纹理合成方法

余思泉 韩 志 唐延东 吴成东

[摘要]纹理合成是计算机图形学、计算机视觉和图像处理领域的研究热点之一。传统的纹理合成方法往往通过提取有效的特征样式或统计量并在该特征信息的约束下生成随机图像来实现。对抗生成网络作为一种较新的深度网络形式, 通...

 PDF全文红外与激光工程 | 2018, 47(02):0203005

 基于多形态红外特征与深度学习的实时驾驶员疲劳检测

耿 磊 梁晓昱 肖志涛 李月龙

[摘要]疲劳驾驶是导致车祸的重要诱因, 严重危害道路交通安全, 而车辆行驶过程中的光照条件变化、驾驶员姿态调整和眼镜遮挡等因素将对疲劳检测任务产生不利的影响。针对以上问题, 提出了基于深度学习的驾驶员疲劳检测算法。...

 PDF全文红外与激光工程 | 2018, 47(02):0203009

 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

 基于双模全卷积网络的行人检测算法(特邀)

罗海波 何 淼 惠 斌 常 铮

[摘要]在近距离行人检测任务中, 平衡算法的检测精度与检测速度对于检测算法的实际应用有着重要意义。为了快速并准确地检测出近景行人目标, 提出了一种基于模型融合全卷积网络的行人检测算法。首先,通过全卷积检测网络对图像...

 PDF全文红外与激光工程 | 2018, 47(02):0203001

 深度学习的MPCANet火灾图像识别模型设计

张秀玲 侯代标 张逞逞 周凯旋 魏其珺

[摘要]针对火灾发生时, 火灾图像背景复杂、人工特征提取过程繁琐、对火灾图像的识别泛化能力不强、容易出现精度不高、误报和漏报等问题, 提出了张量对象特征提取的多线性主成分分析(Multilinear Principal Component Analy...

 PDF全文红外与激光工程 | 2018, 47(02):0203006

 生成式对抗神经网络的多帧红外图像超分辨率重建

李方彪 何 昕 魏仲慧 何家维 何丁龙

[摘要]生成式对抗神经网络在约束图像生成表现出了巨大潜力, 使得其适合运用于图像超分辨率重建。但是使用生成式对抗神经网络重建后的超分辨率图像存在过度平滑, 缺少高频细节信息的缺点。针对单帧图像超分辨率重建方法不能...

 PDF全文红外与激光工程 | 2018, 47(02):0203003

 时空特征融合深度学习网络人体行为识别方法

裴晓敏 范慧杰 唐延东

[摘要]基于自然场景图像的人体行为识别方法中遮挡、背景干扰、光照不均匀等因素影响识别结果, 利用人体三维骨架序列的行为识别方法可以克服上述缺点。首先, 考虑人体行为的时空特性, 提出一种时空特征融合深度学习网络人体...

 PDF全文红外与激光工程 | 2018, 47(02):0203007

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