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 基于深度学习的图像显著区域检测

纪超 黄新波 曹雯 朱永灿 张烨

[摘要]对区域的边界和物体边缘像素使用聚焦操作来计算区域显著特征,采用全局颜色显著性计算全局显著特征,基于卷积神经网络(CNN)融合区域显著特征和全局显著特征,获得最终的显著图,同时采用循环结构网络,多次参考周围环...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(09):091007

 基于卷积神经网络的棋子定位和识别方法

韩燮 赵融 孙福盛

[摘要]中国象棋棋子定位采用的传统图像处理方法,复杂度高;识别棋子采用的传统文字识别方法,泛化性较差、精确度较低。提出一种基于棋子颜色特征的分割方法和改进的二值图像滤波算法,实现了棋子的快速定位,不需要二次修...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(08):081007

 基于深度卷积神经网络的道路场景深度估计

袁建中 周武杰 潘婷 顾鹏笠

[摘要]提出了一种基于深度卷积神经网络的单目视觉深度估计方法,该方法采用端到端学习框架来构建模型。采用残差网络(ResNet)作为神经网络模型框架的编码部分来提取深度信息特征。采用密集连接卷积网络(DenseNet)对编码...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(08):081501

 基于卷积神经网络与长短期记忆神经网络的多特征融合人体行为识别算法

黄友文 万超伦 冯恒

[摘要]提出了一种基于卷积神经网络和长短期记忆(LSTM)神经网络的深度学习网络结构。采用特征融合的方法,通过卷积网络提取出浅层特征与深层特征并进行联接,对特征通过卷积进行融合,将获得的矢量信息输入LSTM单元。分别...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(07):071505

 基于深度学习的红外与可见光决策级融合跟踪

唐聪 凌永顺 杨华 杨星 同武勤

[摘要]提出了一种基于深度学习的红外与可见光决策级融合跟踪方法。通过建立参数传递模型,从现有基于深度学习的检测模型中抽取指定对象的可见光检测模型,作为红外检测的预训练模型,在采集的红外图像数据集上进行微调训练...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(07):071502

 基于深度学习航拍图像检测的梯度聚类算法

解博 朱斌 张宏伟 马旗 张扬

[摘要]针对在目标检测中现有方法检测速度慢的问题,基于航拍图像中人造物体含有大量边缘的特点,提出了一种基于梯度聚类的区域建议算法(APM)。利用目标检测算法对提取的感兴趣区域进行检测,在DOTA (Dataset for Object ...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(06):061007

 基于深度学习和人眼视觉系统的遥感图像质量评价

刘迪 李迎春

[摘要]提出了一种基于深度学习和人眼视觉特性的遥感图像质量评价方法。利用卷积神经网络和反向传播神经网络分类器,同时对遥感图像进行特征学习及模糊和噪声强度的等级分类。利用掩盖效应和感知加权因子修正评价模型,得到...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(06):061101

 基于改进的全卷积神经网络的资源三号遥感影像云检测

裴亮 刘阳 谭海 高琳

[摘要]提出了基于改进的深度学习全卷积神经网络的资源三号遥感影像云检测方法。将预训练后的深层卷积神经网络全连接层改为全卷积层,采用反卷积方法对特征图进行上采样,优化改进网络结构,并采用Adam梯度下降法加速收敛。...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(05):052801

 基于卷积神经网络的遥感图像目标检测

欧攀 张正 路奎 刘泽阳

[摘要]针对遥感图像中的目标检测问题,采用基于卷积神经网络的目标检测框架对目标进行提取,针对该网络制作了包含三类遥感图像中常见目标的目标检测数据集。为了解决遥感图像目标旋转角度较大的问题,将空间变换网络融入超...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(05):051002

 深度卷积网络压缩算法在焊缝识别中的应用

刘美菊 运勃

[摘要]传统图像识别算法识别模型单一且易受外部光照条件干扰,深度卷积网络模型虽然识别率高,但计算量大,设备成本高,因此提出基于深度同或卷积网络的改进型压缩算法。首先介绍了焊缝识别系统的组成和经典卷积神经网络模...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(05):051004

 基于生成对抗网络的多模态图像融合

杨晓莉 蔺素珍 禄晓飞 王丽芳 李大威 王斌

[摘要]针对多模态图像融合中多尺度几何工具和融合规则设计困难的问题,提出一种基于生成对抗网络(GANs)的图像融合方法,实现了多模态图像端到端的自适应融合。将多模态源图像同步输入基于残差的卷积神经网络(生成网络),通过网...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(16):161004

 基于深度学习的语义分割问题研究综述

张祥甫 刘健 石章松 吴中红 王智

[摘要]语义分割是计算机视觉领域的核心技术,通过对图像中的每个像素点进行分类,将图像分割成若干个具有特定语义类别的区域。近年来,卷积神经网络(CNN)不断取得突破性进展,利用深度学习方法处理语义分割问题展示出具大的潜力...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(15):150003

 基于深度学习行人属性自适应权重分配行人再识别方法

李净 管业鹏

[摘要]提出了一种基于深度学习自适应权重分配监控视频行人再识别方法。基于验证损失所反映的行人属性训练难度,结合行人属性与行人类别对应关系的信息熵,求解属性对分类的贡献率,自适应求解行人属性多任务分类的训练损失权重...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(14):141003

 基于多尺度特征提取和全连接条件随机场的图像语义分割方法

董永峰 杨雨訢 王利琴

[摘要]针对图像语义分割中图像的上下文信息利用不充分、边缘分割不清等问题,提出一种基于多尺度特征提取与全连接条件随机场的网络模型。分别以多尺度形式将RGB图像和深度图像输入网络,利用卷积神经网络提取图像特征;将深度...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(13):131007

 基于深度网络模型的视频序列中异常行为的检测方法

吴沛佶 梅雪 何毅 袁申强

[摘要]针对视频序列中的几种异常行为,构建训练模型,对其进行识别。使用卷积神经网络(CNN)进行特征提取并采用Adam算法(一种基于梯度的优化算法)进行优化。引入自适应池化层,筛选出判别的特征信息,减轻网络的计算量,加快识别...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(13):131101

 三维激光雷达在无人车环境感知中的应用研究

张银 任国全 程子阳 孔国杰

[摘要]环境感知是无人驾驶的核心技术之一,而利用三维激光雷达进行障碍物检测一直是国内外的研究热点。本文首先按照传感器的种类介绍了无人车障碍物检测方法的分类,然后介绍了基于三维激光雷达进行障碍物检测的基本原理,之后...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(13):130001

 基于三维挤压激励模块的视频分类

李宁孝 王国栋 王岩杰 胡诗语 王亮亮

[摘要]针对视频分类中时序特征的融合问题,将二维卷积神经网络中的挤压激励(SE)网络与三维卷积残差网络相结合,提出了新的三维挤压激励网络结构模块,该模块比直接转化而来的三维挤压激励模块多了一个时间维度系数,时间维度系...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(12):121004

 基于深度学习的单幅图像去雾算法

赵建堂

[摘要]提出了一种基于深度学习的单幅图像去雾算法。利用卷积神经网络,通过学习雾天图像与清晰图像的YUV(Y代表的是亮度,UV代表的是彩度)各个通道之间的映射关系实现去雾。网络结构由两个相同的特征模块组成,主要包括多尺度卷...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(11):111005

 小样本的多模态遥感影像高层特征融合分类

贺琪 李瑶 宋巍 黄冬梅 何盛琪 杜艳玲

[摘要]在使用深度学习模型研究遥感影像地物分类问题时,某些地物的遥感影像可用于训练的样本很少。同时,多样化的遥感影像获取方式产生了大量不同空间分辨率的多模态遥感影像。融合这些多模态遥感影像,弥补样本量少导致分类精...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(11):111001

 基于生成式对抗网络的细小桥梁裂缝分割方法

李良福 胡敏

[摘要]提出了一种基于生成式对抗网络的细小桥梁裂缝分割方法。该方法在判别器结构中引入分割分支,将生成式对抗网络与语义分割网络合二为一,兼具超分辨率图像重建功能与分割功能。在处理细小桥梁裂缝分割问题时,该方法先...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(10):101004

 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

 多模态融合的深度学习脑肿瘤检测方法

姚红革 沈新霞 李宇 喻钧 雷松泽

[摘要]针对目前传统方法脑肿瘤检测准确率低的问题, 提出一种基于深度学习的三维脑肿瘤检测方法.首先将不同模态的脑肿瘤磁共振成像影像进行融合, 获取不同模态下的脑肿瘤病灶三维空间特征; 然后在卷积层和池化层之间增加实列...

 PDF全文光子学报 | 2019, 48(07):0717001

 基于深度学习的红外与可见光决策级融合检测

唐 聪 凌永顺 杨 华 杨 星 路 远

[摘要]提出了一种基于深度学习的红外与可见光决策级融合检测方法。首先, 提出了一种介于深度学习模型之间的参数传递模型, 进而从基于深度学习的可见光物体检测模型上抽取了用于红外物体检测的预训练模型, 并在课题组实地采...

 PDF全文红外与激光工程 | 2019, 48(06):0626001

 计算光学成像在散射中的应用

郑珊珊 杨婉琴 司徒国海

[摘要]自然界中普遍存在光散射现象。如何通过散射介质实现高分辨率成像是光学成像领域亟待解决的重要问题。在早期研究中, 多重光散射被认为是雾霾、云层、生物组织等复杂介质成像中的障碍。然而, 最近研究表明, 散射并不是...

 PDF全文红外与激光工程 | 2019, 48(06):0603005

 基于卷积稀疏自编码的图像超分辨率重建

张 秀 周 巍 段哲民 魏恒璐

[摘要]针对卷积稀疏编码算法中特征映射的准确性的问题, 为了进一步提高图像超分辨率重建的的质量, 文中提出一种基于卷积稀疏自编码的图像超分辨率重建算法。该算法首先在预训练阶段利用稀疏自编码器对输入高低分辨率图像分...

 PDF全文红外与激光工程 | 2019, 48(01):0126005

 基于深度学习的道路标线自动提取与分类方法

黄刚 刘先林

[摘要]道路标线提取与分类是智慧城市建设中需要解决的关键技术之一,也是智能驾驶亟待解决的技术难题。提出了一种基于深度学习的道路标线自动提取与分类方法,通过移动窗口法结合相邻扫描线拓扑关系进行地面点云的提取,并生成...

 PDF全文中国激光 | 2019, 46(08):0804002

 基于深度迁移学习的微型细粒度图像分类

汪荣贵 姚旭晨 杨 娟 薛丽霞

[摘要]现有的细粒度分类模型不仅利用图像的类别标签, 还使用大量人工标注的额外信息。为解决该问题, 本文提出一种深度迁移学习模型, 将大规模有标签细粒度数据集上学习到的图像特征有效地迁移至微型细粒度数据集中。首先, ...

 PDF全文光电工程 | 2019, 46(06):180416

 基于深度学习的车位智能检测方法

徐乐先 陈西江 班亚 黄丹

[摘要]提出了一种基于深度学习的车位智能检测方法。利用TensorFlow深度学习平台对车辆目标识别模型进行了训练, 提取了有效车辆图像的优化间隔, 给出了车辆分布的精准识别结果, 实现了对车辆分布识别结果的有序编号和车位空...

 PDF全文中国激光 | 2019, 46(04):0404013

 面向军事目标识别的 DRFCN 深度网络设计及实现

刘俊 孟伟秀 余杰 李亚辉 孙乔

[摘要]自动目标识别(ATR)技术一直是军事领域中急需解决的重点和难点。本文设计并实现了一种新的面向军事目标识别应用的 DRFCN深度网络。首先, 在 DRPN部分通过卷积模块稠密连接的方式, 复用深度网络模型中每一层的特征, 实...

 PDF全文光电工程 | 2019, 46(04):180307

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