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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

 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

 基于全卷积神经网络的焊缝特征提取

张永帅 杨国威 王琦琦 马雷 王以忠

[摘要]基于深层卷积神经网络的特征学习能力, 提出了一种基于全卷积神经网络的焊缝特征提取方法。该方法利用全卷积神经网络将包含焊缝特征信息的像素预测出来, 通过融合低层与高层特征信息来补充焊缝边缘的特征信息。研究结...

 PDF全文中国激光 | 2019, 46(03):0302002

 太赫兹图像的超分辨率重建

卢贺洋 苏胜君 袁明辉 施伟斌

[摘要]太赫兹波相对于光波和红外而言, 波长较长, 因此太赫兹成像系统的空间分辨率较低。为了在一定程度上提高太赫兹图像的分辨率, 提出了一种超分辨率重建方法。该方法基于深度学习, 在原有残差结构上进行改进, 加深了网络...

 PDF全文红外技术 | 2019, 41(01):59

 一种改进的 HED网络及其在边缘检测中的应用

焦安波 何淼 罗海波

[摘要]HED网络( holistically nested edge detection network)被证明是目前用于边缘检测的一种性能较好的深度学习网络, 但在实际应用中发现, 将该网络用于前下视红外成像制导自动目标识别时, 会出现检测出的边缘不完整、不...

 PDF全文红外技术 | 2019, 41(01):72

 基于深度学习的单步目标检测器特征增强算法

孙元辉 徐智勇 张建林 许涛

[摘要]针对基于深度学习的目标检测网络模型多采用级联的卷积网络结构进行特征提取, 没有很好地利用多尺度特征融合的信息, 以及卷积往往采用方形卷积核而没有提取出具备方向性的特征等问题, 提出了一种特征提取模块, 采用不...

 PDF全文半导体光电 | 2019, 40(01):108

 类别非均衡遥感图像语义分割的全卷积网络方法

吴止锾 高永明 李磊 薛俊诗

[摘要]基于U-Net模型, 提出了一个全卷积网络(FCN)模型, 用于高分辨率遥感图像语义分割, 其中数据预处理采用了数据标准化和数据增强, 模型训练过程采用Adam优化器, 模型性能评估采用平均Jaccard指数。为提高小类预测的准确率...

 PDF全文光学学报 | 2019, 39(04):0428004

 基于生成对抗式神经网络的红外目标仿真方法

谢江荣 李范鸣 卫红 李冰

[摘要]提出了一种应用于红外目标仿真的模型。利用训练后的条件深度卷积生成对抗网络,只需输入随机噪声和类别标签,便能够自动产生预期类别的红外目标仿真图像。在手写数字数据集(MNIST)和红外数据集上分别训练模型参数,再...

 PDF全文光学学报 | 2019, 39(03):0311002

 基于深层残差网络的加速图像超分辨率重建

席志红 侯彩燕 袁昆鹏 薛卓群

[摘要]针对目前卷积神经网络的超分辨率算法存在卷积层数少、模型简单、计算量大、收敛速度慢以及图像纹理模糊等问题, 提出了一种基于深层残差网络的加速图像超分辨率重建方法, 该方法在提高图像分辨率的同时加快收敛速度。...

 PDF全文光学学报 | 2019, 39(02):0210003

 行车环境下钢轨轮廓激光条纹中心的提取方法

王胜春 韩强 王昊 赵鑫欣 戴鹏

[摘要]研究了行车环境下激光条纹图像中心线快速、准确且可靠的提取方法。基于ENet深度学习模型实现了激光条纹的多区段快速分割; 通过统计各区段内光条梯度方向的直方图来确定各分段光条的法线主方向, 并构造了相应的方向模...

 PDF全文光学学报 | 2019, 39(02):0212004

 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

 基于深度学习的乳液泵缺陷检测算法

马浩鹏 朱春媚 周文辉 殷 春

[摘要]为了实现对工业产品乳液泵的缺陷检测, 本文采集泵顶、泵上端、泵下端、尾管4个角度的样本图像, 并基于深度学习中迁移学习和卷积神经网络的原理分别构建各角度的分类模型以检测缺陷样本。首先, 使用Mini-ImageNet数据...

 PDF全文液晶与显示 | 2019, 34(01):81

 基于级联CNN的自然场景文本检测

易尧华 梁正宇 胡 越 卢利琼

[摘要]目前CNN成为计算机视觉领域, 特别是目标对象检测技术的主流方法之一。自然场景中的文本信息与一般目标对象不同, 目标检测算法对自然场景文本检测的鲁棒性差, 检测结果中的细小文本区域容易漏检, 狭长文本区域检测的完...

 PDF全文光学与光电技术 | 2019, 17(02):26

 基于时频图深度学习的雷达动目标检测与分类

牟效乾 陈小龙 苏宁远 关键 陈唯实

[摘要]雷达动目标检测技术一直是雷达信号处理领域中的关键技术,而传统的雷达动目标检测技术仅适用于匀速运动目标,检测性能有限。针对该问题提出一种基于卷积神经网络(CNN)时频图处理的雷达动目标检测方法,通过从雷达动目...

 PDF全文太赫兹科学与电子信息学报 | 2019, 17(01):105

 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

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