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 Distributed Brillouin frequency shift extraction via a convolutional neural network

Yiqing Chang Hao Wu Can Zhao Li Shen Songnian Fu Ming Tang

[摘要]

 PDF全文Photonics Research | 2020, 8(05):690-697

 基于多尺度残差式卷积神经网络与双向简单循环单元的光学乐谱识别方法

吴琼 李锵 关欣

[摘要]光学乐谱识别在音乐信息检索和计算机辅助教学等领域有着重要价值,针对传统框架处理步骤复杂、精度较低,而基于深度学习的算法模型训练耗时久,且对难点音符识别误差较大的问题,提出了一种改进的卷积循环神经网络以提升...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(08):081006

 基于改进AlexNet的手指静脉识别

陶志勇 胡亚磊 林森

[摘要]针对AlexNet在手指静脉识别系统中训练耗时过长,识别准确率较低的问题,提出AlexNet的改进网络结构。针对AlexNet模型输入图像尺寸限制性强,自适应能力差的问题引入空间金字塔池化模式的网络结构。为了加快网络训练速度...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(08):081005

 基于卷积神经网络的室内麦克风阵列声源定位算法

焦琛 张涛 孙建红

[摘要]在室内麦克风阵列声源定位算法的研究中,混响和噪声对定位精度影响很大,传统的声源定位算法无法在高混响和低信噪比的环境中保持较高的定位精度。为了解决这一问题,提出一种基于卷积神经网络的室内声源定位算法,该算法...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(08):081021

 基于注意力机制的手写体中文字符识别

黄婉蓉 何凯 刘坤 高圣楠

[摘要]手写体中文的自动识别在文档数字化、手写笔记转录等方面有广泛应用。针对其具有的书写随意、结构复杂、数目众多等特点,提出了一种基于注意力机制的手写体中文识别方法。在卷积神经网络(CNN)模型的基础上,搭建了一种A...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(08):081002

 一种基于光强图像深度学习的波前复原方法

马慧敏 焦俊 乔焰 刘海秋 高彦伟

[摘要]基于深度学习的波前复原方法是利用训练好的卷积神经网络(CNN)模型并直接根据输入的光强图像得到波前像差的Zernike系数,不需要进行迭代计算,方法简单易于实现,便于快速获取相位。CNN的训练是通过对大量畸变远场光强图...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(08):081103

 基于导师-学生网络的驾驶行为识别方法

褚晶辉 张姗 汤文豪 吕卫

[摘要]提出了一种基于导师-学生网络的驾驶行为识别模型。考虑到驾驶动作是在局部区域发生的,将驾驶行为识别任务拆分成动作定位和动作分类两个子任务。针对动作定位任务,设计了网络层数较浅和接收高分辨率图像输入的导师网络...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(06):061019

 基于内容的医学图像检索研究进展

杨锋 魏国辉 曹慧 邢蒙蒙 刘静 张俊忠

[摘要]基于内容的医学图像检索方法是近年来计算机视觉领域的研究热点,已经广泛应用于计算机辅助诊断的研究中。概述了基于内容的医学图像检索方法的研究进展及意义,介绍了当前主流的医学图像检索算法及其优缺点,旨在引导研究...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(06):060003

 基于深度学习的行人属性识别

袁配配 张良

[摘要]针对监控场景的背景杂乱及行人被遮挡等问题,提出一种基于背景抑制的行人属性识别方法,该方法可以减小背景对行人属性识别的影响。首先,改进卷积神经网络以生成三个分支,将分支分别用于行人图像、人体区域、背景区域的...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(06):061001

 融合扩张卷积网络与SLAM的无监督单目深度估计

戴仁月 方志军 高永彬

[摘要]针对由一般卷积神经网络预测的粗糙特征生成的深度图质量低、监督学习处理任务限制数据量等问题,提出一种新颖的融合扩张卷积神经网络和同时定位与建图(SLAM)的无监督单目深度估计方法。该方法采用视图重构的思想估计深...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(06):061007

 一种面向移动端的图像风格迁移模型压缩算法

裴斐 刘进锋 李崤河

[摘要]基于Johoson等的图像风格转换网络模型,在保证网络性能的前提下,在原有的网络结构上,通过运用更高效的网络计算方法对原有残差网络进行优化。实验结果表明,改进后的方法在几乎不降低图像质量的前提下,一定程度上克服了...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(06):061021

 一种双注意力模型引导的目标检测算法

冀中 孔乾坤 王建

[摘要]为了解决对小目标物体识别精度较差的问题,提出了一种双注意力模型引导的目标检测算法。该方法基于单阶段检测算法的实现原理,通过引入两种注意力模型来提升检测性能,尤其是对小目标物体。首先在卷积神经网络中引入一个...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(06):061008

 C-3D可变形卷积神经网络模型的肺结节检测

阮宏洋 陈志澜 程英升 杨凯

[摘要]在C-3D卷积神经网络模型基础上,提出了一种三维可变形卷积神经网络以实现肺结节的检测。在模型的主体结构上,采用了三维可变形卷积和三维可变形池化的操作,解决了传统的方块卷积与池化在应对不规则的肺结节时,无法高效...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(04):041013

 基于灰色关联分析的卷积神经网络模型裁剪方法

黄世青 白瑞林 覃高鄂

[摘要]针对卷积神经网络巨大的计算量和存储量导致其难以应用于嵌入式终端设备的难题,提出了一种基于灰色关联分析的模型裁剪方法。利用基于灰色关联分析的裁剪方法处理经过数据训练后的权重模型文件,获得每个卷积核重要性的...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(04):041011

 基于卷积神经网络的特征融合视频目标跟踪方法

刘美菊 曹永战 朱树云 杨尚奎

[摘要]针对计算机视觉中目标跟踪的问题,提出基于卷积神经网络(CNN)提取深度特征并与边缘特征进行自适应融合的策略来实现视频目标的跟踪算法。卷积神经网络的低层网络可以获取目标的一部分空间结构、形状等特征;高层网络可以...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(04):041502

 基于卷积神经网络局部特征融合的人脸表情识别

姚丽莎 徐国明 赵凤

[摘要]为提高人脸表情分类的识别率和实时性,提出一种基于卷积神经网络(CNN)局部特征融合的人脸表情识别方法。首先,构建CNN模型,学习眼睛、眉毛、嘴巴3个局部区域的局部特征;然后,将局部特征送入到支持向量机(SVM)多分类器中...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(04):041513

 基于迁移学习的卷积神经网络森林火灾检测方法

富雅捷 张宏立

[摘要]传统的卷积神经网络目标检测算法需要使用大量的数据来对网络参数进行训练,会花费大量的时间,并且森林火灾数据属于小样本数据。基于此,提出一种基于迁移学习的卷积神经网络森林火灾检测算法,该算法采用迁移学习的方法...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(04):041010

 基于深度学习的点云语义分割综述

张佳颖 赵晓丽 陈正

[摘要]近年来,深度传感器和三维扫描仪的普及,使三维点云得到了快速发展。点云语义分割作为三维场景理解和分析的关键步骤,受到了研究者的广泛关注。深度学习具有优良的高层语义理解能力,基于深度学习的点云语义分割已成为当...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(04):040002

 基于深度学习的光学遥感图像飞机检测算法

董永峰 仉长涛 汪鹏 冯哲

[摘要]光学遥感图像目标检测一直都是遥感领域研究的热点之一,但现有的检测方法对背景复杂且尺寸较小的目标检测准确率不高。针对以上问题,提出了一种以Mask-RCNN为基础框架的目标检测方法。该算法以ResNet50为特征提取网络并...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(04):041007

 基于双线性卷积神经网络的视觉目标跟踪算法

张春婷

[摘要]当前的一阶段回归网络可以通过多分支响应图的融合获得多级信息。然而,现有算法的响应图融合方法主要是基于简单的逐元素相加或相乘运算。基于此,提出一种新的跟踪模型,该模型集成了基于双线性卷积神经网络的新型响应图...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(04):041501

 基于有效区域筛选的复杂背景植物图像识别方法

宋晓宇 金莉婷 赵阳 孙越 刘童

[摘要]为了提高复杂背景植物图像识别准确率,提出一种基于卷积神经网络(CNN)有效区域筛选的植物图像识别方法,该方法首先基于图像(花朵、叶片)数据集利用CNN训练一个有效区域筛选模型,使数据集通过该模型筛选后仍能保留花朵、...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(04):041016

 刑事案件现场图自动分类算法

王凯旋 李卓容 王晓宾 严圣东 唐云祁

[摘要]刑事案件现场图作为刑事案件现勘记录的重要组成部分,在法庭科学领域中发挥着重要作用,然而在公安实战中,现场图绘制不规范的情况仍然时有发生。基于此,提出一种基于卷积神经网络的现场图自动分类方法,实现对全国公安机...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(04):041009

 基于卷积神经网络的车牌定位算法

姜策 胡岸明 何为

[摘要]针对当前车牌识别系统在存在复杂环境以及车牌倾斜的情况下无法精确定位的问题,提出一种基于卷积神经网络的端到端车牌精确定位算法,从而精确计算车牌的坐标。通过Faster R-CNN对输入车辆图片中的信息进行处理,提取候选...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(02):021010

 基于卷积神经网络的雷达人体动作与身份多任务识别

侯春萍 蒋天丽 郎玥 杨阳

[摘要]为弥补单任务识别未充分利用相关任务监督信息的缺陷,提出了一种基于卷积神经网络的多任务识别模型。该模型引入注意力机制,对任务共享层的特征进行重校正,并结合多尺度结构进行特征融合,最后在任务特定层上进行多任务...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(02):021009

 基于特征融合的实时语义分割算法

蔡雨 黄学功 张志安 朱新年 马祥

[摘要]为满足自动驾驶、人机交互等任务对语义分割算法准确度和实时性的要求,提出一种基于特征融合技术的实时语义分割算法。首先,利用卷积神经网络自动学习图像深层特征的功能,设计一个浅而宽的空间信息网络输出低级别的空间...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(02):021011

 基于注意力机制的在线自适应孪生网络跟踪算法

董吉富 刘畅 曹方伟 凌源 高翔

[摘要]针对全卷积孪生(SiamFC)网络算法在相似目标共存和目标外观发生显著变化时跟踪失败的问题,提出一种基于注意力机制的在线自适应孪生网络跟踪算法(AAM-Siam)来增强网络模型的判别能力,实现在线学习目标外观变化并抑制背...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(02):021510

 基于多维特征融合的双目立体匹配算法研究

龚伟 秦岭 任高峰 周博

[摘要]大部分基于卷积神经网络的双目立体匹配算法往往将双目图像对的像素级别特征作为匹配代价进行计算,缺乏将全局特征信息结合到立体匹配算法的能力,导致不适定区域(如弱纹理区域、反光表面、细长结构、视差不连续区域等)...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(16):161501

 基于卷积神经网络和XGBoost的摔倒检测

赵心驰 胡岸明 何为

[摘要]提出了一种基于卷积神经网络和XGBoost的摔倒检测算法。采用基于squeeze-and-excitation模块的YOLO-v3算法对图片进行人体区域检测,在此基础上使用人体姿态估计网络获取人体关节点并提取出特征向量,再将其输入XGBoost进...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(16):161024

 基于目标区域的卷积神经网络火灾烟雾识别

冯路佳 王慧琴 王可 卢英 王钾

[摘要]在场景复杂、干扰较多的情况下,传统的火灾烟雾识别方法的识别性能不高。针对该问题,提出了一种基于目标区域的卷积神经网络火灾烟雾识别方法,构建两层的火灾烟雾识别模型,利用目标区域定位层的运动检测算法对火灾烟雾...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(16):161004

 基于三维卷积神经网络的点云图像船舶分类方法

任永梅 杨杰 郭志强 陈奕蕾

[摘要]为了进一步提高点云图像船舶分类方法的分类准确率,提出了一种基于三维卷积神经网络(3D CNN)的点云图像船舶分类方法。首先采用密度网格方法将点云图像转为体素网格图像,将体素网格图像作为3D CNN的输入对象;接着通过设...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(16):161022

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