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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

 基于余弦距离损失函数的人脸表情识别算法

吴慧华 苏寒松 刘高华 李燊 苏晓

[摘要]为解决人脸表情识别任务中存在的类内表情差异性大、类间表情相似度高的问题,基于传统的Softmax损失函数和Island损失函数,提出一种新的基于余弦距离损失函数来指导深度卷积神经网络的学习。该方法不仅可以减小特征空间...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(24):241502

 基于改进的特征提取网络的目标检测算法

乔婷 苏寒松 刘高华 王萌

[摘要]针对目标检测准确率低,物体位置不精准的缺点,设计了一种基于改进的特征提取网络的目标检测算法。首先将训练集进行数据增强;其次设计了一种双通道网络,用于目标检测算法Faster R-CNN的特征提取;最后在算法的预测部分,...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(23):231008

 融合多尺度特征的目标检测模型

刘万军 王凤 曲海成

[摘要]为使YOLOv2算法在保证检测速度的同时进一步提高目标检测的精确率,在YOLOv2模型的基础上提出RF-YOLOv2新模型。该模型先将KITTI数据集经过聚类,选出最适合KITTI数据集的候选框个数和候选框尺寸;其次在网络结构的训练部...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(23):231007

 一种多任务的卷积神经网络目标分类算法

张苗辉 张博 高诚诚

[摘要]提出一种基于细粒度图像和多属性融合的多任务卷积神经网络(MTCNN)。该网络主要包含几个关键环节,首先在网络中增加标签输入层,复制并分离输入的多个标签,通过全连接层与多个任务相匹配,增加与标签数量相应的Softmax损...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(23):231502

 一种组合型损失函数的位姿估计算法

张德 李国璋 王怀光 张峻宁

[摘要]基于卷积神经网络(CNN)的目标位姿估计模型的损失函数大多采用两点之间的欧氏距离作为评判准则,虽然该损失函数计算简单、运算速度快,但训练规则不够全面、缺乏对目标的全局认识。针对这一问题,提出了一种基于组合型损...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(22):221002

 基于卷积神经网络的教室人脸检测算法

王萌 苏寒松 刘高华 李燊

[摘要]针对教室场景下后排学生人脸微小难以检测的情况,提出一种基于卷积神经网络的教室人脸检测算法。采用两阶段检测形式,运用残差神经网络的结构对教室人脸进行特征提取,同时构建特征金字塔,并将Softmax损失函数与中心特征...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(21):211501

 基于图卷积网络的深度学习点云分类模型

王旭娇 马杰 王楠楠 马鹏飞 杨立闯

[摘要]PointNet是三维点云分类中具有代表性的研究成果,该模型开创性地利用深度学习模型对点云进行分类,取得了较好的效果。但是PointNet模型只考虑点云的全局特征而忽略每个点的局部信息,为弥补这个缺陷,提出基于图卷积网络...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(21):211004

 姿态引导与多粒度特征融合的行人再识别

张良 车进

[摘要]行人再识别系统中,检索到的行人图像会出现较大的姿态差异、复杂的视角变化以及检测框中行人图像不对齐等问题,为此,提出一种可以直接使用人体关键点信息进行行人图像对齐,并在此对齐基础上提取多粒度特征的重识别算法...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(20):201501

 基于深度学习的单目图像深度估计的研究进展

李阳 陈秀万 王媛 刘茂林

[摘要]利用二维图像来进行场景的深度估计是计算机视觉领域的经典问题之一,也是实现三维重建、场景感知的重要环节。近年来基于深度学习的单目图像深度估计发展迅速,各种新算法层出不穷。介绍了深度学习在这一领域的应用历程...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(19):190001

 基于自动编码机的高光谱遥感图像分类

董安国 刘洪超 张倩 梁苗苗

[摘要]根据高光谱遥感图像数据维度高、空间相关性、特征非线性的特点,提出了一种基于深度学习的空-谱特征提取分类算法。首先在堆栈稀疏自动编码机中加入权重衰减项,再利用主成分分析方法对图像数据进行降维处理,然后根据主...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(19):192801

 显著性偏振参量深度稀疏特征学习的目标检测方法

王美荣 徐国明 袁宏武

[摘要]基于偏振成像特点和深层特征分类需求,提出一种显著性偏振参量深度稀疏特征学习的目标检测方法。首先在偏振解析基础上构造显著性偏振参量图像作为检测源图像;然后在判别式字典对下对待检测图像进行稀疏特征学习,并以字...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(19):191101

 基于深度学习的管制物品自动检测算法研究

吉祥凌 吴军 易见兵 张晓光

[摘要]提出一种对图片分区域检测的特征融合目标检测算法。利用角度旋转方法对数据集进行扩增;在Single Shot MultiBox Detector(SSD)算法的基础上,采用多尺度特征融合的方法在浅层特征图中融合更深层的特征,以扩大浅层特征图...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(18):180402

 融合Gist特征与卷积自编码的闭环检测算法

邱晨力 黄东振 刘华巍 袁晓兵 李宝清

[摘要]闭环检测算法可消除视觉同时定位与建图(VSLAM)系统的累计误差,并对构建全局一致性地图有重要作用。针对现有传统闭环检测算法在视角与场景外观变化下准确率与稳健性降低,及部分基于深度学习方法特征提取与闭环识别实时...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(18):181501

 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

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