首页 > 论文 > 标签

Hi,您目前在 全部期刊 'convolutional neural network', 共找到 125个内容。

   将选定结果: 

 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

 结合残差学习的尺度感知图像降噪算法

陈欢 陈清江

[摘要]提出了一种结合深度学习的图像降噪算法。采用尺度感知边缘保护滤波器对噪声图像进行多尺度分解,利用其尺度感知和边缘保持的特性对图像噪声等小结构信息进行移除,并保持边缘细节不变;将训练好的卷积神经网络模型用...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(09):091005

 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

 一种基于增强卷积神经网络的病理图像诊断算法

孟婷 刘宇航 张凯昱

[摘要]自动病理图像诊断是医学图像分析的一个重要课题,实现精确诊断的前提是提取健康与患病组织的形态特征。本文以深度神经网络为工具,提出一种增强卷积网络模型,通过训练一对互补的卷积神经网络,以优化病理图像诊断准...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(08):081001

 基于多特征卷积神经网络的手写公式符号识别

方定邦 冯桂 曹海燕 杨恒杰 韩雪 易银城

[摘要]提出了基于多特征稠密卷积神经网络的模型框架(DenseNet-SE)。与传统方法相比,DenseNet-SE采用数据驱动的方法,无需手工提取特征。该框架包含了稠密残差块的结构,能够获取深度特征。通过跳跃连接的方式,从浅层获取...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(07):072001

 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

 基于图像融合的无参考立体图像质量评价

黄姝钰 桑庆兵

[摘要]提出了一种基于图像融合的无参考立体图像质量评价算法。该算法利用小波变换分解重构立体图像的左右视图并融合在一幅图像中,归一化处理融合图像的亮度系数,均衡各部分亮度并保留融合图像的结构信息,使用卷积神经网...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(07):071004

 基于U-Net卷积神经网络的纳米颗粒分割

张芳 吴玥 肖志涛 耿磊 吴骏 刘彦北 王雯

[摘要]为了准确测量纳米颗粒的尺寸,依据透射电子显微镜拍摄的纳米颗粒图像,提出了一种基于U-Net卷积神经网络的颗粒自动分割方法。将U-Net部分网络结构与批量归一化层相结合,减弱了网络对初始化的依赖,提升了训练速度。...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(06):061005

 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

 基于帧特征及维特比解码的手写体与印刷体分类

林琴 夏俊峰 涂铮铮 郭玉堂

[摘要]为有效区分手写体与印刷体,提出了一种基于卷积神经网络隐层帧特征的分类方法。基于卷积神经网络,提取隐层帧特征,利用高斯混合模型结合隐马尔可夫模型的方法对该特征进行建模,再通过维特比解码算法判定每帧特征的...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(06):061003

 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

 基于可分离残差模块的精确实时语义分割

路文超 庞彦伟 何宇清 王建

[摘要]针对当前智能驾驶领域场景理解中的语义分割算法无法同时满足高精度和高效率要求的问题,提出了精确高效的语义分割算法。基于可分离残差模块和降采样模块,设计了充分利用其学习能力和学习效率的高效精确语义分割网络...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(05):051005

 复杂背景下车型识别分类器

张洁 赵红东 李宇海 闫苗 赵泽通

[摘要]细粒度车型图像的类间特征差异小,在复杂图片背景中识别干扰因素多。为提高模型在复杂背景中对图像的特征提取能力和识别准确度,提出了基于支持向量机(SVM)和深度卷积神经网络(DCNN)的分类器集成模型Softmax-SVM...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(04):041501

 基于改进特征金字塔的Mask R-CNN目标检测方法

任之俊 蔺素珍 李大威 王丽芳 左健宏

[摘要]提出了一种基于改进特征金字塔的Mask R-CNN目标检测方法。实验结果表明,在目标边缘和包围盒两项检测中,相比于Mask R-CNN检测框架,所提方法在不同的交并比阈值下的平均准确率分别提高了约2.4%和3.8%。尤其对于中等...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(04):041502

 基于改进多尺度特征图的目标快速检测与识别算法

单倩文 郑新波 何小海 滕奇志 吴晓红

[摘要]针对目标检测与识别在精度和实时性方面的要求, 提出了一种基于改进多尺度特征图的目标快速检测与识别算法。算法在原始SSD模型的基础上, 利用卷积神经网络自动提取多尺度特征图, 构建了一种有效的卷积特征图融合模块,...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(02):021002

 基于卷积神经网络的高光谱遥感地物多分类识别

闫苗 赵红东 李宇海 张洁 赵泽通

[摘要]在进行遥感图像多分类识别时, 针对使用传统方法遇到的分类模型特征提取困难、分类精度不理想、分类种类少等问题, 研究了卷积神经网络(CNN)模型在高光谱遥感地物多分类识别中的可行性及不同CNN 模型对高光谱遥感地物多...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(02):021702

 基于卷积神经网络的激光距离选通式成像目标识别

王书宇 陶声祥 杨钒 艾磊

[摘要]为解决距离选通式激光成像中由于图像模糊而导致目标识别率偏低的难题, 提出一种保留特征的卷积神经网络(KFCNN)模型, 用于激光选通图像中的目标识别。与传统的卷积神经网络不同, KFCNN使用一个特征保留层来提高模糊目...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(02):021001

 基于卷积神经网络的短切毡缺陷分类

卓东 景军锋 张缓缓 苏泽斌

[摘要]基于卷积神经网络,提出了短切毡缺陷分类的方法。通过旋转、平移和翻转对数据集进行扩充,解决了小数据样本在深度卷积神经网络中的过拟合问题;利用迁移学习的思想加速网络收敛,提高了网络的泛化能力;对比了不同网...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(10):101009

 结合全卷积神经网络与条件随机场的资源3号遥感影像云检测

裴亮 刘阳 高琳

[摘要]提出一种结合全卷积神经网络与条件随机场的资源3号卫星遥感影像云检测方法。优化了全卷积神经网络(FCN)模型,对3次上采样后的全卷积神经网络(FCN-8s)进行上采样,采用自适应+动量算法调整参数学习率加速收敛;将...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(10):102802

 一种基于级联卷积网络的三维脑肿瘤精细分割

褚晶辉 李晓川 张佳祺 吕卫

[摘要]提出了一种基于级联的2.5维(2.5D)卷积神经网络。将该任务拆分为脑肿瘤整体分割、肿瘤核分割、增强肿瘤分割三个子任务,并将三个结果合并生成最终结果。在每个子任务中,对三维(3D)图像进行轴向、矢向和冠向的裁取...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(10):101001

 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

 融合特征和决策的卷积-反卷积图像分割模型

冯晨霄 汪西莉

[摘要]基于全卷积网络提出了一种图像分割模型以获取目标分割结果, 模型包含两个结构相同的深层神经网络分支, 每个分支采用卷积-反卷积的结构实现特征提取和从特征恢复目标区域; 两个分支接收不同类型图像输入, 将来源于两个...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(01):011008

 自适应特征选择的分层卷积视觉跟踪

熊昌镇 车满强 葛金鹏

[摘要]为提升分层卷积相关滤波跟踪算法的速度和精度, 减少无效卷积通道特征对跟踪精度的影响, 提出一种自适应特征选择的分层卷积相关滤波跟踪方法.该方法选取能表征目标的双层卷积特征, 将相关滤波训练与预测合并, 在视频序...

 PDF全文光子学报 | 2019, 48(03):0315002

 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

 融合多尺度上下文卷积特征的车辆目标检测

高琳 陈念年 范勇

[摘要]针对现有的基于卷积神经网络的车辆目标检测算法不能有效地适应目标尺度变化、自身形变以及复杂背景等问题, 提出了一种融合多尺度上下文卷积特征的车辆目标检测算法。首先采用特征金字塔网络获取多个尺度下的特征图, ...

 PDF全文光电工程 | 2019, 46(04):180331

 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

 基于多层深度特征融合的极化合成孔径雷达图像语义分割

胡涛 李卫华 秦先祥

[摘要]针对传统特征表征能力较弱的问题,提出了一种基于多层深度特征融合的极化合成孔径雷达图像语义分割方法;利用经过预训练的VGG-Net-16模型提取表征能力更强的多层图像特征,再将各层深度特征分别用于训练对应的条件随...

 PDF全文中国激光 | 2019, 46(02):0210001

 基于卷积神经网络的恒星光谱自动分类方法

石超君 邱 波 周亚同 段福庆

[摘要]恒星光谱自动分类是研究恒星光谱的基础内容, 快速、 准确自动识别、 分类恒星光谱可提高搜寻特殊天体速度, 对天文学研究有重大意义。 目前我国大型巡天项目LAMOST每年发布数百万条光谱数据, 对海量恒星光谱进行快速、...

 PDF全文光谱学与光谱分析 | 2019, 39(04):1312

首页上一页12345下一页尾页