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 Multitask deep-learning-based design of chiral plasmonic metamaterials

Eric Ashalley Kingsley Acheampong Lucas V. Besteiro Peng Yu Arup Neogi Alexander O. Govorov Zhiming M. Wang

[摘要]

 PDF全文Photonics Research | 2020, 8(07):1213-1225

 Deep-learning-assisted, two-stage phase control method for high-power mode-programmable orbital angular momentum beam generation

Tianyue Hou Yi An Qi Chang Pengfei Ma Jun Li Liangjin Huang Dong Zhi Jian Wu Rongtao Su Yanxing Ma Pu Zhou

[摘要]

 PDF全文Photonics Research | 2020, 8(05):715-722

 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

 基于非局部方式特征融合的高光谱遥感图像分类算法

刘洪超 董安国

[摘要]针对高光谱图像数据维度高、特征非线性以及标签数据获取难度大的特点,结合堆栈稀疏自动编码网络,提出了一种基于非局部方式特征融合的二级分类算法。与传统堆栈稀疏自动编码网络相比,光谱角匹配算法将找到的与被分类像...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(06):061017

 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

 水下光学图像中目标探测关键技术研究综述

林森 赵颍

[摘要]对水下图像预处理和目标检测识别、跟踪关键技术进行了详细的归纳总结。根据是否需要构建模型,将水下图像预处理分为图像增强和图像复原,论述了增强和复原方法的基本思想及方法特点。对水下光学图像的目标检测识别与跟...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(06):060002

 基于残差通道注意力和多级特征融合的图像超分辨率重建

席志红 袁昆鹏

[摘要]针对模型VDSR(very deep super resolution)中存在的忽略特征通道间的相互联系,不能充分利用各层特征,以及参数量过大,计算复杂度过高等问题,本文提出了一种基于残差通道注意力和多级特征融合的图像超分辨率重建网络结...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(04):041504

 基于改进Faster RCNN的马克杯缺陷检测方法

李东洁 李若昊

[摘要]Faster RCNN在小目标的检测方面准确度和鲁棒性性能不够理想。为此,提出一种改进Faster RCNN对马克杯缺陷进行检测,将Faster RCNN和特征金字塔网络(FPN)相结合,增加使用细节化的浅层特征,使其对小目标有更好的检测效果...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(04):041515

 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

 基于深度学习的扩散光学层析成像重建综述

王慧泉 吴念 赵喆 韩广 王金海

[摘要]扩散光学层析成像(DOT)是一种利用近红外光来探测生物组织光学结构的低成本、无辐射损伤、成像深度深的在体光学功能性成像技术。由于生物组织体自身需满足强散射、低吸收以及成像空间分辨率高等需求,因此DOT重建的逆问...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(04):040003

 结合卷积受限玻尔兹曼机的CV图像分割模型

李晓慧 汪西莉

[摘要]传统图像分割方法主要依赖图像光谱、纹理等底层特征,容易受到图像中遮挡和阴影等的干扰。为此,提出一种基于卷积受限玻尔兹曼机的CV(Chan-Vest)图像分割模型,采用生成式模型——卷积受限玻尔兹曼机对目标形状建模并生...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(04):041018

 针对目标检测任务的基础网络

宋雅麟 庞彦伟

[摘要]针对目标检测与图像分类任务的差别,以及大多数目标检测器过于依赖分类基础网络的问题,提出一种针对目标检测任务的基础网络。该网络包含初始模块、特征融合模块和混合下采样模块。初始模块能减少输入图片信息的丢失;特...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(04):041021

 重点区域注意力学习的空对地目标检测算法

张萌 王仕成 杨东方

[摘要]在空基对地目标检测背景下,由于对地成像视角单一、目标尺寸随成像高度变化以及背景干扰复杂等,现有深度学习目标检测算法难以取得令人满意的效果。基于此,提出一种重点区域注意力学习机制,用于增强特征图的表达能力,同...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(04):041006

 基于Faster R-CNN深度网络的油菜田间杂草识别方法

张乐 金秀 傅雷扬 李绍稳

[摘要]为自动识别油菜田间的杂草,提出基于Faster R-CNN深度网络的油菜田间杂草识别方法,利用COCO数据集的深度网络模型进行迁移训练。首先,以自然环境条件下的油菜与杂草图像为样本,利用Faster R-CNN深度网络模型共享卷积特...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(02):021508

 改进Faster RCNN模型在棉花异性纤维识别中的应用

杜玉红 董超群 赵地 任维佳 蔡文超

[摘要]采用深度学习方法对棉花中的异性纤维进行分类识别。首先建立异性纤维数据集,针对异性纤维尺寸和形状多样性的特点,采用基于Faster RCNN的目标识别框架,以RseNet-50代替原始的VGG16作为异性纤维分类模型的特征提取网络...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(12):121007

 基于Faster R-CNN金丝猴优化检测方法

孙蕊 张旭 郭颖 于新文 陈艳 侯亚男

[摘要]采用深度学习方法,利用网络爬取、实地拍摄两种方式获取数据,并构建基于Faster R-CNN(region-based convolutional neural networks)的金丝猴优化检测模型。通过比较不同的模型,明确模型的最优构建方案;通过对比基于不...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(12):121022

 基于深度学习的目标检测与可行域分割研究

李立凯 卢炽华 邹斌

[摘要]为提高智能车快速检测物体对多种场景的适应能力,提出了多任务共享一个特征提取网络的联合方法。首先用ResNet-50作为编码器提取图像的特征;然后采用单发多框检测算法的多尺度特征预测和快速回归思想,对检测结果进行解...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(12):121013

 基于双通道空洞卷积神经网络的高光谱图像分类

胡丽 单锐 王芳 江国乾 赵静一 张智

[摘要]受空洞卷积在图像信息方面保持优秀性能的启发,为进一步提高分类精度,提出一种基于双通道空洞卷积神经网络(DCD-CNN)的高光谱图像分类框架。空洞卷积可扩展滤波器的感受野,有效地避免图像信息丢失,从而提高分类精度。在...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(12):122803

 深度学习目标检测方法及其主流框架综述

段仲静 李少波 胡建军 杨静 王铮

[摘要]目标检测作为机器视觉中重要任务之一,是人工智能体系中一个具有重要研究价值的技术分支。对于卷积神经网络框架、anchor-based模型和anchor-free模型三个主流的目标检测模型进行梳理。首先,综述了主流卷积神经网络框架...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(12):120005

 机器视觉中的人体检测算法优化

何倩倩 张荣芬 刘宇红

[摘要]提出了一种基于深度学习和景深信息的人体检测方法。采用基于深度学习的方法进行目标检测,运用深度图的景深信息判定人体的位置,将两者结合准确定位人体。本文方法通过深度摄像头采集RGB图及对应深度图,采用darknet-yo...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(10):101006

 基于改进YOLOv2模型的多目标识别方法

李珣 时斌斌 刘洋 张蕾 王晓华

[摘要]在YOLOv2算法的基础上,根据实际道路环境的变化对YOLOv2-voc的网络结构进行改进,基于ImageNet数据集和微调技术得到分类训练网络模型,根据训练结果与车辆目标特征的分析,对算法参数进行修改,获得改进的车型识别分类网络...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(10):101010

 基于深度残差全卷积网络的Landsat 8遥感影像云检测方法

张家强 李潇雁 李丽圆 孙鹏程 苏晓峰 胡亭亮 陈凡胜

[摘要]为了实现定量化应用目标,高精度的云层检测已成为遥感数据预处理的关键步骤之一。然而,传统的云检测方法存在特征复杂、算法步骤多、鲁棒性差,且无法将高级特征和低级特征相结合的缺陷,检测效果一般。针对以上问题,提出...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(10):102801

 基于中心点的遥感图像多方向舰船目标检测

张筱晗 姚力波 吕亚飞 韩鹏 李健伟

[摘要]针对目前基于深度学习的舰船目标斜框检测方法存在计算量大、效率低的问题,提出一种基于目标中心点的单阶段检测模型.由于舰船中心点不受舰船分布方向影响,模型主要思想是以目标中心点检测为基础,回归中心点处目标斜...

 PDF全文光子学报 | 2020, 49(04):0410005-410005

 深度学习技术在条纹投影三维成像中的应用

冯世杰 左超 尹维 陈钱

[摘要]条纹投影(结构光)三维成像是一种广泛使用的三维成像手段。近年来,集成式的三维传感器发展迅速,特别是基于结构光原理的三维传感器件已逐渐成为高端智能手机必不可少的一个重要传感单元。然而随着应用需求的不断增...

 PDF全文红外与激光工程 | 2020, 49(03):0303018-303018

 特征增强SSD算法及其在遥感目标检测中的应用

史文旭 谭代伦 鲍胜利

[摘要]为了提高对复杂场景下多尺度遥感目标的检测精度,提出了基于多尺度单发射击检测(SSD)的特征增强目标检测算法.首先对SSD的金字塔特征层中的浅层网络设计浅层特征增强模块,以提高浅层网络对小目标物体的特征提取能力...

 PDF全文光子学报 | 2020, 49(01):0128002-128002

 基于深度学习检测器的多角度人脸关键点检测

赵兴文 杭丽君 宫恩来 叶 锋 丁明旭

[摘要]针对人脸关键点检测(人脸对齐)在应用场景下的速度和精度需求, 首先在 SSD基础之上融合更多分布均匀的特征层, 对人脸框坐标进行级联预测, 形成对于多尺度人脸信息均具有更加鲁棒响应的深度学习检测器 MR-SSD。其次在局...

 PDF全文光电工程 | 2020, 47(01):190299

 基于深度学习的红外舰船目标识别

杨涛 戴军 吴钟建 金代中 周国家

[摘要]本文采用深度学习技术中的 YOLOv3(You Only Look Once Version 3)目标识别算法对红外成像仪从海面采集的红外图像中舰船进行识别。红外成像仪采集图像的频率高达 50帧/s,为了能减少网络计算时间,本文借鉴 YOLOv3的...

 PDF全文红外技术 | 2020, 42(05):426

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