利用卷积神经网络实现单目深度估计

王欣盛;张桂玲;, 计算机工程与应用 发表时间:2019-07-24 11:00 期刊

针对利用深度学习方法对街道图像进行深度估计,提出采用语义分割的方法解决深度图出现边界模糊等问题。估计深度通过左右视角图生成视差图进行无监督的训练。在网络模型中添加语义分割层,采取多个空洞卷积并行的结构增加感受野,同时减少了图像下采样的次数,降低了由于下采样带来的信息损失,使得的结果更加准确。这也是在深度估计中首次与空洞卷积相结合增加准确率。通过对KITTI街道数据集进行训练,与现有结果相比,除了增加检测准确性,降低错误率之外,使得效果图中的物体更加清晰,并且在效果图中还保留...


基于密集模块与特征融合的SSD目标检测算法

周凡; 朴燕; 秦晓伟, 计算机工程与应用 发表时间:2019-07-30 07:37 期刊

通过对原SSD模型的研究与分析,针对其对小目标检测能力较弱的问题。提出了一种基于密集模块与特征融合操作的改进模型。该模型以Inception-ResNet-V2与DenseNet为基础,吸取了其中inception模块中稀疏连接与密集网络中密集连接的研究思路,将两种方法融合在一起,提出了inception-dense特征提取结构。并采取了网络整体增加BN层的构建策略,在每个卷积层之后都增加BN层。在多尺度检测的部分,借鉴并改进了特征金字塔的特征融合模块来加强对中小目标的检


结合注意力机制的循环神经网络复述识别模型

李旭; 姚春龙; 范丰龙; 于晓强, 控制与决策 发表时间:2019-08-01 14:56 期刊

传统的基于深度学习的复述识别模型通常以关注文本表示为核心,忽略了对多粒度交互特征的挖掘与匹配。为此,本文建模文本交互空间,分别利用双向长短时记忆网络对两个候选复述句按条件编码,基于迭代隐状态的输出,通过逐词软对齐的方式从词、短语、句子等多个粒度层次上推理并获取句子对的语义表示,最后综合不同视角的语义表达利用softmax实现二元分类。为解决复述标注训练语料不足的瓶颈问题,本文在超过580,000句子对的数据集上利用语言建模任务对模型参数无监督预训练,再使用预训练好的参数在标...


基于高阶统计信息的深度哈希学习方法

顾岩;赵崇宇;黄平;, 计算机工程 发表时间:2019-08-06 13:35 期刊

深度哈希由于其检索效率和存储代价的优势被广泛应用于大规模图像检索领域,并取得良好效果。为增强哈希编码的区分能力,提高检索准确率和时间效率,本文提出了一种基于高阶统计信息的深度哈希学习模型(Balanceable and Compatible Multi-Index Deep High-order Hashing, BCI-DHH)。首先,采用改进的VGG-m对输入的图像分别提取基于层内的自相关特征和基于层间的互相关特征,并生成了归一化的高阶统计向量;其次,通过引入权重参数对...


基于深度学习的胸部14种常见病变诊断方法

张驰名; 王庆凤; 刘志勤; 黄俊; 陈波; 付婕; 周莹, 计算机工程 发表时间:2019-08-08 16:42 期刊

...度的差异性与多样性,且疾病样本不平衡等问题,用深度学习来检测、定位胸部疾病仍是一项具有挑战性的任务。针对以上问题,本文提出了一种胸部疾病诊断网络,首先通过压缩-激励模块实现自适应特征重标定,提高网络细粒度分类能力,其次采用全局最大-平均池化层增强网络病理特征的空间映射能力;然后使用焦点损失减少简单、易分类样本的权重,使得模型在训练时更专注于困难、易错分样本的学习;最后,通过梯度加权类激活映射实现弱监督病变区域可视化定位,为网络预测结果提供相应的视觉解释,进一步加深临床医生对...


面向财税领域的实体识别与标注研究

仇瑜; 程力, 计算机工程 发表时间:2019-08-08 17:01 期刊

...法难以取得理想的效果。针对该问题,本文以财税领域为例,研究领域实体识别与标注方法,实现知识库的动态扩充。根据领域特征,首先定义一组层次实体类别集,使用远程监督的方法获取训练语料;然后使用一种基于字、词特征相结合的深度神经网络模型进行识别实体边界;最后将实体类别标注作为多标签多类别分类任务,提出一种基于集成学习的方法进行实体类别标注。针对本文提出的方法设计评估实验,并在真实数据集上进行了测试和验证,实验结果表明本文方法相比于基准方法有较为显著的提升。...


融合深度学习与搜索的实时策略游戏微操方法

陈鹏; 王子磊, 计算机工程 发表时间:2019-08-09 14:38 期刊

...传统搜索方法在面对大规模战斗场景时存在的搜索效率低下、搜索空间有限等问题,提出了深度学习与在线搜索相结合的方法,实现学习模型对搜索过程的引导。具体地,首先提出一种基于编码-解码卷积架构的联合策略网络(JPN),然后将其嵌入到三种经典搜索方法(PGS,POE和SSS +)中。实验结果表明,JPN可以显著增强原始搜索方法,包括单元数量达到100的情形;改进搜索方法在StarCraft:BroodWar的两个基准场景中击败内置AI,胜率接近当前最好方法。...


基于二阶TD误差的双网络DQN算法

陈建平; 周鑫; 傅启明; 高振; 付保川; 吴宏杰, 计算机工程 发表时间:2019-08-09 14:55 期刊

针对DQN算法由于过估计所导致的收敛稳定性差的问题,提出一种基于二阶TD误差的双网络DQN算法。基于传统的TD误差,提出N阶TD误差的概念,并在此基础上,构造一种新的基于二阶TD误差的值函数更新公式,以提高值函数估计的稳定性。同时,结合DQN算法,提出一种基于二阶TD误差的双网络模型,构造两个同构的值函数网络,分别用于表示先后两轮的值函数,协同更新双网络参数,以提高DQN算法中值函数估计的稳定性。基于Open AI Gym的实验平台,将所提的算法用于Mountain Ca


随机梯度下降算法研究进展

史加荣; 王丹; 尚凡华; 张鹤于, 自动化学报 发表时间:2019-08-12 11:24 期刊

在机器学习领域中,梯度下降算法是求解最优化问题最重要、最基础的方法。随着数据规模的不断扩大,传统的梯度下降算法已不能有效地解决大规模机器学习问题。随机梯度下降算法在迭代过程中随机选择一个或几个样本的梯度来替代总体梯度,以达到降低计算复杂度的目的。近年来,随机梯度下降算法已成为机器学习特别是深度学习研究的焦点。随着对搜索方向和步长的不断探索,涌现出随机梯度下降算法的众多改进版本,本文对这些算法的主要研究进展进行了综述。将随机梯度下降算法的改进策略大致分为动量、方差缩减、增量梯...


基于深度学习的RGB-NIR图像去马赛克

谢长江;杨晓敏;严斌宇;芦璐;, 计算机应用 发表时间:2019-08-19 08:55 期刊

...在的色彩失真以及细节信息模糊问题,提出一种基于深度学习的去马赛...


一种基于深度学习的林业资源调查方法

罗巍; 王东亮; 夏列钢; 陈曙东, 林业科技通讯 发表时间:2019-08-19 14:28 期刊

...山森林公园的杨梅树作为调查对象,给出了一种基于深度学习的林业资源调查方法。首先,通过无人机航拍获取大量研究区高清正射遥感影像;接着,对影像中的杨梅树进行标注并构建测试集;然后,利用TensorFlow +MASK RCNN深度学习框架对杨梅树进行检测和定位,并同时输出树冠掩膜图像和树冠像素个数;最后,分别借助基于像素统计的和基于掩膜矢量的2种方法估算并统计树冠的实际面积。本文方法不仅大大节省了人工分析航空遥感影像的时间、提高了工作效率,还可以通过将获取到的树冠轮廓矢量叠加到...


基于自动驾驶场景的目标检测算法DFSSD

叶召元;郑建立;, 计算机工程与应用 发表时间:2019-08-20 14:01 期刊

...能够应用到自动驾驶场景中,提出一种基于SSD的深度特征融合算法DFSSD。DFSSD主要从两个角度对SSD算法进行改进:一方面提出一种高效的特征融合方式,在不引入额外参数和过多的计算量的情况下,增强了模型的特征表达能力和对困难小目标的检测能力;另一方面引入一种带噪声的训练方式,即在训练时,随机地将样本中未标记的困难正例(不易分辨的正例目标)目标加入训练,以提高算法对复杂背景的抗干扰能力,降低对困难小目标的误检率。在Pascal Voc2007测试集上,DFSSD300比SS...


领域专业知识富关联关系提取方法研究

李青; 钟将; 李立力; 张剑; 李琪, 控制与决策 发表时间:2019-08-21 10:29 期刊

...关联关系的描述体系。构建内容资源表示实体(知识、信息、资源、服务、对象)间的富关联模式,满足实体间自动解构、聚合及智能抽取的需求,提出基于领域专业知识的富关联关系提取模型。本文运用多层注意力机制来凸显重要表征性信息,通过知识图谱设计并优化异构环境中核心源对象与目标对象间元属性。与以往基线模型不同,本文的模型结构支持在特定领域下端到端的学习,不必显式依赖外部知识。实验结果表明,本文的领域专业知识富关联关系提取方法,可有效提升富关联关系识别精度及专业知识服务效率。...


基于深度学习和空间关系推理的椎间盘定位标注方法

王生生; 邵婧雯; 李妮娅; 刘纯岩; 李文辉; 陈鹏; 刘冰, 吉林大学学报(工学版) 发表时间:2019-08-22 08:09 期刊

为实现在核磁共振图像中对椎间盘自动定位标注,提出基于深度学习算法和空间关系推理的新方法。用深度学习算法对椎间盘进行检测,并采用评分约束提高算法精度。其次给出邻近椎间盘空间关系模型,基于该模型匹配每个椎间盘区域的中心点。最后采用空间关系迭代推理算法选择最佳匹配结果,得到椎间盘标注序列。本文假设每张核磁共振图像至少包含六个连续的椎间盘,试验结果表明,方法经过训练后测试效果良好,准确度能够达到临床要求,且执行效率高,有助于椎间盘疾病的计算机辅助诊断。...


无人驾驶车辆单目视觉里程计的研究进展

马芳武; 史津竹; 葛林鹤; 代凯; 仲首任, 吉林大学学报(工学版) 发表时间:2019-08-22 09:31 期刊

...无人驾驶车辆的应用背景,对无人驾驶车辆单目视觉里程计的最新研究进展进行了综述。首先详细介绍了无人驾驶车辆单目视觉里程计的研究热点,包括基于路面特征与几何先验、考虑车辆运动特性约束、新型视觉传感器与多传感器融合以及深度学习相关方法。其次,讨论了无人驾驶车辆单目视觉里程计目前存在的问题和挑战。最后,总结了无人驾驶车辆单目视觉里程计在考虑车辆动力学模型、深度学习应用于道路复杂动态环境和多传感器融合以及基于车联网的多车辆协同视觉里程计等方面的未来研究方向。...


基于深度学习的Linux远控木马检测

李峰;舒斐;李明轩;王斌;杨慧婷;, 计算机工程 发表时间:2019-08-22 09:32 期刊

...合静态分析和动态行为分析方法提取文件特征,利用深度学习对样本特征逐层抽取能力,构建基于循环神经网络的样本分类模型对Linux远控木马进行检测。进一步,为避免局部最优,采用随机搜索参数方法进行模型超参数的选择。通过使用相同数据集共计5518个样本对基于RNN的分类模型以及其他基于传统机器学习算法的模型分别进行训练。实验结果表明,在选取性能最佳的超参数配置下,基于RNN的样本分类模型相比于基于传统机器学习算法的样本分类模型具有更高的准确率以及更好的性能。...


融合深度和浅层特征的多视角癫痫检测算法

田晓彬; 邓赵红; 王士同, 计算机科学与探索 发表时间:2019-08-22 14:41 期刊

...。为了获得更好癫痫检测效果,本文提出了一种融合深度和浅层特征的多视角癫痫检测算法。该算法首先使用FFT和WPD来获取EEG信号频域和时频域的浅层特征;然后使用CNN网络学习得到频域和时频域的深度特征,;进一步使用多视角TSK模糊系统对浅层和深度特征进行分类模型的构建。实验研究表明,在EEG信号癫痫检测方面,本文提出的浅层特征和深度特征的效果与PCA,LDA等常用的特征提取方法均相比高出1%以上;使用融合深度特征和浅层特征的多视角癫痫检测算法的分类效果比单视角算法的检测效果均...


基于卷积网络和条件随机场的舌图像分割算法

张新峰; 郭宇桐; 蔡轶珩; 孙萌, 北京航空航天大学学报 发表时间:2019-08-27 09:40 期刊

...,该方法可以得到更为准确的分割结果,并且不需要人工操作。首先,网络使用了孔卷积算法,可以在不增加参数的条件下扩大网络的特征图谱。其次,使用孔卷积空间金字塔池化模块(ASPP)能够令网络通过不同的感受野学习舌图像的多尺度特征。最后,将深度卷积神经网络(DCNNs)和全连接的条件随机场(CRFs)相结合,细化分割后的舌体边缘。实验结果表明,该方法优于传统的舌图像分割算法和主流的深度卷积网络,具有较高的分割精度,平均交并比达到了95.41%。...


一种改进的DIQaM_FR/NR图像质量评价模型

谢瑞; 邵堃; 霍星; Masud Parvej, 计算机工程 发表时间:2019-08-28 11:22 期刊

...致的图像特征达到评价图像质量的目的。近些年随着深度学习的发展,出现了很多基于深度学习的图像质量评价模型,但是现有模型在小数据量环境下很容易出现过拟合问题。本文通过对DIQaM_FR/NR质量评价模型深入分析,提出了一种Res-DIQaM_FR/NR图像质量评价模型,改进模型采用迁移学习方法利用预训练的ResNet50网络替代原有的特征提取层进行图像特征提取,使用全局平均池化层取代原模型中全连接层(FC-512)。改进后的模型在降低原模型复杂度的同时深化了原有网络结构。实验表...


MADDPG算法经验优先抽取机制研究

何明; 张斌; 柳强; 陈希亮; 杨铖, 控制与决策 发表时间:2019-08-28 14:00 期刊

针对多智能体深度确定性策略梯度算法(MADDPG)学习训练效率低、收敛速度慢的问题,研究MADDPG算法经验优先抽取机制,提出了PES-MADDPG算法。首先,分析MADDPG算法的模型和训练方法;而后,改进多智能体经验缓存池,以策略评估函数误差和经验抽取训练频率为依据,设计优先级评估函数,以优先级作为抽取概率获取学习样本训练神经网络;最后,在合作导航和竞争对抗2类环境中进行了6组对比实验。实验结果表明,经验优先抽取机制提高了MADDPG算法的训练速度,学习后的智能体具有更...


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