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;, 激光与光电子学进展 发表时间:2019-06-04 10:06 期刊

传统的卷积神经网络分类模型使用不同尺度的卷积运算来提取样本的单一属性特征对目标进行分类,其分类精度相对较低,同时,由单一属性特征进行训练得到的有判别力的信息较少是导致其泛化能力变差的主要原因。针对上述问题,本文提出了一种基于细粒度图像,多属性融合的多任务卷积神经网络(Multi-Task Convolutional Neural Network,MTCNN)。该网络主要包含如下几个关键环节,首先在网络中增加标签输入层,将输入的多个标签复制并分离,通过全连接层与多个任务相匹


基于深度学习的脉冲激光测距回波时刻解算方法

胡善江;贺岩;俞家勇;吕德亮;侯春鹤;陈卫标;, 中国激光 发表时间:2019-06-04 13:11 期刊

...文将回波时刻解算问题转换为波形分类的问题,使用深度学习的新方法实现回波时刻的解算。通过仿真模拟计算产生0.1ns时间分辨率的不同距离、信号幅度、波形形状和噪声的样本回波数据来训练一维卷积神经网络模型,在样本测试集上获得了99.85%的分类精度;使用深度学习方法和高斯拟合方法处理同样的机载激光雷达回波数据,墙面线扫数据解算结果相关系数为0.99981,外场飞行试验数据平面拟合残差均为20mm左右,两种方法回波时刻解算效果相当。结果表明,新方法能够满足机载脉冲激光测距回波时刻解...


深度信念网络研究现状与展望

王功明;乔俊飞;关丽娜;贾庆山;, 自动化学报 发表时间:2019-06-04 13:11 期刊

深度信念网络(Deep belief network, DBN)是一种基于深度学习的生成模型,克服了传统梯度类学习算法在处理深层结构所面临的梯度消失问题,近几年来已成为深度学习领域的研究热点之一.基于分阶段学习的思想,人们设计了不同结构和学习算法的深度信念网络模型.本文在回顾总结深度信念网络的研究现状基础上,给出了其发展趋势.首先,给出深度信念网络的基本模型结构以及其标准的学习框架,并分析了深度信念网络与其他深度结构的关系与区别;其次,回顾总结深度信念网络研究现状,基于标准...


基于改进YOLOv3算法的公路车道线检测方法

崔文靓;王玉静;康守强;谢金宝;王庆岩;V.I.MIKULOVICH;, 自动化学报 发表时间:2019-06-05 10:51 期刊

针对YOLOv3算法在检测公路车道线时存在准确率低和漏检概率高的问题,提出一种改进YOLOv3网络结构的公路车道线检测方法.该方法首先将图像划分为多个网格,利用K-means++聚类算法,根据公路车道线宽高固有特点,确定目标先验框数量和对应宽高值;其次根据聚类结果优化网络anchor参数,使训练网络在车道线检测方面具有一定的针对性;最后将经过Darknet-53网络提取的特征进行拼接,改进YOLOv3算法卷积层结构,使用GPU进行多尺度训练得到最优的权重模型,从而对图像中


残差网络研究综述

郭玥秀;杨伟;刘琦;王玉;, 计算机应用研究 发表时间:2019-06-10 11:45 期刊

残差网络是深度学习领域中频繁采用的深度神经网络架构,其通过引入捷径连接有效地缓解了因为增加网络层数而产生的梯度消失或梯度爆炸问题,从而显著地提高了深度网络的训练速度和预测精度。自提出以来,残差网络获得了广泛关注,目前已经出现了多种改进变体。首先概述了残差网络的研究背景及意义;然后对残差单元和残差网络的框架进行了综述,随后从残差单元、网络框架和混合改进三方面阐述了残差网络的模型改进;最后总结了残差网络在一些领域的成功应用和未来可能的发展趋势。...


关系抽取综述

谢德鹏; 常青, 计算机应用研究 发表时间:2019-06-10 11:46 期刊

关系抽取任务作为信息抽取的基本组成之一,在很多领域具有十分重要的地位。关系抽取发展至今,总体可以分为基于规则的抽取方式和基于统计方式的抽取;之后出现的众多方法大多是以统计为主,辅助以规则。后来引入了包括远程监督、深度学习等模式并融合了注意力机制、多标签多实例方法。接下来将会对关系抽取的发展过程和方向及以上提到的方法进行介绍。...


基于深度Q网络的人群疏散机器人运动规划算法

周婉;胡学敏;史晨寅;魏洁玲;童秀迟;, 计算机应用 发表时间:2019-06-10 16:09 期刊

...下疏散的危险性和效果不理想的问题,提出一种基于深度Q网络的人群疏散机器人的运动规划方法。首先构建人机社会力模型,通过在原始的社会力模型中加入人机作用力,利用机器人对行人的作用力来影响人群的运动状态;然后基于深度Q网络,设计机器人运动规划算法,并将原始行人运动状态的图像输入该网络,输出机器人的运动行为,并通过设计的奖励函数反馈给网络,使机器人能够在“环境-行为-奖励”的闭环过程中自主学习,最后经过多次迭代,机器人能够学习在不同初始位置下的最优运动策略,最大限度的提高总疏散人数...


联合多级深度特征表示和有序加权距离融合的视频行人再识别方法

孙锐;黄启恒;陆伟明;高隽;, 光学学报 发表时间:2019-06-11 17:47 期刊

...性而导致的匹配不正确问题,本文提出一种联合多级深度特征表示和有序加权距离融合的视频行人再识别方法。在行人特征表示阶段,本文提出了行人多级深度特征表示网络,该网络不仅能学习视频序列中行人的时空特征、还能获取行人的全局外观特征和局部外观特征。在有序加权距离融合阶段,本文将行人的特征表示输入到距离测度学习中,分别计算行人在三类特征下的独立距离,并将距离排序后,根据距离的排名优化距离权值,最后融合三类距离得到最终距离,从而准确匹配行人。通过在公共数据集中的实验表明,本方法不仅提高视...


基于深度学习方法的精神分裂症听觉稳态诱发电位分析

许飞飞;应俊;张立宁;宋亚男;谢惠敏;陈广飞;, 中国医疗设备 发表时间:2019-06-11 17:54 期刊


基于多尺度卷积神经网络的单幅图像去雾方法

陈永;郭红光;艾亚鹏;, 光学学报 发表时间:2019-06-12 14:27 期刊

...验知识制约,颜色失真等问题,本文提出了一种基于深度学习的多尺度卷积神经网络单幅图像去雾方法,即通过学习雾天图像与大气透射率之间的映射关系实现图像去雾。根据大气散射模型形成雾图机理,首先设计了一个端到端的多尺度全卷积神经网络模型,通过卷积层运算提取有雾图像的浅层特征,接着利用多尺度卷积核并行提取得到有雾图像的深层特征,然后将浅层特征和深层特征进行跳跃连接融合,最后通过非线性回归得到雾图对应的透射率图特征,并根据大气散射模型恢复出无雾图像。采用雾图数据集对该模型进行训练测试。实...


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;, 激光与光电子学进展 发表时间:2019-06-12 14:28 期刊

近年来,将目标检测与深度学习相结合已经成为计算机视觉领域的一项研究热点。针对目标检测准确率低,物体位置不精准的缺点,本文设计了一种基于改进的特征提取网络的目标检测算法。首先将训练集进行了数据增强;其次设计了一种双通道网络,用作目标检测算法Faster R-CNN的特征提取网络,该网络能够对输入图像的特征更加充分的利用;最后在算法的预测部分,对非极大值抑制NMS机制进行了改进,并对存在多个相近的预测框的位置采取加权求平均的方法。Pascal VOC2007和2012数据库上进...


融合多尺度特征的目标检测模型

刘万军;王凤;曲海成;, 激光与光电子学进展 发表时间:2019-06-12 14:28 期刊

为了使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模型的基础上提出了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分采用残差块结构增加卷积层,提取更符合目标的特征描述;最后在网络结构的检测部分引入特征金字塔网络,将不同尺寸大小的特征图进行融合,使得低层特征图也具有丰富的语义信息。实验结果表明RF-YOLOv2模型获得了更深层特征、融合了更多尺寸的目标


双网络模型下的智能医疗票据识别方法

郑祖兵; 盛冠群; 谢凯; 唐新功; 文畅; 李长晟, 计算机工程与应用 发表时间:2019-06-13 09:35 期刊

...其用于大规模定位识别任务时由于参数量庞大导致网络极难以训练,为解决以上问题,提出了双网络模型方法以联合FasterRCNN与深度卷积神经网络实现票据中字符的定位与识别,双网络将定位与识别分步进行以降低任务的复杂度。实验采用自建票据数据集与字库数据集进行网络训练,利用现场采集的票据验证了算法的有效性,通过测试不同参数下模型的性能来选定最佳参数,并对比分析了本方法与传统方法的识别效果。实际测试表明,识别准确率达95.4%,召回率达92.7%,速度达0.76s/张。...


HRS-DC:基于深度学习的混合推荐模型

刘振鹏; 尹文召; 王文胜; 孙静薇, 计算机工程与应用 发表时间:2019-06-13 16:13 期刊

...确性,充分利用辅助信息进行隐式特征的提取成为研究热点之一,提出一种基于深度学习的推荐模型(HRS-DC),利用深度神经网络和卷积神经网络从辅助信息中分别提取出用户和项目的隐性特征向量,再将特征向量经过改进的神经协同过滤得出新的评分矩阵。通过在三个真实的数据集上进行验证,与概率矩阵分解(PMF)、协同过滤主题回归(CTR)、协同过滤深度学习(CDL)、卷积矩阵分解(ConvMF)相比提高了评分预测的准确性,也在一定程度上缓解了冷启动问题。...


基于动态学习深度神经网络的抗干扰信道编码算法

徐建业; 杨霄鹏; 李伟; 王泓霖, 计算机应用研究 发表时间:2019-06-14 11:45 期刊

...通信信号易受压制干扰的问题,提出了一种基于动态学习深度自编码器(dynamic learning rate deep autoencoder, DLr-DAE)的信道编码算法来提高系统抗压制干扰性能。首先对输入未编码信号预处理,将原始输入信号转换为单热矢量,随后使用训练数据样本集,用非监督学习方法训练深度自编码器,基于随机梯度下降法(SGD)更新网络参数,利用指数衰减函数,在迭代次数和网络损失函数值变化过程中动态微调学习率,减少网络迭代循环次数,避免收敛结果陷入局部最优点...


气流后向轨迹和门限重复单元的PM2.5预报

梁世文; 李琦; 侯俊雄; 冯逍, 测绘科学 2020年03期 , 期刊

针对目前我国实时的空气质量预报不适合重污染天气的问题,该文提出了一种基于气流后向轨迹模型和门限重复单元神经网络的PM2.5浓度预报方法。该方法通过气流后向轨迹模型将区域异地传输效应进行量化,从而为待预报站点提供额外的区域传输预后因子(预后因子即是对未来情况的预估),将待预报站点区域传输预后因子和气象因子加入预报模型,利用GRU模型模拟区域PM2.5浓度的时序连续变化特征,建立1~72h的PM2.5浓度实时预报模型。实验结果表明,区域传输预后因子的加入,能够很好地量化其他站


深度学习在电力负荷预测中的应用综述

朱俊丞; 杨之乐; 郭媛君; 于坤杰; 张建康; 穆晓敏, 郑州大学学报(工学版) 发表时间:2019-06-14 17:23 期刊

...预测精度无法保证.近年来,在计算工具不断升级和训练数据量大规模提升的背景下,深度学习方法在电力负荷预测领域的应用得到了广泛重视.本文对多种深度学习方法在负荷预测领域中的应用进行了叙述分析,回顾了循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、深度置信网络(DBN)、卷积神经网络(CNN)等不同深度学习方法预测模型.对比于传统的负荷预测方法,深度学习方法具有更高的预测精度,对于各种外部影响因素具有更好的鲁棒性....


多尺度生成式对抗网络图像修复算法

李克文; 张文韬; 邵明文; 李乐, 计算机科学与探索 发表时间:2019-06-17 10:12 期刊

图像修复作为深度学习领域的一个研究热点,在人们现实生活中有着重要的意义。现有图像修复算法存在着各种问题,导致视觉上无法达到人们的要求。针对现有图像修复算法精确度低,视觉一致性差以及训练不稳定等缺陷,提出了一种基于生成式对抗网络(GAN)模型的图像修复算法。该算法主要对判别器的网络结构进行了改进,在全局判别器和局部判别器的基础上引入多尺度判别器。多尺度判别器在不同分辨率的图像上进行训练,不同尺度的判别器具有不同的感受野,能够引导生成器生成更全局的图像视图以及更精细的细节。针对...


PMMWI与VI优势互补的人体隐蔽违禁物检测与定位

赵国; 秦世引, 北京航空航天大学学报 发表时间:2019-06-18 13:38 期刊

...一种基于低层特征融合的改进U-Net网络以增强深度神经网络对PMMWI中弱小目标轮廓的敏感度,提高PMMWI中人体轮廓和隐蔽违禁物的分割精度,并同时实现VI中人体轮廓的像素级分割;进而在PMMWI和VI中的人体轮廓分割基础上,通过基于人体轮廓的尺度变换与滑动适配实现PMMWI人体轮廓和VI人体轮廓的良好配准,根据配准结果实现单帧图像中人体隐蔽违禁物的高效检测;最后通过序列图像检测结果的对比融合与优化决策给出隐蔽违禁物的定位结果。一系列综合实验与对比分析结果,验证了本文提出的...


基于深度学习的智能变电站通信网络故障诊断与定位方法

孙宇嫣; 蔡泽祥; 郭采珊; 马国龙; 戴观权, 电网技术 发表时间:2019-06-20 15:44 期刊

为提高智能变电站通信网络运维效率,提出了基于深度学习的智能变电站通信网络故障诊断与定位方法。从通信网络故障状态的冗余监测出发,分析基于不同监测节点的故障特征信息,提出了通信网络故障特征信息表征方式。基于涌现原理,根据通信网络物理连接、逻辑连接及报文订阅关系实现故障样本的自动生成,并结合深度学习理论中训练规则,建立基于深度置信网络的通信网络故障诊断模型,基于此给出实时故障分析处理流程。以典型110k V智能变电站过程层网络为例进行验证,仿真结果验证了所提故障诊断方法的有效性和...


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