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已找到 16 条结果
- 结合Inception模块的卷积神经网络图像分类方法摘要:针对现有卷积神经网络模型参数量大、训练时间长的问题,提出了一种结合VGG模型和Inception模块特点的网络模型.该模型通过结合两种经典模型的特点,增加网络模型的宽度和深度,使用较小的卷积核和较多的非线性激活,在减少参数量的同时增加了网络特征提取能力,同时利用全局平均池化层替代全连接层,避免全连接层参数过多容易导致的过拟合问题.在MNIST和CIFAR-10数据集上的实验结果表明,该方法在MNIST数据集上的准确率达到了99.76%…查看全部>>
- 基于Inception卷积神经网络的城市快速路行程速度短时预测北大核心CSCD摘要:为了高效捕捉城市快速路复杂的交通拥堵特征,提升短时行程速度预测的准确性,以卷积神经网络为基础,结合Inception模块,构建行程速度短时预测模型.将行程速度信息按照时空关联关系组织为二维数据矩阵,以图像为特征学习对象,自动提取交通数据高维特征并学习多粒度复杂交通拥堵模式,通过系统的网络设计与测试训练得到模型最优结构参数和优化参数,结合回归分析方法与梯度幅度相似性偏差指标,综合评价模型性能.实证结果表明,模型提取行程速度数据时序特征和…查看全部>>
- 改进SSD的灵武长枣图像轻量化目标检测方法北大核心CSCDCSTPCD摘要:针对加载预训练模型的传统SSD(Single Shot MultiBox Detector)模型不能更改网络结构,设备内存资源有限时便无法使用的问题,该研究提出一种不使用预训练模型也能达到较高检测精度的灵武长枣图像轻量化目标检测方法.首先,建立灵武长枣目标检测数据集.其次,以提出的改进DenseNet网络为主干网络,并将Inception模块替换SSD模型中的前3个额外层,同时结合多级融合结构,得到改进SSD模型.然后,通过对比试验证…查看全部>>
- 利用优化剪枝GoogLeNet的人脸表情识别方法北大核心CSCDCSTPCD摘要:为了提高人脸表情识别的准确率和加快处理速度,提出了一种基于优化剪枝GoogLeNet的人脸表情识别方法.利用GoogLeNet网络提取面部特征,其中Inception模块加深学习深度,并利用典型的分类器实现人脸表情分类.改进GoogLeNet网络,添加全局最大池化层并保留检测目标的位置信息,以Sigmoid交叉熵作为训练目标,获得全面的人脸表情特征信息.通过剪枝算法对GoogLeNet网络进行训练、修剪低权重连接和再训练网络等操作,以…查看全部>>
- 基于多尺度特征融合的柑橘病虫害图像识别方法北大核心
- 多尺度细节增强的红外图像去混合噪声研究北大核心CSCD摘要:针对红外图像中噪声强度高、类型多的问题,提出一种基于卷积自编码器实现的图像降噪模型——IS-DCAE.通过分析红外图像噪声干扰原因,建立了3种噪声模型产生噪声图像;在基本卷积自编码器的基础上,增加了简化的Inception模块,用以拓展网络的深度、增强模型的非线性映射能力和特征表达能力;同时,为了更好地恢复图像的细节信息,在编码器和解码器的不同尺度特征图之间建立了跳跃连接,用于融合不同语境间的特征信息,增强了重构图像的边缘纹理等细节表…查看全部>>
- 眼底图像硬渗出物的分割算法:基于区域分类引导的小波Y-Net的EX分割北大核心CSCDCSTPCD
- 基于改进残差网络的心电信号识别分类算法研究北大核心CSCDCSTPCD摘要:心电图(Electrocardiogram,ECG)心拍分类是心律失常诊断的重要步骤,为了准确检测心律失常类型,提出了一种利用改进的残差网络进行ECG分类的算法.首先使用CEEMDAN-改进小波阈值算法去除心电信号中的噪声,然后构建改进残差网络实现对ECG的分类,在该改进残差网络中,首先将传统深度残差网络中的卷积层、池化层替换成Inception模块,从而提取不同尺度的特征;然后设计了残差嵌套网络,实现了ECG信号不同层次的特征融合,…查看全部>>
- 基于细节增强的多能DR图像融合网络CSTPCD
- 脑血管数字减影血管造影高分辨率分割网络设计北大核心CSTPCD摘要:针对现存卷积神经网络对脑血管数字减影血管造影分割精度不高的问题,本文提出了一种基于U-Net的改进网络(IC-Net).通过融合使用Inception和CAM通道注意力模块,以多种感受域提取更丰富的血管特征信息,并对特征信息进行筛选.增加 7×7 卷积层,通过压缩特征层分辨率的方式减少训练过程中产生的数据量.本文所提模型与U-Net、R2U-Net、Attention U-Net相比,IOU、Accuracy、F1-Score和ROC…查看全部>>