【摘 要】
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近年来服装时尚行业经济发展迅速,为了让用户选择服装和服装的设计更方便快捷,提高服装图像的分割效率尤为重要.目前的方法大多属于传统的分割方法,或者基于深度卷积神经网络(DCNN).针对服装图像分割时易受背景、颜色、纹理等的影响,且服装的边缘分割不准确,基于Deeplabv3+算法提出了双注意力机制的方法识别分割服装图像,使用通道注意力机制和位置注意力机制构成名为CPAM的模块对Deeplabv3+网络进行改进.特征图经过多次下采样后再经过通道和位置注意力模块(CPAM)与ASPP模块并行,最后通过上采样得到
【机 构】
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成都信息工程大学计算机学院,四川成都610225
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近年来服装时尚行业经济发展迅速,为了让用户选择服装和服装的设计更方便快捷,提高服装图像的分割效率尤为重要.目前的方法大多属于传统的分割方法,或者基于深度卷积神经网络(DCNN).针对服装图像分割时易受背景、颜色、纹理等的影响,且服装的边缘分割不准确,基于Deeplabv3+算法提出了双注意力机制的方法识别分割服装图像,使用通道注意力机制和位置注意力机制构成名为CPAM的模块对Deeplabv3+网络进行改进.特征图经过多次下采样后再经过通道和位置注意力模块(CPAM)与ASPP模块并行,最后通过上采样得到预测图像.实验证明对不同场景的服装图像分割,加入CPAM模块的模型能更准确地将服装分割出来.
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S-Box功耗随机化是一种对抗侧信道攻击的防御方案,该方案将设备加密过程中S-Box输出值功耗泄露的位置进行随机化处理,降低了中间值与能量消耗的相关性,使得基于固定位置进行能量分析的代价大幅增加.具备平移不变性的卷积神经网络在侧信道攻击上取得了显著的效果.为进一步提高其对S-Box功耗随机化防御方案的攻击能力,基于贝叶斯个性化排序的思想,提出一种更符合侧信道攻击原理的CNN-BPR模型.实验结果表明,与Softmax交叉熵损失模型相比,CNN-BPR模型在使用全部训练能迹用于模板攻击时,成功恢复密钥所需要
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为解决LQR控制算法在智能车路径跟踪应用中参数难以选择且存在稳态误差的问题,提出一种基于遗传算法、前馈控制和线性二次型最优控制(genetic algorithm-feedforward control-linear quadratic regulator)的 GA-FFC-LQR路径跟踪控制器.首先,根据车辆的受力情况建立车辆动力学模型,通过将车辆投影到自然坐标系下,建立以相对于期望路径的横向偏差和航向偏差为状态变量的误差动力学模型.基于此误差动力学模型,利用LQR控制理论设计智能车路径跟踪控制器,并结
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为有效捕捉行为中的时序关系,增强网络的特征表达能力,提出一种基于ResNeXt-GRU的人体行为识别方法.首先,使用聚类算法提取行为视频关键帧序列,输入ResNeXt网络中进行空间维度上的特征提取.然后,将输出的特征向量全部输入门控循环单元(GRU)网络中进行时序学习.最后,利用Softmax分类器进行分类.在UCF101和HMDB51数据集上分别进行实验,识别准确率为93.7％和69.2％.实验结果表明与现有的其他许多行为识别方法相比,识别准确率得到了一定的提升.
为实现高分辨率卫星图像的道路自动提取,设计一种编码器-解码器结构的图像分割方法.针对卫星图像中乡村地区的道路提取结果不佳,以及不能对阴影区域、被遮挡区域的道路进行有效提取的问题,以不含全连接层的VGG13作为编码器的骨干网络,对解码器部分进行设计,达到对道路区域进行有效提取的目的,并对模型训练使用的损失函数进行介绍.在开始训练之前,对DeepGlobe道路提取数据集进行预处理.使用PaddlePaddle深度学习框架展开实验,改进后的方法在验证集上的IoU,acc,Kappa分别可以达到0.6194,0.
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