【摘 要】
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生成对抗网络在图像生成方面具有广泛应用。但基于无监督方式与有监督方式的网络生成样本仍有较大差距。为解决生成对抗网络在无监督环境中生成样本多样性差、质量较低以及模型训练时间过长等问题，提出了具有选择性集成学习思想的生成对抗网络模型。具体地将生成对抗网络中的判别网络采用集成判别系统的形式，有效的减少了由单判别器判别性能不佳导致判别误差的情况；同时考虑到若集成判别网络均采用统一网络设置，则在模型训练中基
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生成对抗网络在图像生成方面具有广泛应用。但基于无监督方式与有监督方式的网络生成样本仍有较大差距。为解决生成对抗网络在无监督环境中生成样本多样性差、质量较低以及模型训练时间过长等问题，提出了具有选择性集成学习思想的生成对抗网络模型。具体地将生成对抗网络中的判别网络采用集成判别系统的形式，有效的减少了由单判别器判别性能不佳导致判别误差的情况；同时考虑到若集成判别网络均采用统一网络设置，则在模型训练中基判别网络将趋近于一种表现形式，为鼓励判别网络判别结果多样且避免网络陷入雷同，设置拥有不同网络结构的判别网
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目的 机场道面裂缝、角隅断裂、接缝破碎、修补等病害宽度狭小、长短不一、图像中像素占比少，呈细带状结构，且与复杂背景对比度低，现有检测算法效果不佳。针对以上问题，本文提出了一种基于注意力机制与特征融合的深度神经网络模型DetMSPNet。方法 首先利用注意力机制模块CBAM，使得特征学习更加专注于细带状结构病害区域，抑制干扰信息；接着构建残差空洞金字塔模块，提取不同尺度空间下的特征信息；然后设计最大
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针对枪支种属识别目前主要依靠检验人员经验，识别效率较低的问题，本文提出了一种基于多任务级联深度残差网络的枪支图像自动识别模型。该模型以ResNet18为基本构建单元，通过级联融合四个任务（ResNet18单元）中的Softmax损失函数约束，实现对枪支图像从枪族大类到细分枪型的多维度聚类。并在该模型的基础上，设计了一套制式枪支图像智能检索系统，实现了对拍摄上传的枪支图像自动识别其枪支种属信息。在本
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针对工厂生产线上的商品包装外箱文本印刷存在残缺，无法及时检出影响流通销售的问题，本文制作了工业商品外观信息数据集，提出了基于深度学习的工业视觉箱体字符识别与判断方法。通过对YOLOv3进行合并卷积层与批量归一化层，引入GIoU作为边界框损失函数，设计自适应调整定位坐标方法，优化了在原始图像上进行文本检测定位的速度与精度；训练并对比了CRNN和Tesseract两种识别引擎在裁剪后文本图片上的识别性
在图像拼接篡改检测任务中，由于篡改区域的尺度多样性以及模糊操作的干扰，传统的分类网络难以提取图像的篡改特征。为了有效解决这一问题，提出了基于DeepLab v3+的多任务图像拼接篡改检测算法。首先，使用浅层图像特征来预测图像的篡改区域边界，提高了模型对于篡改边界的敏感性。其次，在空洞空间金字塔模块中融合空间和通道注意力机制，加强了模型对于多尺度篡改区域的适应性。最后使用多尺度的融合特征进行图像的篡
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