【摘 要】
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图像分类是计算机视觉中的一项重要任务,传统的图像分类方法具有一定的局限性。随着人工智能技术的发展,深度学习技术越来越成熟,利用深度卷积神经网络对图像进行分类成为研究热点,图像分类的深度卷积神经网络结构越来越多样,其性能远远好于传统的图像分类方法。本文立足于图像分类的深度卷积神经网络模型结构,根据模型发展和模型优化的历程,将深度卷积神经网络分为经典深度卷积神经网络模型、注意力机制深度卷积神经网络模型
【机 构】
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华北电力大学电子与通信工程系, 保定 071000;北京邮电大学人工智能学院, 北京 100086;华北电力大学电子与通信工程系, 保定 071000;北京邮电大学人工智能学院, 北京 100086
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图像分类是计算机视觉中的一项重要任务,传统的图像分类方法具有一定的局限性。随着人工智能技术的发展,深度学习技术越来越成熟,利用深度卷积神经网络对图像进行分类成为研究热点,图像分类的深度卷积神经网络结构越来越多样,其性能远远好于传统的图像分类方法。本文立足于图像分类的深度卷积神经网络模型结构,根据模型发展和模型优化的历程,将深度卷积神经网络分为经典深度卷积神经网络模型、注意力机制深度卷积神经网络模型、轻量级深度卷积神经网络模型和神经网络架构搜索模型等4类,并对各类深度卷积神经网络模型结构的构造方法和特
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采用二维动力有限元法分析软土隧道埋深的地震动力响应。以波动理论解析解为标准,在验证有限元模型合理性后,选取II-IV类等效均质场地和上海分层场地(IV类)建模,研究典型圆形隧道在不同埋深的地震动力响应。结果表明,均质场地中,圆形隧道地震动力响应与埋深和入射波波长有较强相关性,当埋深为入射波长的1/4时,隧道动力响应有明显放大作用;上海分层场地中隧道动力响应与地层性质有较大相关性,剪切模量较小的地层,隧道动力响应会增加,隧道埋深浅(土层剪切模量小)动力响应更显著。
目的为了有效解决传统行人检测算法在分辨率低、行人尺寸较小等情境下检测精度低的问题,将基于区域全卷积网络(region-based fully convolutional networks,R-FCN)的目标检测算法引入到行人检测中,提出一种改进R-FCN模型的小尺度行人检测算法。方法为了使特征提取更加准确,在Res Net-101的conv5阶段中嵌入可变形卷积层,扩大特征图的感受野;为提高小尺寸
2020年以来,工业和信息化部无线电管理局认真落实国务院打击治理电信网络新型违法犯罪工作部际联席会议办公室工作要求,指导各地无线电管理机构不断加大对GOIP等新型电信网络违法犯罪行为的打击力度,配合公安部门破获多起重点督办的重大电信网络诈骗违法犯罪案件。本期杂志展示部分典型案例,以飨读者。
在城市中心区,因城市道路快速化改造而设置的立体交叉,一般具有用地条件受限的特点。以武汉市常青路复兴立交为例,在交通节点的功能定位、建设条件和流量预测分析的基础上,阐述立交选型设计比较过程,展示立交运行使用效果,总结在用地受限条件下的设计指导思想。分析过程及结论对城区互通立交设计有一定借鉴意义和参考价值。
目的在视频前景检测中,像素级的背景减除法检测结果轮廓清晰,灵活性高。然而,基于样本一致性的像素级分类方法不能有效利用像素信息,遇到颜色伪装和出现静止前景等复杂情形时无法有效检测前景。为解决这一问题,提出一种基于置信度加权融合和视觉注意的前景检测方法。方法通过加权融合样本的颜色置信度和纹理置信度之和判断前景,进行自适应更新样本的置信度和权值;通过划分子序列结合颜色显著性和纹理差异度构建视觉注意机制判
本刊讯 9月2日,新疆维吾尔自治区工业和信息化厅党组成员、自治区无线电管理局局长邓熙到石河子市无线电管理局调研,并对党史学习教育进行具体指导.新疆维吾尔自治区无线电管理局副局长解富强、徐晔平陪同调研.
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目的卷积神经网络广泛应用于目标检测中,视频目标检测的任务是在序列图像中对运动目标进行分类和定位。现有的大部分视频目标检测方法在静态图像目标检测器的基础上,利用视频特有的时间相关性来解决运动目标遮挡、模糊等现象导致的漏检和误检问题。方法本文提出一种双光流网络指导的视频目标检测模型,在两阶段目标检测的框架下,对于不同间距的近邻帧,利用两种不同的光流网络估计光流场进行多帧图像特征融合,对于与当前帧间距较
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八尺门大桥主桥桥塔采用“风帆”式钢混组合塔,主塔采用混凝土塔,附属塔主要为钢结构塔。桥塔造型优美,寓意深远,综合景观、受力、施工和经济等因素,组合塔具有一定优势。钢混节点连接构造是组合塔受力设计的重、难点,桥梁采用“锚箱+高强螺栓”连接方式,采用有限元软件MIDAS建立空间模型,对桥塔静动力性能进行分析。结果表明:主塔和附属塔受力均满足规范要求,钢附属塔对主塔受力影响有限。采用新型组合桥塔对类似工程具有一定的参考价值。