【摘 要】
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生活中似是而非的手语表达语义含糊，欠规范的手势动作易混淆，同时从有限样本中难以获得充足特征用于训练手语识别模型，模型容易过拟合进而导致识别准确率较低.针对此问题，提出一种在有限样本条件下扩充欠规范手语识别容错特征的表示学习方法.该方法基于手语表达时人体骨架的运动信息，面向手语的时空关联性构建自编码器，从手语语料库中少量原始样本提取标准特征；然后利用生成对抗网络从标准特征产生大量欠规范样本，再通过自
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生活中似是而非的手语表达语义含糊，欠规范的手势动作易混淆，同时从有限样本中难以获得充足特征用于训练手语识别模型，模型容易过拟合进而导致识别准确率较低.针对此问题，提出一种在有限样本条件下扩充欠规范手语识别容错特征的表示学习方法.该方法基于手语表达时人体骨架的运动信息，面向手语的时空关联性构建自编码器，从手语语料库中少量原始样本提取标准特征；然后利用生成对抗网络从标准特征产生大量欠规范样本，再通过自编码器扩充容错特征，构建新的容错特征集用于后续任务.实验结果表明，该方法在有限样本条件下，产生的欠规范手
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针对现有目标检测算法在高压电力复杂巡检场景下电力部件与巡检缺陷检测精度较低的问题，提出一种基于尺度不变特征金字塔的输电线路缺陷检测方法。首先将主流目标检测方法用于本文场景，对比得出RepPoints v2网络模型的检测精度最高。其次，针对RepPoints v2中FPN结构不能有效提取跨层次间语义信息及角点验证过程中忽略尺度归一化的问题，结合ECA高效通道注意力模块与SEPC尺度均衡金字塔卷积提出
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针对深度连续聚类算法(Deep Continuous Clustering，DCC)特征提取能力有限，对复杂图像不能提取足够有效细节特征的不足，本文提出一个新的循环卷积自编码器(Recurrent Convolutional Auto-Encoder，R-CAE)。自编码器结合门控循环网络GRU和卷积网络CNN构造编码层；同时在门控循环网络GRU部分添加空间域注意力通道，增强网络的特征学习能力。图
当前许多目标检测算法在非极大值抑制过程中基于分类置信度对检测框排序，但由于分类置信度与定位准确度没有一致性，通常会影响检测器的定位性能。对此提出一种基于定位置信度预测的二阶段目标检测方法，为Faster R-CNN框架添加定位置信度预测分支，对分类、边界框回归和定位置信度三个分支进行联合训练，进而将检测框的定位置信度与分类置信度相融合，设计了基于融合分数的非极大值抑制后处理算法。此外，为定位置信度
针对计算机断层扫描(CT)影像中肺结节检测灵敏度较低，且存在大量假阳性的问题，提出一种改进的U型残差网络用于肺结节检测。首先，采取U-net网络的U型结构并利用残差学习方式构建深层次网络，同时引入自校正卷积增加特征的信息提取能力，进行通道间与局部信息增强，有利于检测不同形态的结节；其次，通过引入的通道注意力机制，对特征提取过程中的特征进行重标定，实现自适应学习特征权重，进一步提高检测的准确率；另外
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交通标志检测是智能驾驶任务中的重要一环。为了满足检测精度和实时检测的要求，基于YOLOV3提出一种改进的实时交通标志检测算法。首先采用跨阶段局部网络作为特征提取模块，优化梯度信息，减少推理计算量；同时以路径聚合网络替代特征金字塔网络，在解决多尺度特征融合的同时，保留了更加准确的目标空间信息，提高目标检测精度；并且引入完备交并比损失函数替代均方误差损失，提高定位精度。与其他目标检测算法在CCTSDB
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目前大量被提出的关于单目视觉深度估计网络研究中其网络结构庞大臃肿，在实际部署中会存在占用大、延迟高的问题。针对以上问题，本文提出了基于可学习步长的量化策略的轻量化深度估计网络。该网络采取特征金字塔（FPN）的网络结构对图片不同尺度的特征信息进行提取。并结合内存优化，对网络的特征提取部分采用深度可分离卷积，使得网络相对于ResNet参数总量下降1/3。同时文中对特征解码器进行设计，网络计算中跳跃连接