【摘 要】
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针对垃圾分类检测任务中，检测目标尺寸大小不一、小目标检测精度不高等问题，构建一种IFPN+MobileNetV2-SSD(Single Shot MultiBox Detector)模型对垃圾进行实时分类检测。首先，将改进后的MobileNetV2网络引入SSD，加入带有空洞卷积的空间金字塔池化模块(ASPP)，在减少网络模型计算复杂度的同时保证网络实时性和精确性；其次，采用隐式特征金字塔网络(I
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针对垃圾分类检测任务中，检测目标尺寸大小不一、小目标检测精度不高等问题，构建一种IFPN+MobileNetV2-SSD(Single Shot MultiBox Detector)模型对垃圾进行实时分类检测。首先，将改进后的MobileNetV2网络引入SSD，加入带有空洞卷积的空间金字塔池化模块(ASPP)，在减少网络模型计算复杂度的同时保证网络实时性和精确性；其次，采用隐式特征金字塔网络(IFPN)从网络的深层到浅层逐级融合SSD，更精确地检测出小目标；最后，使用focal loss函数调节正
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针对实验室场景理解时存在背景复杂、光照多变等问题，利用RGB信息与深度信息在场景理解中具有互补性的特点，提出了一种感知注意力和轻量空间金字塔融合的网络模型（Perception Attention and Lightweight Spatial Fusion Network,PLFNet）。在该模型的感知注意力模块中，利用RGB图像与深度图像在网络中的权重不同，以加权的方式实现深度信息对RGB信息
随着计算机技术日益发展，计算机视觉逐渐融入人们的生活，深度卷积神经网络在计算机视觉领域得到了广泛的应用。然而计算资源和内存的限制，为卷积神经网络在嵌入式设备的部署带来了巨大的困难。本文提出了一种新的轻量级的人脸识别的卷积神经网络 -- Emfacenet，通过在CASIA-WebFace数据集上进行卷积神经网络的训练，并在计算机CPU平台以及嵌入式平台上利用LFW数据集对模型的预测效果分别进行测试
针对现有去雾算法无法根据有雾图像的不同区域特征进行差异化处理的问题，提出了一种基于注意力机制和PatchGAN的图像去雾算法。在算法中加入注意力机制，使算法能够为不同区域的特征自适应分配权重；使用带有Inception机制的模块来预测全局相关的大气光值更加准确，也更为有效。将预测到的大气光值、透射率以及有雾图像输入到大气散射模型中，即可得到去雾图像，将去雾图像输入到马尔科夫判别器（PatchGAN
卷烟烟包外包装图案缺失检测是卷烟生产中的重要环节，目前常用的图案缺失检测方法普遍存在漏检率高、识别精度不够和速度慢等问题。因此本文提出了一种基于YOLOv4-tiny的烟包缺陷快速检测方法。该方法主要包括：(1) 使用CSPDarknet53-tiny对图像特征进行提取 (2)通过添加多空间空洞卷积融合模块，获得丰富的上下文信息，增强感受野，从而提高模型的检测精度。(3)使用EIoU边框位置回归损
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[目的]为有效支撑突发事件画像，融合文本信息对社交媒体图像进行分类。[方法]首先分析了基于社交媒体的突发事件画像基本流程，并面向突发事件画像描述维度需求设计了具有双层结构的图像分类体系，进而提出一种融合图像和文本多模态语义的图像分类深度学习模型UCTM（UniModal and CrossModal Transformer Model），在“台风山竹”事件数据集上开展对比实验，并构建了示例画像。[