【摘 要】
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多表征自适应网络（MRAN）用于无监督学习取得了显著成效。但MRAN的特征提取只关注了域在空间结构上的联系而忽略了特征通道之间的联系，在进行无监督领域自适应（UDA）分类时，决策边界附近存在大量混淆数据的情况，当使用信息熵最小化对混淆数据进行分类时，往往会产生错误分类。针对这一问题，提出了基于批量核范数最大化的多表征挤压激励自适应网络（Multi-Representation Squeeze-Ex
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多表征自适应网络（MRAN）用于无监督学习取得了显著成效。但MRAN的特征提取只关注了域在空间结构上的联系而忽略了特征通道之间的联系，在进行无监督领域自适应（UDA）分类时，决策边界附近存在大量混淆数据的情况，当使用信息熵最小化对混淆数据进行分类时，往往会产生错误分类。针对这一问题，提出了基于批量核范数最大化的多表征挤压激励自适应网络（Multi-Representation Squeeze-Excitation Adaptation Network＿Batch Kernel Norm Maximi
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基于太赫兹技术的安检设备具有独特的无损伤检测特性，在安防领域具有良好的发展前景。太赫兹图像分辨率低，特征信息有限，且高亮区域多，目标与背景亮度相近，为太赫兹图像中的目标检测带来了一定的困难。针对此，本文提出一种融合多尺度注意力的目标检测框架MSAD-SSD，在SSD算法的基础上，采用ResNet101作为特征提取网络，并设计一种多尺度注意力模块。该模块采用多支路膨胀卷积进行多尺度特征提取，扩展网络
为了克服单一神经网络模型提取表情特征困难，以及堆叠深层网络结构会造成训练过程复杂、参数冗余等问题，本文提出了一种引入注意力机制的轻量级CNN通道和卷积自编码器预训练通道的双通道模型。在轻量级CNN通道中以具有残差思想的深度可分离卷积结构进行深层次特征提取并且减少了模型参数量，还引入了通道域注意力机制使得该通道能够学习到更有用的特征；同时使用卷积自编码器对输入人脸表情图像进行无监督预处理，使得模型提
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