【摘 要】
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近年来随着数据规模和算力水平的提高,深度学习及相关预训练模型如ResNet等在图像识别领域取得了较快进展,其在多类应用场景的指定任务上均取得了良好表现。然而如何提高深度学习模型如ResNet等预训练模型的泛化能力,仍然是图像识别领域亟需解决的关键问题。目前通常的做法是通过网络结构的优化,或是数据集的扩充来改善模型性能,然而这些方法往往依赖于大量数据和大量时间/算力的网络结构修剪和二次训练,模型训练
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近年来随着数据规模和算力水平的提高,深度学习及相关预训练模型如ResNet等在图像识别领域取得了较快进展,其在多类应用场景的指定任务上均取得了良好表现。然而如何提高深度学习模型如ResNet等预训练模型的泛化能力,仍然是图像识别领域亟需解决的关键问题。目前通常的做法是通过网络结构的优化,或是数据集的扩充来改善模型性能,然而这些方法往往依赖于大量数据和大量时间/算力的网络结构修剪和二次训练,模型训练效率和泛化性能的优化受制于数据规模和网络结构的复杂度。针对这一挑战,我们提出了一种基于深度网络时不变稳定
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为定量化分析地理因子对土壤中铜(Cu)、钴(Co)、钼(Mo)和锌(Zn)空间分异的影响。采集和测定了四川盆地长寿之乡江津区156件表土样品,综合运用数理统计、地统计和地理探测器等方法,分析表土中Cu、Co、Mo和Zn含量的空间分异特征及其驱动因子。表土中Cu、Co、Mo和Zn均值分别为27.0mg·kg-1、18.5mg·kg~(-1)、0.4mg·kg~(-1)和216.8 mg·kg~(-1
针对红外与可见光图像融合视觉效果不佳,背景细节丢失的问题,提出了一种基于注意力与残差级联的端到端融合网络模型。将源图像输入到生成器网络中,利用层次特征提取模块提取特征,然后使用基于U-net连接的解码器融合层次特征并生成融合图像。再通过生成的图像,将生成器与输入预融合图像的鉴别器进行对抗,利用细节损失函数调整生成器,补充融合图像缺失的信息,得到融合模型。此外,还对鉴别器实施了谱归一化操作来提高GA
本文提出融合卷积通道注意力机制、堆叠通道注意力机制和空间注意力机制的孪生网络跟踪器(ThrAtt-Siam)来提升跟踪性能。ThrAtt-Siam跟踪器以SiameseFC为基础,通过在低卷积层融合卷积通道注意力机制、两个特征图与两个卷积块,加强目标物体特征提取,提高跟踪器对背景特征抗干扰能力和辨别能力;在目标图像分支融合堆叠通道注意力机制与空间注意力机制,其中堆叠通道注意力机制可有效区分有用特征
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随着深度神经网络的广泛应用,其安全性问题日益突出。研究图像对抗样本生成可以提升神经网络的安全性。针对现有通用对抗扰动算法攻击成功率不高的不足,提出一种在深度神经网络中融合对抗层的图像通用对抗扰动生成算法。首先,在神经网络中引入对抗层的概念,提出一种基于对抗层的图像对抗样本产生框架;随后,将多种典型的基于梯度的对抗攻击算法融入到对抗层框架,理论分析了所提框架的可行性和可扩展性;最后,在所提框架下,给