全卷积相关论文
针对红外图像中小目标分布稀疏、像素占比小，现有红外小目标检测算法易受强噪声干扰，对其精度和泛化性有较大影响的问题，本文提出一种......
街面犯罪对公众的生活安全构成一定的威胁。以往对于公共盗窃和寻衅滋事等街面犯罪的研究往往停留在社区甚至更宏观的层面,难以向......
[背景]绿地空间暴露与儿童青少年过敏性鼻炎(AR)的关联性研究多在发达国家开展,并且结论并不一致.[目的]应用街景数据探讨绿地空间......
为进一步提高多聚焦图像的融合质量,提出一种基于监督学习的全卷积神经网络多聚焦图像融合算法。该算法旨在运用神经网络学习源图......
双基合成孔径雷达(Bistatic Synthetic Aperture Radar,BiSAR)是一种构型特殊的合成孔径雷达。合成孔径雷达可以搭载在如飞机、卫......
由于光学元件景深的限制,很难捕获到一张图像中所有的清晰目标,只有距离相机特定位置的目标才能被清晰聚焦,在聚焦平面之前或之后......
目前用于图像识别的大多数卷积神经网络(CNN)都使用相同的原理构建,即:卷积层、池化层、全连接层。文中使用密集卷积神经网络重新......
本文旨在提出一种基于U-Net算法模型的玉米病程分级方法,实现对玉米常见4类叶部病害程度的快速、准确、客观分级。该方法以两组U-N......
本文针对目标跟踪应用,提出了基于Siamese-FC跟踪网络的改进卷积网络Siamese-MF,意在更进一步提升跟踪速度和准确性,满足目标跟踪......
全卷积神经网络近年来被应用于深度学习中的多个领域,其不仅能处理简单的图像分类任务,还能应用于例如物体检测、语义/图像分割以......
针对现有以雷达技术和红外热成像技术为代表的HOV(High occupancy vehiclelane)车道车辆乘员数量检测方法可靠性差、准确率低等问......
为了提高电力系统短期负荷预测的准确率,提出了一种基于深度学习技术的多尺度信息融合卷积神经网络(MS-ConvNet)模型.引入了全卷积......
室外拍摄图像由于受雾气、雾霾、沙尘等大气颗粒杂质的影响呈现出图像灰白化,而现有的图像去雾算法存在过度依赖先验信息、透射率......
为了提高开放田间环境下叶片分割算法的精度与鲁棒性,提出一种空洞全卷积网络模型。模型采用编码器-解码器结构,编码器接收图像输......
随着各类电子设备、web服务以及应用app的出现,世界上产生的数据量正以指数级不断激增,这为人类迈入人工智能时代提供了必要条件。......
烟雾作为不规则目标且识别窗口长宽比不固定,目标跟踪框中有一定误差。在目标分割领域中烟雾的流动性可以被很好地标识出来,且为解......
图像语义分割与场景理解是计算机视觉的核心问题之一,旨在对图像的每个像素根据已知的类别集合进行分类。在自动驾驶、自拍肖像画......
油中溶解气体分析(DGA)是诊断变压器故障的常用方法,能及时发现变压器内部的潜伏性故障。为了减少卷积神经网络的训练参数,提出了......
条形码技术应用广泛,是一项在物流管理中不可或缺的技术。传统基于人工提取特征的检测算法不仅需要设计者精心地选取多项阈值,而且......
