多尺度卷积核相关论文
最近数十年,由于现代互联网及其相关技术的迅猛发展,人与人之间各种复杂的交互愈加频繁,直接导致了在线社交网络规模的快速膨胀,进......
早产儿视网膜病变是一种血管增生性疾病,是导致新生儿视网膜受损或致盲的主要原因之一。通过分割和分析早产儿眼底图像中的血管结......
脑电信号分类是情绪情感识别、脑机接口系统、疲劳驾驶、以及各种脑疾病检测研究中的关键,分类准确率直接影响着其性能的好坏。脑......
[目的/意义]微博评论情感分类模型可以为相关舆情监管部门正确管控话题事件的发展状况和舆情提供一定的指导作用.[方法/过程]基于......
针对旋转机械故障特征需要人工提取导致故障识别困难的问题,在传统卷积自编码网络基础上,提出一种一维多尺度卷积自编码的故障诊断......
单幅图像超分辨率问题是典型的图像反问题。近年来深度学习广泛应用于图像超分辨率重建。为提高超分辨率算法的性能,本文利用多尺......
针对病变视网膜血管结构的计算机辅助诊断问题,提出了一种多尺度卷积核U-Net模型的视网膜血管分割方法.在U-Net模型基础上设计了融......
目的近几年应用在单幅图像超分辨率重建上的深度学习算法都是使用单种尺度的卷积核提取低分辨率图像的特征信息,这样很容易造成细......
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针对现有卷积神经网络脑电信号(electroencephalogram,EEG)分类模型分类精度低、方法复杂且耗时的问题,对卷积神经网络的卷积层进......
