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水下环境复杂多样，使得声呐成像模糊难以人工提取特征，同时声呐图像不易获取，数量远少于光学图像，导致了小样本情况下声呐图像分类网络......
针对在复杂电磁环境下的雷达辐射源信号识别中传统方法失效，深度学习算法存在低信噪比下识别效果差、网络复杂参数多的问题，提出一种......
针对目前PVC皮革瑕疵检测的检测系统中，由于皮革背景花纹的复杂性，在较多的场景中存在检测精度较低下、实时性较差等问题，提出了一种......
近年来,随着监控摄像头的普及和城市安防的需要,行人重识别成为了计算机视觉领域越来越重要研究的课题。其潜在的应用领域也越来越......
传统的人工巡检和查看监控检测安全帽佩戴的方法容易造成漏检、误检,因此提出一种基于改进YOLOv4算法的安全帽检测方法。首先,采用......
针对指静脉提取困难和识别精度不够高等问题,提出了一种基于ResNet改进的手指静脉识别方法。首先,使用深度超参数化卷积(DO-Conv)......
本文采用卷积神经网络模型实现了宫颈细胞图像的端对端识别。首先通过迁移学习初始化网络模型参数,然后将宫颈细胞图像输入网络模......
短文本相似度研究是文本分类下的一个分支,它在智能问答、信息检索等任务中起着基础性作用,具有一定的研究价值。传统的文本相似度......
随着互联网技术的更新迭代,以图像为代表的多媒体信息的数量开始爆炸式增长。而文字作为一类具有强语义信息的数据,对无人驾驶、机......
车型识别是现代智能交通中重要技术。现有的深度卷积网络已经取得了不错的效果,但目前的类别主要停留在对车辆大体形态的粗粒度分......
针对阿尔兹海默症、病变(如脑肿瘤)和健康老化的3类脑部CT图像分类问题,本文提出了一种改进的ResNet-10卷积神经网络模型.该模型在......
行人再识别是公共安全视频数据分析中的一项重要任务,基于图像的行人再识别旨在通过不同摄像镜头所获取的行人图像对行人身份进行......
由于人脸篡改具有很大的危害,关于人脸篡改的判别方法的研究十分重要。已有的基于卷积神经网络的人脸篡改判别研究取得了一定的进......
为提高高光谱图像分类精度,结合光谱信息、邻域信息和边界信息提出一种高光谱图像分类方案。利用局部费希尔判别分析算法进行降维......
针对简单的、人为规定的异常行为,对基于半监督的生成式对抗网络GANomaly进行了改进,并将其应用于视频异常行为检测。具体说来,为......
车型识别(VTR)是现代智能交通中重要技术。现有的深度卷积网络已经取得了不错的效果,但在细粒度识别及准确率、训练时间方面仍需研......
RFID（射频识别）技术是一种非接触式自动识别技术，在物流领域有着广泛的应用前景。随着物联网概念的提出，RFID技术受到广泛关注，结合RFID......
针对现有深度学习分类模型存在由标签边缘化效应引起的过拟合问题,提出了一种新的正则化损失函数--得分聚类损失函数.该函数为每个......
