MobileNet相关论文
针对垃圾数量繁多、一张图片包含多个垃圾物体的情况，文中提出基于改进MobileNet网络的垃圾检测与分类算法，将MobileNet网络融合进YO......
伴随着新一代信息技术的蓬勃发展和广泛应用,越来越多智能化设备被应用到再制造生产工艺过程中。然而,考虑到各种生产设备在数据格......
我国是一个农业大国,玉米作物更是我国的主要粮食作物之一,保障粮食安全急需新兴技术的参与。在此背景下,越来越多的研究者针对玉......
滚动轴承作为旋转机械装备的关键元件之一,由于其工况复杂多变,易于出现故障,当其局部出现损伤时,轻则使机械装备的振动出现异常,......
通用深度学习算法提取的医学手骨图像特征不能很好地区分相近年龄图像的差异,这导致骨龄分类器的预测精度较低.根据基于深度学习的......
针对传统航拍视频图像CNN模型天气分类效果差、无法满足移动设备应用以及现有天气图像数据集匮乏且场景单一的问题,构建了晴天、雨......
近年来火灾发生的概率呈上升趋势,不仅威胁公众生命安全,同时还会造成严重财产损失,因此火灾检测研究具有重要意义和价值。传统的......
面部表情是人类表达情感状态和意图最具有代表性的信号之一。面部表情识别在学术界和工业界引起了越来越多的关注,并在机器人、智......
针对轻量化网络在目标检测中检测精度低的问题，本文提出了一种以MobileNet为基础网络的轻量级目标检测网络，记作MobileNet-RFB-ECA。......
柑橘是我国南方地区最重要的果树之一,柑橘产业已成为南方农业经济中不可或缺的一部分。而黄龙病（HLB）被认为是柑橘的癌症,蔓延速度......
随着生活节奏的加快,人们的健康日益受到威胁,尤其在心血管健康领域更为突出。目前,心电图是医生进行心血管疾病检测和治疗的重要......
针对中文交通指路标志中多方向、多角度的文本提取与识别困难的问题，提出了一种融合了卷积神经网络与传统机器学习方法的轻量化中文......
深度学习技术被广泛应用于图像分类等计算机视觉领域.大型数据集通常需要大量的计算能力来训练.在实际应用场景中,人们通常只能携......
火灾的发生严重威胁这人类生命财产的安全,因此对火灾的实现检测而准确快速的报警对维护人民的生命财产及社会稳定有着重要意义。......
自然场景下的文本检测是计算机视觉的重要组成部分,也给我们带来了方便,像对证件照的识别、无人驾驶技术、智能机器人技术等等。作......
针对夜间车辆检测模型的实时性要求,以YOLO v4模型为基础,将主干特征提取网络更改为灵活性强且易于实现的MobileNet V2,并将加强特......
目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向,在交通监控、人机交互等方面都有着广泛的应用.目前,基于深度学习的YOLOv4检测网络......
针对骨骼图像特征提取存在的问题,基于MobileNetV3 large网络设计了 一种融合纹理增强层的轻量级骨骼图像分类器.首先对骨骼图像进......
随着5G时代的到来和人工智能的飞速发展,深度学习技术已经广泛应用到各行各业,智慧农业作为深度学习与农业领域深度交融的代表作之......
目标检测是图像处理领域的一个研究方向,它主要是找出图像或者视频中感兴趣的目标并进行识别。随着近年来神经网络的快速发展,基于......
卷积神经网络（Convolutional Neural Network）是深度学习（Deep Learning）的一种基础模型,具有计算存储密集型的特点。其中,基于深度可......
基于卷积神经网络(CNN,convolutional neural network)的视觉深度学习算法的兴起推动了人工智能视觉芯片设计研究的快速发展,而芯......
为解决YOLOv4在目标检测任务中检测速度低、模型参数多等问题,提出一种改进YOLOv4的目标检测算法.将YOLOv4主干网络中的CSPDarknet......
情感作为人类生活体验的一个重要基础,影响着人类的认知、感知和日常生活。因此,情感识别作为人机交互中的一个重要的研究领域,近......
针对传统U-Net网络模型参数量大、图片处理时间长、无法满足工业生产实时性要求的问题,提出了一种改进U-Net网络的吹氩图像分割方......
安防一直是人们关注的热点,因为它关系到群众的生命财产安全。安防领域的人脸识别也是计算机视觉研究的重点,因为它是构成许多安防......
针对焊缝X射线图像缺陷识别传统方法的计算量大与准确度差的问题,提出了基于MobileNet的识别方法.首先对样本图像进行预处理和数量......
5G AAU(Active Antenna Unit,有源天线单元)电源线接续规范性检测是5G工程建设验收的重要环节,文章提出基于YOLOv5和Mobilenetv2迁......
近年来,随着人们对深度学习的研究越来越深入,作为其基础模型的卷积神经网络也得到了长足的发展,被应用在了许多的领域。卷积神经......
随着科学技术的快速发展,计算机性能飞速提升,深度学习技术迎来了高速发展的时期。作为计算机视觉领域中最具实际价值的热门研究方......
轨道扣件作为轨道系统的重要组成部分,起着联接钢轨与轨枕,防止钢轨产生横、纵向位移的作用。在列车运行过程中,钢轨与轮毂间会出......
作物的病害是直接导致作物生长、减产的最重要因素之一。在传统的意义上,去检测农作物病害最常用的方法是由植保专家根据自己以往......
针对传统基于图像处理的煤矸识别方法存在速度、效率低、精度起伏大及难以实际应用等问题,提出了一种改进型轻量级深度识别网络模......
我国疆域辽阔,土壤肥沃,气候温和,尤其是新疆地区,日照时间充足,盛产水果.造就了我国成为农业生产大国,每年进出口非常多的水果蔬......
近年来,卷积神经网络被广泛应用于心音信号分类.为满足先心病机器辅助诊断系统低功耗、可移动等方面需求,基于轻量级神经网络Mobil......
为实现对群养环境下生猪个体目标快速精准的检测,该研究提出了一种针对群养生猪的改进型目标检测网络MF-CenterNet(MobileNet-FPN-......
针对应用于嵌入式设备的轻量级目标检测算法,本文提出了一种基于特征融合的改进方案.针对目前Mobile-NetV2-SSD轻量级目标检测算法......
为降低视频烟雾检测中的虚警率和提升检测效率,提出Y~dU~aV~a颜色模型,该模型可以表征烟雾的空间域分布特性和时间域变化特性。利......
由于无人驾驶目标检测技术中对于小目标检测精度差、检测速度慢,降低了无人驾驶技术的安全性,实时性差。文中提出一种双向融合的SS......
早期轻度认知障碍(early mild cognitive impairment, EMCI)是阿尔兹海默症(Alzheimer’s disease,AD)发生前的必经阶段,EMCI的准......
阿尔兹海默症目前还无法被治愈,若能对其正确诊断,则可采用正确治疗方式延缓病人病情。为减少人工诊断的时间和成本,采用机器学习......
随着深度学习的火热发展,卷积神经网络在无人驾驶、生物识别等领域起到越来越重要的作用。当前卷积神经网络的发展趋势是通过更深......
随着人工智能技术的快速发展,人类进入人工智能时代。由于图片数据爆发式增长,人为手动管理大量图片数据变得越来越困难,快速高效......
随着人工智能的不断发展,人们对汽车的智能化——尤其是主动安全方面,提出了越来越高的要求。其中,行人检测作为主动安全的关键技......
目的 建立基于MobileNet的10种清风藤植物石细胞图像智能分类研究方法.方法 采用传统粉末制片方法制作临时装片并在相同倍数下拍摄......
