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面部表情是一种普遍的非语言交流方式,在反映人们的情绪状态方面起着重要作用。心理学家的研究显示,无论种族或文化,人们在脸上以......
学位
文章设计一种基于SqueezeNet卷积神经网络,实现对小包外观检测.SqueezeNet卷积神经网络所使用数据集采集自昆明卷烟厂FOCKE-FXS机......
图像中的手部检测和手势识别是计算机领域的重要部分,在许多计算机视觉应用中具有重要意义。由于手形状的多变性和图像背景的杂乱......
学位
针对检测混凝土表面裂纹缺陷时效率低、准确率不高等问题,提出一种基于SqueezeNet的混凝土表面裂纹检测方法。首先构建混凝土图像......
针对现有细粒度图像分类算法普遍存在的模型结构复杂、参数多、分类准确率较低等问题,提出一种注意力特征融合的SqueezeNet细粒度......
目前我国关于花卉分类识别技术已较为成熟,但由于类间相似性较高,花卉特征较难提取,对于同种不同类的相似花卉仍存在识别率较低的......
推荐系统能够利用商品本身的数据或结合用户行为向用户推荐感兴趣的商品,提供信息和建议,是当前电商系统实现精准服务和提高“粘性......
目标检测一直以来都是图像处理领域中基础且较难的任务之一。近年来,深度学习作为人工智能领域中的突破性进展,已逐渐成为了图像处......
学位
胎心率在母胎监护和胎儿健康检测中起着非常重要的作用。该研究对胎心率信号进行研究,提出了一种基于庞加莱图(Poincare Plot),和......
为实现岩石红外张剪裂纹图像的精准识别分类,提出基于迁移学习的轻量级卷积神经网络SqueezeNet实现对岩石红外张剪裂纹识别分类的......
传统和基于CNN的脱机手写汉字识别模型多数是为了追求更高准确率,未重视模型体积大小,模型中存在大量冗余参数,模型训练周期长并且......
在智能交通系统中,针对车辆目标检测算法可移植性不高、检测速度较慢等问题,提出了一种基于SqueezeNet卷积神经网络的车辆检测方法......
期刊
随着科技的发展,畜牧业智能化管理的需求日益显著,利用科技手段进行动物个体识别也成为了研究热点。图像识别是目前使用最为广泛的......
为实现作物叶片病害的准确识别,该研究以PlantVillage工程开源数据库中14种作物38类叶片为研究对象,从网络规模小型化和计算过程轻......
中药材粉末显微特征图像具有复杂的纹理特点,传统算法难以构建高识别率的分类器。针对此提出一种基于SqueezeNet卷积网络的改进型......
现有的交通路标识别方法都是基于卷积神经网络的,随着网络层数的增加,准确率会提高,但也出现了效率降低、参数量增加等问题。为此,......
针对目前的人体骨骼关键点检测模型参数多、训练时间长和检测速度慢的问题,提出了一种将人体骨骼关键点检测模型CPMs与小型卷积神......
行为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C3D行为检测网......
现有深度红外和可见光图像融合模型网络参数多,计算过程需要耗费大量计算资源和内存,难以满足移动和嵌入式设备上的部署要求。针对......
随着深度学习的提出,人脸识别取得了突破性的发展,并得到了广泛的应用。将人脸识别应用于课堂签到系统中,解决传统点名签到耗时久......
针对人群运动行为检测中难以有效去除异常点的问题,提出一种基于深度聚类的人群运动行为检测方法。构造一种运动特征描述符,通过K-......
卷积神经网络在基于视觉的机器人抓取检测任务上取得了较好的检测效果,但是大多数方法都有太多的计算参数,不适合资源有限的系统。......
近年来,手指静脉识别作为新兴的生物特征识别技术之一,受到越来越多研究者的关注。采集阶段可能产生的一些低质量图像将严重影响后......
基于深度学习的实时目标检测算法逐渐成为研究和应用的热门,实时目标检测算法在智慧交通、智能监控、安防、军事、手术医疗等众多......
本文首先介绍了当前主要的深度神经网络模型、分析了目标检测应用方向的网络模型的优缺点,以及移动端的轻量型神经网络。接着基于S......
森林是大自然中的宝贵资源,同时还维持着生态平衡。森林火灾一旦发生,危害十分巨大,如果能在林火的萌芽状态就进行识别,则可以减少......
针对传统卷积神经网络(如Lenet5)在图像的多分类任务中识别率不高、较新的卷积神经网络(如VGG16)在图像的多分类任务中待优化的参......
针对地铁视频监控一直缺乏一种有效的人群密度分类器的问题,提出了基于人群密度估计算法—Fast SqueezeNet的人群密度分类器,用于......
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