残差模块相关论文
针对表情识别时出现参数量大和识别能力弱等问题，提出一种基于卷积网络人脸表情识别方法。引入改进型残差模块，减少参数量的同时增强......
期刊
针对现有算法无法精确分割细微血管末端， 且分割结果易受光学造影与病变区域影响的问题， 提出一种结合注意力和多路径U-Net的视网膜......
为了解决低光照图像存在的对比度低、噪声大等问题，提出一种基于Retinex理论的卷积神经网络增强模型（Retinex-RANet）。它包括分解网络......
超声检查具有安全无辐射、应用范围广等特点,是目前应用最为广泛的医学检查技术之一。然而,目前我国基层超声科医生严重不足,且传......
随着社会的发展与科技的进步,医学影像技术在各个医学领域得到了广泛的运用,是医生诊断患者病情的重要辅助手段。如今,脑肿瘤疾病......
针对水下图像颜色失真、关键信息模糊和细节特征丢失的问题，提出一种基于SK注意力残差网络的水下图像增强方法。改进生成对抗网络中......
临床实践表明核磁共振成像对评估胶质瘤非常有价值,它们会提供精确的脑肿瘤成像,便于医生获得精确的脑肿瘤轮廓。通常,影像科专家......
在工业表面缺陷检测领域,通常需要采集大量的样本,并进行标注,用于后续检测中的深度学习模型训练。然而在实际的应用场景中,由于部......
随着科技的飞速发展,人类生活中越来越离不开身份认证和识别。同时人们对个人信息安全的问题也更加的重视,传统的身份认证如密码登......
婴幼儿时期是人类大脑发育最快的一个阶段,在这个阶段中,脑区的变化较快且容易患各类脑疾病。探索婴幼儿脑部疾病的早期诊断方法具......
针对目前设施农业数字化栽培调控技术中对作物的生育期实时检测与分类问题,提出一种改进YO-LOv4的温室环境下草莓生育期识别方法.......
肝癌是全世界发病率和死亡率极高的恶性肿瘤,严重威胁着人们的身体健康,通过早期的筛查和治疗可以有效地减少癌症的发病率和死亡率......
肺癌作为全球发病率、死亡率均位居前列的疾病,严重危害人类的健康,尽早发现与治疗是降低肺癌死亡率的重要手段。肺结节是肺癌的早......
信息化技术的快速发展以及物流运输行业的成熟,使得网上购物更加便捷,越来越多的消费者已经习惯通过网络购买日常生活所需的物品。......
学位
堆栈沙漏网络(SHN)是人体姿态估计中的代表性研究成果,但该网络忽略了关节局部信息。因此,提出了一种基于改进沙漏网络的人体姿态......
针对复杂背景下隧道的细小裂缝图像特征难以提取以及裂缝像素类别不平衡等问题,提出了一种改进U-Net网络的隧道裂缝分割算法。将U-......
断层解释是地震资料解释的关键环节之一。随着人工智能技术的发展,断层的自动、快速识别成为机器学习方法在地球物理领域应用的一......
卷积神经网络在计算机视觉领域的许多任务中取得了巨大的成功,如图像分类、目标检测分割、人脸识别、视频分析等。然而,一些研究表......
联合图像超分辨率是指在高分辨率图像的指导下提高图像分辨率的方法,现已随着人们对图像精度需求的提高,成为深度学习、计算机视觉......
胆管癌是一类相对罕见但恶性程度极高的肿瘤。由于早期症状不明显,患者发现时往往已错过最佳治疗时机。病理诊断作为胆管癌确诊的......
蜡染是一项中国民间的传统艺术,作为国家级非物质文化遗产,具有极高的艺术价值和文化内涵。使用计算机技术对蜡染特有的冰纹图案进......
基于图像和视频的行人检测是行人跟踪、行为分析、步态分析、行人身份识别等研究的基础和前提,也是计算机视觉领域最重要的研究方......
为提高塑料检测定位任务的准确率,基于Yolo算法提出一个塑料检测定位模型。针对模型的基础网络层,设计3个由小尺寸卷积层组成的残......
传统的开关柜局部放电模式识别方法缺乏一定的泛化性能且识别准确率低,难以在实际工程中应用。提出了一种基于残差卷积神经网络的......
针对复杂条件下交通场景目标检测虚警和漏检问题,提出一种基于YOLOv3的快速检测算法。首先利用kmeans算法聚类出适合该数据集的合......
语义分割是计算机视觉和模式识别领域的研究重点,传统基于图像块的深度卷积神经网络模型假设图像块内所有像素共享同一标号导致其......
随着人类在地球上的大范围以及高强度的活动,地震观测数据的质量受到严重的影响。各地的地震监测台网所记录的地震信号中包含许多......
输电在电力系统中起着中流砥柱的作用,是电网系统必不可少的部分,但是一般输电环节都处在野外环境,导致输电线路在运行中会受到多......
针对生成对抗网络在训练类别丰富、细节特征复杂的数据集时,难以捕捉图像全局与局部特征间的依赖关系而出现图像分辨率不高、特征......
为了提升机器视觉中特定舞蹈动作识别的性能,设计了基于全局上下文的特定舞蹈动作识别方法。该方法基于Hourglass结构,通过连接高......
为了提高图像去模糊的复原效果和处理速度,提出了基于深度卷积神经网络的运动模糊去除算法。以多尺度图像为依据,构建了基于自动编......
针对古代壁画由于历史风化出现不同程度起甲、脱落等问题,提出一种增强一致性生成对抗网络的算法修补壁画缺失区域.该算法以生成对......
对于在深度神经网络的中间层分支进行深度融合,产生潜在可以共享有用信息的基础网络,从而优化信息流动,提升深度神经网络的性能,是......
针对城市声音识别过程中时频图像特征提取较困难的问题,提出一种可变形特征图残差网络用于城市声音识别.首先设计可变形特征图残差......
针对传统沙漏网络每一层使用单一感受野来提取特征,缺乏对关键点整体和局部关联信息描述的问题,提出了新的残差沙漏网络(NRHG)方法......
为解决传统用于文本分类等时序性问题的循环神经网络无法留住长远记忆及模型框架复杂的问题,提出一种基于序列卷积神经网络的分类......
传统合成孔径雷达(SAR)图像中建筑物检测算法主要是在特定场景下通过人工提取特征进行特定类别的建筑物检测,存在平均检测精度不高......
近年来,随着高精度的服饰图像分类和检索的应用需求不断增长,基于卷积神经网络的服饰图像分类和检索技术得到了广泛关注。卷积神经......
传统合成孔径雷达（SAR）图像建筑物检测算法主要是在特定场景下通过人工提取特征进行特定类别的建筑物检测，存在平均检测精度不高，检测......
肝脏分割任务是从输入的肝脏CT数据中分割出肝的任务。由于CT图像中肝脏具有与邻近器官对比度低、噪声较高和存在病理异常等特点,......
