深度可分离卷积相关论文
随着物联网和人工智能技术的快速发展,机械设备产生的海量数据推动着故障诊断技术进入了“大数据”时代。对这些数据进行分析、诊......
针对中药饮片检测算法的模型参数量多，计算量较大等问题，提出一种改进的YOLOv5算法，改进后算法的特点主要是轻量化，可以在保持较高的平......
密闭容器是广泛应用于人民生活和工业生产中的一种设备,为确保产品质量、保障使用人员安全,工厂在生产密闭容器时都需要进行气密性......
目的 表情是人机交互过程中重要的信息传递方式，因此表情识别具有重要的研究意义。针对目前表情识别方法存在背景干扰大、网络模型......
为了解决传统的微藻检测方法依赖于复杂的设备和大量的人工操作，不仅耗时长且检测结果易受检测人员技术经验影响等问题，结合微藻显微......
配网直接面向终端电力用户，是服务国计民生的重要基础设施，配网工程质量直接影响供电安全和可靠性。传统的人工巡检方式效率低、风险......
针对运动想象脑电（MI-EEG）多分类问题，在已有研究的基础上进行改进，构建了基于深度可分离卷积的轻量级卷积神经网络（L-Net）和轻量级混合......
超声图像在乳腺疾病的临床诊断中具有重要意义，但是乳腺超声图像分辨率低、样本量小，同时对于NASNet算法虽然适用于小样本数据但参数......
为了实现输电线路的高精度、高速度巡检，设计了一种适用于移动终端设备的轻量化目标检测网络DE-YOLO。首先融合深度可分离卷积、逐......
苹果果园由于密植栽培模式，果树之间相互遮挡，导致苹果果实识别效果差，并且普通的图像采集方式存在图像中果实重复采集的问题，使得果实......
针对传统目标检测法在锂电池极片缺陷检测中存在小目标缺陷漏检率高的问题,提出了一种改进的YOLOv5算法。首先,输入端引入图像增强......
随着“中国制造2025”战略的提出,我国制造业正处于向智能化发展的转型阶段,而汽车工业作为国民经济的重要组成部分,是攻坚智能化......
针对目标检测过程中存在小目标漏检问题，提出一种基于注意力机制和多尺度上下文信息的改进YOLOv5目标检测算法。首先，在特征提取结构......
为对半导体晶圆的表面缺陷进行快速检测,提出一种基于深度可分离卷积和注意力机制的轻量级网络,并在WM-811K数据集上进行了实验.为......
脑电图是一种记录人体大脑中神经细胞群电生理活动的主要工具,常用于检测神经性疾病。本文以癫痫患者和有睡眠障碍的患者为研究对......
基于微多普勒雷达的手势识别是通过电磁波捕获人体目标的手势动作,提取其中的微多普勒特征,实现手势识别。它是一种稳健的、非接触......
精准分割民国档案图像中的印章，有助于该类档案的智慧利用。针对该类档案存在印侵严重和过多噪声的问题，提出UNet-S（U-Net for Seal）解......
针对很多现有神经网络结构中存在运算次数高、内存占用大和模型训练耗时的缺点以及处理医学图像的病灶分割时信息表达能力不强、分......
金属是工业领域中不可或缺的原材料之一。其加工出来的金属制品,也应用到生活中的各个方面。由于金属是一种特殊的材质,在加工过程......
针对无人机巡检图像中，架空输电导线断股、表面磨损等缺陷人工复检效率低、误检漏检率高的问题，提出了一种基于深度学习的架空输电导......
由于迷彩伪装目标与所处背景高度融合，现有深度目标检测模型在此类目标上的检测效果并不出众。为提升对迷彩伪装目标的检测精度，以YO......
样本失衡困扰目标检测任务良久,目标检测任务中的样本失衡包含了正负样本失衡、难易样本失衡、小目标与大、中目标失衡等。目前,针......
近年来,随着社会节奏的加快和生活压力的增加,精神疾病患者的数量在逐年增加。精神分裂症是最常见的精神疾病之一,但是精神分裂症......
遥感观测技术的高速发展提高了观测系统的信息获取能力,使得遥感图像以高分辨率的特点呈现。高分辨率遥感图像中含有更多的空间、......
深度卷积神经网络是水下图像增强的主要方法之一，但其过高的内存消耗和计算需求阻碍了在实际应用中的部署。为此，提出一种轻量级的密......
为提高行人检测算法在实际应用中的准确率，提出在YOLOv4模型中融合Vision Transformer模型与深度可分离卷积的行人检测算法，该算法把......
由于足球比赛场景中密集人群、移动小目标居多, YOLOv3算法存在检测精确度较低且模型参数量较大等问题,使其无法部署在资源算力有......
准确、高效地识别岩石岩性是大数据时代地球科学研究的必然趋势和发展方向。传统岩石岩性识别方法多依赖人工判别，对相关知识与判别......
随着人工智能的快速发展,人机交互在生活中经常可以看到。而近年来由于疫情的爆发,为了减少病毒传播,越来越多的研究者将目光投在......
随着智能制造技术的快速发展,设备结构变得更加精密且复杂,针对工业设备故障的传统诊断方法在准确性和及时性等方面遇到了许多挑战......
为进行轴承剩余寿命（Remaining Useful Life, RUL）预测，采用小波-谱峭度分析方法，首先对轴承振动序列信号进行小波包分解，并以谱峭度作......
对一种紧凑轻量型的卷积神经网络EEGNet实现脑电信号情绪识别进行了研究，验证了EEGNet网络对基于脑电信号的情绪识别具有较理想的识......
遥感影像中的云与云阴影检测是遥感影像处理的关键,检测结果的准确性直接影响后续遥感影像的应用,具有重要的研究意义。近年来,随......
香烟爆珠包装前的缺陷检测对确保香烟生产品质具有重要意义。基于卷积神经网络的新型爆珠缺陷检测算法，可检测爆珠中的气泡、凹陷、......
近年来,随着陆地资源的逐渐减少,海洋成为了人类探索的目标。水下图像作为重要的信息载体,直观地反映水下环境信息,对海洋勘探、海......
随着国民经济的发展与机械化工厂的迅速发展,工厂和居民楼里密集用电用火的行为也越来越普遍。各种各样的易燃物和不安全用火用电......
低空无人机以其独特视角优势,在安保巡逻和巡检侦查等方面可以节省大量人力和时间成本,但远距离航拍的对地目标尺寸小且外观模糊,......
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......
在人工智能时代,集成电路芯片在通信设备、消费电子、航空航天、工业制造等各个领域的应用都不可或缺。因此芯片的需求量日益增多,......
如今面向合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar， SAR）图像的目标检测技术已得到广泛的研究与应用，并通过深度学习的方法可有效应用于......
近年来,随着深度学习的迅速发展以及计算机硬件性能的快速提升,基于深度神经网络的图像着色逐渐成为图像后期着色的一种手段。相比......
