非对称卷积相关论文
为准确识别车道线,提高车道线检测算法的实时性和鲁棒性,提出一种基于改进FCN的车道线实例分割检测方法。对输入图像采用压缩的VGG......
近年来,深度学习技术在智能医学图像处理、病历管理、专家系统等“智能+医疗”领域应用越来越广泛。在智能医学图像处理领域,语义......
语义分割在计算机视觉领域中是一个至关重要的技术问题,是作为场景理解的重点技术之一。语义分割任务是对待分割的图像中的每一个......
作为计算机视觉领域的一个重要分支,图像超分辨率重建主要利用计算机技术,从低分辨率图像恢复出高分辨率图像.它在卫星地图、视频......
目标跟踪技术作为计算机视觉领域的一个核心研究课题,具有很高的商用价值,例如在机器人、导航与制导、无人驾驶等军用及民用领域都......
科学技术的发展提高了人们的生活质量,人们对高生活质量的追求又推动着科学技术不断向前发展。对高质量图像的需求,推动着计算机技......
视觉跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向,在自动驾驶、军事侦察、视频监控、人机交互、无人机等领域都有广泛的应用。视觉跟......
高光谱影像中蕴含了丰富的地物信息,具备“图谱合一”的特点,帮助人们不断认知地物属性的本质特征。高光谱影像地物分类旨在对高光......
盲道作为城市道路规划中重要组成部分,反映了城市的经济与文明。而城市道路规划与城市发展存在差异性,使得盲道被随意占用情况日益......
验证码是一种保护网络安全的方式,广泛应用于计算机网络中。该文提出了2种基于卷积神经网络的轻量级验证码识别方法,通过空洞卷积......
为实现玉米病害图像快速、准确识别,提出了一种基于非对称注意力机制残差网络(asymmetric convolution attention resnet, ACA-Res......
构建卷积神经网络要耗费大量的人力资源,且训练过程中需要消耗大量的算力资源.利用空洞卷积代替卷积神经网络中的池化操作,能有效......
级联深度卷积神经网络(DCNN)算法为首先在人脸关键点检测中使用卷积神经网络(CNN)的模型,CNN的使用使得检测精度得到极大的提升。......
为提高图像降噪精度,在去除图像噪声的同时尽可能保留图像边缘细节,在对多种传统降噪算法以及现代卷积神经网络架构研究的基础上,......
针对当前音频场景识别中训练数据量不足的问题,设计了基于知识迁移的非对称卷积声音场景识别系统.相较于现有方法利用音频场景识别......
针对无人机视角下浮标成像尺寸小、分辨率低导致识别率低的问题,在YOLOv3的基础上提出了基于非对称卷积与双支路特征增强的水面浮......
随着硬件的发展,人们对遥感数据分辨率的要求越来越高。然而,现实中,在遥感数据的应用领域内,常常囿于图像采集工具的成本,包括遥......
图像转换是图像生成领域中一个热们的研究方向,在现实世界中有很多实际的应用,它通过改变其原图特征转化为不同的图像,例如图像风......
目标跟踪作为计算机视觉领域的重要分支,已经广泛应用于智能视频监控、自动驾驶、军事侦察、医学诊断等领域。传统的目标跟踪算法......
针对基于深度学习的目标跟踪算法模型参数多、难以部署于嵌入式设备上的问题,提出一种改进的孪生卷积网络实时目标跟踪算法。设计......
随着时代的发展,汉字字符的识别研究在文献数字化检索、邮政邮件分拣、银行支票处理、表格制作、基于手写的文本输入等相关领域有......
安检是保障人民生命财产安全的第一道防线,智能安检是安检行业未来发展的必然趋势。X光安检图像存在背景复杂、违禁品尺度多样以及......
针对深度学习在对外形类似物体的识别上存在着识别精度低、耗时长等问题,提出基于改进的LeNet-5的识别方法。在传统LeNet-5网络基......
在图像转换过程中往往会出现图像模糊,细节丢失的问题,针对这些问题,文章设计了一种新的图像转换模型,用来减少图像模糊、丢失问题......
遥感影像蕴含了极其丰富且完整的地表地物的空间分布信息、光谱特征信息等,是地表信息的客观反映。使用遥感影像,可以方便、快捷的......
