改进的VGG网络的二极管玻壳图像缺陷检测

针对于目前二极管玻壳缺陷检测中大多采用人工特征提取,识别准确率不高的问 题,提出一种改进的 VGG 网络的二极管玻壳图像缺陷检测方法。首先对玻壳图像进行预处理, 同时利用原始大样本数据集对卷积神经网络结构 VGG-19 模型进行预训练得到预训练模型,然 后通过迁移学习的方法将预训练模型中的部分卷积、池化等层权重参数迁移到改进网络模型的 固定层中,非固定层用于模型改进,并将网络的全连接层结构重新进行超参数设置和优化,最 后使用预处理后的玻壳图像数据集对改进模型进行训练,得到非固定卷积层和新的全连接层的 参数和权重。在二极管玻壳数据集进行测试,实验结果表明,该方法能有效提高二极管玻壳图 像分类识别准确率,达到了 98.3%。     

基于卷积神经网络的植物图像分类方法研究

近年来,卷积神经网络已经成为图像分类领域的应用研究热点,其对图像特征进行自提取、自学习,解决了以往图像分类方法的图像低层特征到高层概念之间存在的语义鸿沟。为了解决植物图像的自动分类问题,该文提出一种基于卷积神经网络(CNN)的植物图像分类方法,以植物图像为研究对象,将经典卷积神经网络VGG16与全卷积网络(FCN)相结合,把VGG16中两个通道数为4096的全连接层改为卷积层,构造一个新的VGG16模型为植物图像分类模型。文中制作了一个由43类每类500张总共21500张植物图像组成的图像数据集,作为植物图像分类模型的训练数据集。实验结果表明,所提方法在植物的图像分类上的准确率达到97.23%。应用文中提出的卷积神经网络对植物图像进行分类可以取得目前最好的植物图像分类效果。     

基于预训练模型与无人机可见光影像的树种识别

提高图像质量与利用新的图像分类方法是提高遥感图像树种识别精度两个突破口. 本文基于VGG16的预训练模型与无人机可见光影像进行杉木、马尾松2个树种识别研究. 利用大疆精灵4RTK无人机, 搭载FC6310R相机, 采集南平市和三明市的杉木和马尾松人工纯林彩色图像. 通过图像预处理、标注、裁剪和增强等环节构建UAVTree2k和UAVTree20k两个数据集. 基于UAVTree2k数据集和VGG16模型在ImageNet数据集的预训练模型, 重新训练3个全连接层和Sigmoid层, 研究探讨不同迭代次数、不同批次大小、不同训练集和测试集划分比例对识别精度的影像. 研究结果表明, 当迭代次数为40、批次大小为16、训练集和测试集为6:4时, 模型识别效果最好, 测试精度达到98.63%; 小样本下, 基于VGG16的预训练模型具有良好的特征学习能力.     

基于改进VGG16模型的人脸情绪识别预测研究

人脸情绪识别是人类沟通交流中的重要一部分,所以正确识别人脸情绪可以保证高质量的沟通效果。文章提出改进的VGG16模型作用于人脸情绪识别的预测研究。改进模型引入正负例样本均衡化来解决数据集分布不均衡的现象,从而优化局部最小值和过拟合现象;为了提高模型训练的泛化能力,引入局部归一化对图像数据集进行处理;利用交叉验证机制提高模型训练的精确度,且修改VGG16模型第一个全连接层为全卷积层以适应任意大小的输入样本。最后采用IM-VGG16、VGG16和ResNet18模型分别对数据集进行6分类识别。实验表明,与ResNet18和VGG16模型相比,IM-VGG16模型具有更高的情绪识别准确度,其最终的识别准确度为89.92%。     

基于矩阵分解的卷积神经网络改进方法

针对传统卷积神经网络（CNN）在训练过程中优化难度高的问题,提出基于矩阵分解的CNN改进方法。首先,通过矩阵分解将模型卷积层在训练期间的卷积核参数张量转换为多个参数矩阵的乘积,形成过参数化;其次,将这些额外的线性参数加入网络的反向传播,并与模型的其他参数同步更新,以改善梯度下降的优化过程;完成训练后,将矩阵乘积重新还原为标准卷积核参数,从而使推理期间前向传播的计算复杂度与改进前保持一致。选用简化QR分解和简化奇异值分解（SVD）,在CIFAR-10数据集上进行分类效果实验,并用不同的图像分类数据集和初始化方式作进一步的泛化实验。实验结果表明,基于矩阵分解的VGG和残差网络（ResNet）对7个不同深度模型的分类准确率均高于原网络模型,可见矩阵分解方法可以让CNN更快地达到较高的分类准确率,最终收敛得到更好的局部最优。     

深度学习在藻类分类识别中的应用

为了解决藻类分类识别中人工选取特征困难的问题,提出了一种基于深度学习的藻类分类识别方法。首先,对训练和测试样本集数据进行处理,得到所需数据的格式;其次,研究各种深度学习模型,理解卷积层、全连接层等的作用,基于Caffe设计深度学习网络模型;最后,根据设计的深度学习网络模型,比较各个模型的性能,得到最好的模型。实验结果表明,使用该方法做藻类分类,优于张松等基于视觉词包模型训练SVM分类器的方法,得到比较理想的效果。     

基于改进卷积神经网络的网络入侵检测模型

针对基于深度学习的网络入侵检测技术存在检测效率低、模型训练易出现过拟合和泛化能力较弱的问题，提出一种基于改进卷积神经网络（ICNN）的入侵检测模型（IBIDM）。与传统"卷积-池化-全连接"层叠式网络设计方式不同，该模型采用跨层聚合网络的设计方式。首先，将预处理后的训练集数据作为输入数据前向传播并提取网络特征，对跨层聚合网络的输出数据执行合并操作；然后，根据分类结果计算训练误差并通过反向传播过程进行迭代优化至模型收敛；最后，利用训练好的分类器对测试数据集进行分类测试。实验结果表明，IBIDM具有较高的入侵检测准确率和真正率，且误报率较低。     

基于深度迁移学习的烟雾识别方法

针对传统的基于传感器和图像特征的烟雾识别方法易被外部环境干扰且识别场景单一,从而造成烟雾识别精度较低,而基于深度学习的识别方法对数据量要求较高,对于烟雾数据缺失或数据来源受限的情况模型识别能力较弱的问题,提出一种基于深度迁移学习的烟雾识别方法。将ImageNet数据集作为源数据,利用VGG-16模型进行基于同构数据下的特征迁移。首先,将所有的图像数据进行预处理,对每张图像作随机变换（随机旋转、剪切、翻转等）;其次,引入VGG-16网络,将其卷积层特征进行迁移,并连接预先使用烟雾数据在VGG-16网络中训练过的全连接层;进而构建出基于迁移学习的深度网络,从而训练得到烟雾识别模型。利用公开数据集以及真实场景烟雾图像进行实验验证,实验结果表明,和现有主流烟雾图像识别方法相比,所提方法有较高的烟雾识别率,实验精度达96%以上。     

基于改进VGG16网络的TBM围岩识别方法研究

根据隧道掘进机(TBM)工程对前方地质条件的超前预警需求,开展围岩识别算法研究。针对原始VGG16网络结构待定参数过多以及知识蒸馏训练模式准确率不足的问题,提出一种基于改进VGG16网络的围岩识别方法。基于原始VGG16网络结构,优化其分类层结构,并减少网络复杂度,大幅降低网络待定参数量。基于传统知识蒸馏训练模式,优化其训练逻辑,提升网络对目标任务的特征提取能力。采用某隧道掘进工程的岩渣图像数据集,对上述方法进行验证。试验结果表明,该方法可在小幅提升准确率的同时,大幅减少网络的待确定权值参数。综上所述,该方法创新性地同时改进模型结构和训练模式,更适用于硬岩掘进条件下的围岩识别任务。     

基于手绘轮廓图的移动端图像检索

针对传统利用图像特征信息进行图像检索中难以从语义层次上理解图像相似性的问题,基于深度学习框架,提出一种结合类别分类和精确特征匹配的基于手绘轮廓图的移动端图像检索方法.首先在预处理阶段建立具有输入层、隐藏层以及Softmax输出层的神经网络分类模型,并利用训练数据集对模型进行训练,使其不断优化网络结构权值,实现输入图像的分类预测并提取分类图像标签;然后利用VGG16模型与ResNet50模型分别提取各个分类图像集下的精确特征,得到精确特征向量;最后将归一化并经组合后的特征向量与各个分类图像标签建立映射关系,实现移动端图像检索.采用移动端-服务器架构,用户在移动端输入手绘轮廓图后,系统进行自动预处理并与图像服务器实现交互,图像服务器进行分类预测和精确特征匹配得到检索结果,移动端展示最终检索结果.基于Keras深度学习开发框架,结合VGG16模型与ResNet50模型,实验结果表明,该方法能够根据手绘轮廓图高效、便捷地检索得到目标图像.     

基于改进VGG网络的弱监督细粒度阿尔兹海默症分类方法

针对阿尔兹海默症(AD)患者和正常(NC)人之间核磁共振成像(MRI)图像差别小、分类难度大的问题,提出了基于改进VGG网络的弱监督细粒度AD分类方法.该方法以弱监督数据增强网络(WSDAN)为基本模型,主要由弱监督注意力学习模块、数据增强模块及双线性注意力池化模块等构成.首先,通过弱监督力注意学习模块生成特征图和注意...     

糖尿病性视网膜图像的深度学习分类方法

目的 糖尿病性视网膜病变（DR）是目前比较严重的一种致盲眼病,因此,对糖尿病性视网膜病理图像的自动分类具有重要的临床应用价值。基于人工分类视网膜图像的方法存在判别性特征提取困难、分类性能差、耗时费力且很难得到客观统一的医疗诊断等问题,为此,提出一种基于卷积神经网络和分类器的视网膜病理图像自动分类系统。方法 首先,结合现有的视网膜图像的特点,对图像进行去噪、数据扩增、归一化等预处理操作;其次,在AlexNet网络的基础上,在网络的每一个卷积层和全连接层前引入一个批归一化层,得到一个网络层次更复杂的深度卷积神经网络BNnet。BNnet网络用于视网膜图像的特征提取网络,对其训练时采用迁移学习的策略利用ILSVRC2012数据集对BNnet网络进行预训练,再将训练得到的模型迁移到视网膜图像上再学习,提取用于视网膜分类的深度特征;最后,将提取的特征输入一个由全连接层组成的深度分类器将视网膜图像分为正常的视网膜图像、轻微病变的视网膜图像、中度病变的视网膜图像等5类。结果 实验结果表明,本文方法的分类准确率可达0.93,优于传统的直接训练方法,且具有较好的鲁棒性和泛化性。结论 本文提出的视网膜病理图像分类框架有效地避免了人工特征提取和图像分类的局限性,同时也解决了样本数据不足而导致的过拟合问题。     

基于迁移学习的水产动物图像识别方法

针对传统水产动物图像识别方法步骤复杂、准确率差、泛化性差,而深度卷积神经网络（DCNN）模型开发难度大等问题,提出一种基于参数迁移策略采用微调方式再训练源模型的方法。首先,对图像进行数据增强等预处理;然后,在修改源模型全连接分类层的基础上,进一步将高层卷积模块的权重设置为可训练以进行自适应调整;最后,以验证集识别率与训练时间作为评估指标,针对不同源模型采用不同的可训练参数占比进行性能实验。实验结果表明,通过再训练得到的图像识别模型准确率可达到97.4%,相比源模型最多可提高20个百分点;在可训练参数占比为75%左右时可得到较理想的性能。通过实验证实了采用微调方法可以在低成本开发条件下得到性能良好的深度神经网络图像识别模型。     

改进残差网络在玉米叶片病害图像的分类研究

针对传统的玉米叶片病害图像识别方法正确率不高、速度慢等问题,提出一种基于改进深度残差网络模型的玉米叶片图像识别算法。提出的改进策略有：将传统的ResNet-50模型第一层卷积层中7×7卷积核替换为3个3×3的卷积核;使用LeakyReLU激活函数替代ReLU激活函数;改变残差块中批标准化层、激活函数与卷积层的排列顺序。进行数据预处理,将训练集与测试集的比例划分为4∶1,采用数据增强的方式对训练集进行扩充,将改进的ResNet-50模型经过迁移学习得到在ImageNet上预训练好的权重参数。实验结果表明,改进的网络在玉米叶片病害图像分类中得到了98.3%的正确率,与其他网络模型相比准确率大幅提升,鲁棒性进一步增强,可为玉米叶片病害的识别提供参考。     

用于脑电数据增强和情绪识别的自注意力GAN

针对脑电信号（electroencephalogram,EEG）情绪识别中数据稀缺及由此导致的情感分类精度不高的问题,提出了一个引入自注意力机制的条件Wasserstein生成对抗网络（SA-cWGAN）,通过自注意力模块从训练数据学习长时上下文相关的全局特征,采用Wasserstein距离和梯度惩罚的Lipschitz约束对网络的损失函数进行优化,进而生成高质量的EEG数据对原有训练集进行增强。所提方法分别在DEAP和SEED数据集上进行了大量的二分类和三分类对比实验,生成了与EEG训练数据分布接近的微分熵（DE）和功率谱密度（PSD）特征,以此来增强EEG训练数据集,采用SVM分类器对增强后的EEG特征进行情绪分类。实验结果表明,在DEAP数据集上的唤醒度和效价维度下,增强后的DE、PSD特征较原有DE、PSD特征二分类准确率分别提高了16.63、17.55个百分点和6.48、8.34个百分点;在SEED数据集下,三分类准确率分别提高了4.64、5.18个百分点,证明所提方法生成的特征具有良好的鲁棒性,也表明通过对GAN网络引入自注意力机制生成的特征增强原有训练数据集能够有效提高E...     

多尺度特征融合的二维编码图像识别

为实现二维编码同时适合机器和人的识读,提出了一种二维编码图像结合的新型二维图像编码技术,并针对该二维编码图像无定位标识的特点,采用目标识别的算法进行识别,同时改进了SSD（Single Shot Multibox Detector）算法使其适用于此类目标识别。该算法针对小目标的识别特点,去掉了原有的空洞卷积层以及选择了浅层的图层进行特征融合,达到了准确识别二维编码图像的效果。此外搭建了基于GTX1080型号的GPU、Ubantu Linux和TensorFlow的深度学习平台,提出了一种网络学习和验证方法,该方法通过电脑生成相应的数据集来训练网络,并采用合成的数据集和真实图片分别对网络进行验证和测试。测试结果表明,该方法训练的网络对具有良好拍照条件的真实图片的编码识别准确率达到100%。     

基于空间通道挤压激励模块的肝硬化识别

针对卷积神经网络对特征信息学习不全面、识别准确率和分类精度不高的问题,提出一种采用空间通道挤压激励模块的scSE_MVGG网络,将其应用于肝硬化识别。对肝硬化图像进行数据增强,以避免深度学习训练出现过拟合现象,改进VGG网络使其适应不同实验样本尺寸,同时将scSE模块与改进的MVGG网络相融合,通过提高网络提取特征的指向性增强肝硬化识别效果。实验结果表明,该网络对肝硬化图像的识别率达到98.78%,较scSE_VGG、scSE_AlexNet等网络识别效果更优。     

基于深度哈希网络的车型识别方法

针对车型识别任务的特点,设计了一种基于深度哈希网络的车型识别方法,实现了在类间差异不明显、样本量较少的情况下进行车型检索和分类。对数据增广方法进行研究,针对车型数据集的特点,提出了适用于车型识别的数据增广方法,有效提升了小样本车型识别的准确率。深度哈希网络采用改进的HashNet网络来快速学习车辆的二值特征表达,针对深度哈希网络使用全连接层导致参数过多的问题,提出了HashNet-GAP网络,以全局平均池化层替换了HashNet中的部分全连接层。相对于HashNet网络,大幅度减少了参数数量,提升了前向计算速度和网络性能。实验结果表明,该车型识别方法能够对类间差距很小的不同车型进行有效识别,在小样本数据集上取得80.0%的Top1准确率,并且能够显著降低模型的存储消耗和内存消耗。     

基于改进深度度量学习算法的表面缺陷检测

为了解决小批量、多品种工业产品的表面质量检测问题,提出一种基于改进深度度量学习的缺陷检测算法。该算法对VGG16网络模型做改进,更有利于原始图像的隐空间映射。针对产品表面缺陷检测的任务,提出条件三元组损失函数以加强神经网络的拟合能力。同时,在隐空间中进行缺陷判定时,抛弃原始度量学习中基于KNN算法的归类方法,提出基于高斯分布概率的归类模型。在检测新类型产品时,在已训练好的网络模型的基础上,使用新产品的图像数据作为输入对网络进行微调。利用该算法在纽扣缺陷数据集上经K-Fold交叉验证,在只需50个无缺陷样本和50个有缺陷样本的小样本情况下,该算法在不同的查询集上的检测准确率均在90%以上,最高可达99.89%,与传统深度度量学习算法相比,检测准确率提升10%以上。实验结果表明,改进深度度量学习算法可以很好地解决小批量、多品种工业产品的表面缺陷检测问题。