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1.
《电子世界》2018,(6):25-26
自从2012年Alex~([1])提出了深度卷积神经网络模型AlexNet,相关领域的算法创新使得神经网络学习走出了低谷期,并极大的推动了深度学习在图像识别,文字处理和语音识别等领域的广泛应用。而谷歌不断更新的Tensorflow深度学习开发平台使得快速搭建复杂的极深卷积神经网络成为了可能。本文将对近年来应用广泛的VGGNet和ResNet深度卷积神经网络的模型结构进行阐述和分析,并在谷歌Tensorflow开源框架上对此类模型进行重建,训练和对比。  相似文献   
2.
针对卷积神经网络在实现图像风格迁移中出现的图像失真及精度较差问题,提出一种基于卷积神经网络的图像风格迁移算法。分析传统的纹理重构算法,采用拟牛顿法之一的L-BFGS优化方法对其进行改进。利用Gram矩阵计算图片中的纹理、颜色和视觉信息,提取一幅普通图片和一幅具有代表性的艺术性图像的两种高层抽象特征表示,从而生成具有原内容和艺术性风格的合成图像。在深度学习Keras框架的基础上,设计一种卷积神经网络的图像风格迁移算法。实验结果表明,适度地选择迭代次数可观察合成图像的匹配程度,该算法可提高准确度并降低计算复杂度。  相似文献   
3.
遥感图像由于数据集小,有标签数据少,因此其分类精度往往不高。为了提高遥感图像的分类精度,结合生成对抗网络与VGGNet-16设计了一个针对遥感图像的半监督分类方法,并分别在NWPU-RESISC45数据集与UC-Merced数据集上进行了验证。实验结果表明,该方法不仅能生成大量质量较好的遥感图像,增广了遥感图像数据集,解决了原始数据集样本不足的问题,同时能充分利用这些数据达到提高分类精度的效果,缓解有监督分类需要用到大量有标签数据的问题。  相似文献   
4.
VGGNet能提供高精度的火星图像分类,但需消耗大量内存资源。鉴于器载计算机内存资源有限,为解决这一矛盾,本文提出了基于迭代剪枝VGGNet的火星图像分类方法。首先,采用迁移学习训练网络的连通性,以便评估神经元的重要性;其次,通过迭代剪枝方法修剪不重要的神经元,以便将全连接层的参数量和内存占用量减少;最后,采用K-means++聚类实现权重参数的量化,利用霍夫曼编码压缩迭代剪枝与量化后的VGGNet权重参数,达到减少存储量和浮点数运算量的作用。此外,通过5种数据增强方法进行数据扩充,目的是解决类别不平衡的问题。实验结果表明,压缩后的VGGNet模型的所占内存、Flops和准确率分别为62.63 Mb、150.6 MFlops和96.15%。与ShuffleNet、MobileNet和EfficientNet等轻量级图像分类算法相比,所提模型具有更好的性能。  相似文献   
5.
王佳锐    刘能锋  曲鹏 《智能系统学报》2022,17(4):698-706
为了降低人工分辨金相组织图像类别的误差率,提高分辨效率,采用卷积神经网络模型对金相组织图像进行自动辨识。对制备金相样块所得铁素体与马氏体两种金相组织图像进行分析,提出符合金相组织图像分布特征的预处理方案。通过采用图像尺寸归一化、灰度值归一化以及高斯平滑处理等方法,对原始金相组织图像进行预处理,建立金相组织图像数据集。针对建立的铁素体和马氏体金相组织图像数据集,提出了适合金相组织图像辨识的改进模型,分别记为LeNet-MetStr模型、AlexNet-MetStr模型和VGGNet-MetStr模型。对3种改进卷积神经网络进行模型训练及分析,结果表明VGGNet-MetStr模型对2种金相组织图像自动辨识具有更高的准确度。  相似文献   
6.
7.
李永萍  杨艳春  党建武  王阳萍 《红外技术》2022,44(12):1293-1300
针对红外与可见光图像融合中出现细节信息丢失及边缘模糊的问题,提出一种在变换域中通过VGGNet19网络的红外与可见光图像融合方法。首先,为了使得源图像在分解过程中提取到精度更高的基础与细节信息,将源图像利用具有保边平滑功能的多尺度引导滤波器进行分解,分解为一个基础层与多个细节层;然后,采用具有保留主要能量信息特点的拉普拉斯能量对基础层进行融合得到基础融合图;其次,为了防止融合结果丢失一些细节边缘信息,采用VGGNet19网络对细节层进行特征提取,L1正则化、上采样以及最终的加权平均策略得到融合后的细节部分;最后,通过两种融合图的相加即可得最终的融合结果。实验结果表明,本文方法更好地提取了源图像中的边缘及细节信息,在主观评价以及客观评价指标中均取得了更好的效果。  相似文献   
8.
《软件》2020,(1):160-164
为了解决目前流行的人脸识别系统存在问题(如:面部遮挡,姿态改变,光线扭曲等),根据人的表情做出准确情感判断,提出了如下的卷积神经网络的分布式训练识别系统:由两部分构成:第一部分借鉴YOLO(You Only Look Once)算法实现目标检测,准确定位复杂背景图像中人脸的位置;第二部分使用基于VGGnet的改良结构,对已定位到的面部表情进行分类。相比于端到端的模型,可以引入更多的可控的人类学习经验与有效训练数据,从而得到更优秀的分类结果。实验结果表明该系统的可行性,在FER2013数据集上产生了较优异的结果,总正确率达69.83%。相对于现有算法,具有容易训练、准确度高、实时性强、鲁棒性好与易增添后续功能等优点,未来有很大提升空间。  相似文献   
9.
针对传统模板分析在实际攻击中的难解问题,重点研究了在图像识别领域具有优异特征提取能力的VGGNet网络模型,提出了一种基于VGGNet网络模型的模板攻击新方法。为了防止信号质量对模型准确率带来较大影响,采用相关性能量分析方法对采集到的旁路信号质量进行了检验;为了适应旁路信号数据维度特征,对网络模型结构进行适度调整;在网络训练的过程中,对梯度下降速率较慢、梯度消失、过拟合等问题进行了重点解决,并采用五折交叉验证的方法对训练好的模型进行验证。最终实验结果表明,基于VGGNet模型的测试成功率为92.3%,较传统的模板攻击效果提升了7.7%。  相似文献   
10.
针对传统卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在人脸表情识别中有效特征提取不够、泛化能力不强及识别准确性不高等缺点,研究选用具有更小卷积核和更深池化层的视觉几何组网络(Visual Geometry Group Network,VGGNet)进行人脸表情识别系统的设计。为了验证识别效果,在传统CNN和VGGNet框架下进行人脸表情识别系统的搭建,使用FER2013公开数据集进行训练和测试,并对测试结果进行对比分析。实验表明,传统CNN模型在人脸表情识别任务中的识别率仅为88%,而VGGNet则能够取得高达98%的识别率。此外,利用真人实际测试验证了研究搭建的VGGNet模型具有很好的表情识别效果。  相似文献   
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