针对新学习策略的弱小目标检测方法

基于深度卷积神经网络的目标检测在应用中展现出了良好的性能,然而,将其应用于弱小目标检测上依然性能欠佳。本文提出一种有效的弱小目标检测方法,使用改进的特征提取方法,利用尺度匹配策略选取合适的尺度进行小目标检测。同时在神经网络中设计自适应的融合模块,通过融合特征与接收域以增强目标环境特征。提出的方法在检测速度和精度上都具备良好的性能。有效解决了一般的框策略无法准确获取小目标的问题,新的策略使用自适应参数确定检测框。实验结果表明,提出的方法在视频数据中能够有效检测弱小目标,优于其它先进的目标检测方法。     

深度学习在现代医疗领域中的应用

深度学习作为人工智能领域最为活跃的研究分支,近年来在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得丰硕成果.同时,深度学习在医疗领域中的应用也逐渐成为研究热点,并且在医学图像和信号处理、计算机辅助检测与诊断、临床决策支持、医疗信息挖掘和检索等方面取得了一些成功,展现出了极大的应用前景.本文在介绍深度学习原理和常用深度神经...