基于YOLOv5s-SDE的带式输送机煤矸目标检测

传统的煤矸图像检测方法需要人工提取图像特征,准确率不高,实用性不强。现有基于改进YOLO的煤矸目标检测方法在速度和精度方面有所提升,但仍不能很好地满足选煤厂带式输送机实时智能煤矸分选需求。针对该问题,在YOLOv5s模型基础上进行改进,构建了YOLOv5s-SDE模型,提出了基于YOLOv5s-SDE的带式输送机煤矸目标检测方法。YOLOv5s-SDE模型通过在主干网络中添加压缩和激励（SE）模块,以增强有用特征,抑制无用特征,改善小目标煤矸检测效果;利用深度可分离卷积替换普通卷积,以减少参数量和计算量;将边界框回归损失函数CIoU替换为EIoU,提高了模型的收敛速度和检测精度。消融实验结果表明：YOLOv5sSDE模型对煤矸图像的检测准确率达87.9%,平均精度均值（mAP）达92.5%,检测速度达59.9帧/s,可有效检测煤和矸石,满足实时检测需求;与YOLOv5s模型相比,YOLOv5s-SDE模型的准确率下降2.3%,mAP提升1.3%,参数量减少22.2%,计算量下降24.1%,检测速度提升6.4%。同类改进模型对比实验结果表明,YOLOv5s-STA与YOLOv5s-Gho...     

基于Inception深度残差网络的皮肤黑色素癌图像分类算法

由于皮肤黑色素癌图像存在类内差异大、样本数据集小等特点, 采用深度残差网络可以有效解决训练过程中过拟合问题, 提高识别准确率. 但是深度残差网络模型的训练参数多, 时间复杂度高. 为了提高训练效率, 提高识别准确率, 首先从理论上分析了深度残差网络模型的结构, 通过修改网络结构, 利用Inception结构代替残差网络中的卷积层、池化层, 减少模型的训练参数数量, 降低时间复杂度. 在此基础上, 提出了基于Inception深度残差网络皮肤黑色素癌分类识别算法(Inception Deep Residual Network, IDRN), 用Inception结构代替残差网络中的卷积池化层, 用SeLU激活函数代替传统的ReLU函数. 之后, 在公开的黑色素癌皮肤镜图像ISIC2017数据集上进行实验验证. 理论和实验表明, 与传统的卷积神经网络ResNet50相比, 本文提出的新的分类算法降低了时间复杂度, 提高了识别准确率.     

一种基于残差网络改进的牙齿颜色分类模型

针对传统牙齿比色方法准确率低和效率低等问题,提出一种基于残差网络改进的牙齿颜色分类模型。该模型通过融合多层卷积结果以及引入压缩与激励注意力机制模块的方式,使网络能学习到更多的图像颜色特征。基于典型牙齿所建数据集进行颜色分类实验,在该数据集上对文中模型与GoogleNet、MobileNet-V1、ResNet-34和ResNet-50等模型进行颜色分类预测结果比较。实验结果表明,文中模型优于传统模型,预测分类准确度达到91.16%,有效提高了牙齿颜色分类准确率和效率。     

非受限条件下的深度人脸年龄分类

针对非受限条件下人脸图像年龄分类准确度较低的问题,提出了一种基于深度残差网络（ResNets）和大数据集微调的非受限条件下人脸年龄分类方法。首先,选用深度残差网络作为基础卷积神经网络模型处理人脸年龄分类问题;其次,在ImageNet数据集上对深度残差网络预训练,学习基本图像特征的表达;然后,对大规模人脸年龄图像数据集IMDB-WIKI清洗,并建立了IMDB-WIKI-8数据集用于微调深度残差网络,实现一般物体图像到人脸年龄图像的迁移学习,使模型适应于年龄段的分布并提高网络学习能力;最后,在非受限人脸数据集Adience上对微调后的网络模型进行训练和测试,并采用交叉验证方法获取年龄分类准确度。通过34/50/101/152层残差网络对比可知,随着网络层数越深年龄分类准确度越高,并利用152层残差网络获得了Adience数据集上人脸图像年龄分类的最高准确度65.01%。实验结果表明,结合更深层残差网络和大数据集微调,能有效提高人脸图像年龄分类准确度。     

基于改进ResNeXt的肺癌病理图像分类

针对肺癌病理图像的自动分类,提出一种改进的卷积神经网络,引入一种新型卷积结构。以ResNeXt残差网络作为基础网络模型,使用新型卷积involution替代部分传统卷积层,解决传统卷积核的感受野小和通道之间信息比较冗余的问题。实验结果表明,该网络模型在LC25000数据集的肺癌病理图像分类任务中,肺良性图像、肺腺癌图像和肺鳞状细胞癌图像准确率分别达到100.00%、99.47%、99.47%,整个数据集准确率达到99.47%,表明改进的网络模型可以提高对肺癌病理图像分类的准确率。     

基于改进的深度残差网络的表情识别研究

提出了一种基于改进的深度残差网络（residual network,ResNet）的表情识别算法。采用小卷积核和深网络结构,利用残差模块学习残差映射解决了随着网络深度的增加网络精度下降问题,通过迁移学习方法克服了因数据量不足导致训练不充分的缺点;网络架构使用了线性支持向量机（SVM）进行分类。实验中首先利用ImageNet数据库进行网络参数预训练,使网络具有良好的提取特征能力,根据迁移学习方法,利用FER-2013数据库以及扩充后的CK+数据库进行参数微调和训练。该算法克服了浅层网络需要依靠手工特征,深层网络难以训练等问题,在CK+数据库以及GENKI-4K数据库上分别取得了91.333%和95.775%识别率。SVM在CK+数据库的分类效果较softmax提高了1%左右。     

基于随机森林的综放工作面煤矸图像识别

针对目前综放工作面煤矸图像识别方法存在的参数调节难度高、预测准确率低、易过拟合等问题,提出了一种基于随机森林(RF)算法的综放工作面煤矸图像识别方法。以担水沟煤矿6203综放工作面为工程背景,采集放煤口的煤矸图像并对其进行裁剪、灰度转化、对比度增强、图像滤波预处理;采用灰度-梯度共生矩阵提取出15个煤矸图像纹理特征;采用RF算法对15个煤矸纹理特征的重要性进行排序,并选取前5个实现降维处理,分析降维前后RF算法对煤矸图像的识别效果。结果表明,在决策树个数为150、采用log2^M+1方法计算每次分裂时的特征数情况下,降维后RF模型的煤矸分类准确率为97%,比降维前提高4%,煤矸分类查准率为0.98,查全率为0.96,且袋外错误经50次迭代达到9%,泛化能力更强。     

基于ResNet双注意力机制的遥感图像场景分类

针对基于传统机器学习遥感图像场景分类无法快速有效提取图像特征造成分类结果不准确的问题,提出一种基于注意力残差网络的遥感图像场景分类的方法,以残差网络为基准模型,在通道和空间两个维度上建立注意力模块,实验过程中对参数进行合理有效的设置,调整网络层数优化模型,达到对UC Merced Land-Use数据集的有效分类.实验结果表明,与基于卷积神经网络结构的遥感图像场景分类方法相比,该方法达到了98.1％的准确率.     

一种改进残差网络的服装图像识别模型

传统的服装多类别分类方法主要是人工提取图像的颜色、纹理、边缘等特征,这些人工选取特征方法过程繁琐且分类精度较低。深度残差网络可通过增加神经网络的深度获得较高的识别精度被广泛地应用于各个领域。为提高服装图像识别精度问题,提出一种改进深度残差网络模型：改进残差块中卷积层、调整批量归一化层与激活函数层中的排列顺序;引入注意力机制;调整网络卷积核结构。该网络结构在标准数据集Fashion-MNIST和香港中文大学多媒体实验室提供的多类别大型服装数据集（DeepFashion）上进行测试,实验结果表明,所提出的网络模型在服装图像识别分类精度上优于传统的深度残差网络。     

一种改进的深度残差网络行人检测方法

为了提高行人检测方法的准确率,针对行人图像特征,提出一种基于深度残差网络和YOLO(You Only Look Once)方法的行人检测方法。以加强行人特征表达为目的,通过分析行人在图像中的表达和分布特征,提出一种不影响实时性的矩形输入深度残差网络分类模型以改进YOLO检测方法,使模型能够更好的表征行人;为了进一步提高模型的准确率和泛化能力,采用了混合行人数据集训练的方式,提取VOC数据集的行人数据与INRIA数据集组成混合数据集进行训练,明显降低了漏检率;并且利用聚类分析预测框的方法重新设计了初始预测框,提高行人定位能力并加快收敛。经公开的INRIA数据集的测试实验证明,本方法较主流的行人检测方法每张图片误检率有明显改善,降低至13.86%,有1.51%至58.62%不同程度的提升,并且本方法拥有良好的实时性和泛化能力,实用性强。     

基于优化残差网络的多模态音乐情感分类

Aiming at the problems of traditional music sentiment classification due to the difficulty of feature extraction, the model classification accuracy is not high and the manual workload is large, this paper proposes a multi-modal music sentiment classification method based on an optimized deep residual network. This method first uses multi-modal translation to convert difficult-to-extract feature music audio modalities into easy-to-operate image modalities; at the same time, based on the deep residual network, the convolution kernel size of the network input layer and the speed of the residual block, the connection has been optimized and improved, which reduces the information loss and shortens the calculation time. In addition, in order to alleviate the shortcomings of Softmax classifiers such as intra-class dispersion and inter-class aggregation, this paper introduces a variant of the Center loss function to improve the Softmax classification function performance. The experimental results prove the effectiveness and robustness of the optimized residual network model in this paper. Compared with the original residual network, the accuracy rate of music emotion classification is improved by 4.27 percentage points.     

基于Xception改进的卷积神经网络服装分类算法

针对服装图像分类模型的参数量过大, 时间复杂度过高和服装分类准确度不高等问题. 提出了一种利用网络剪枝方法和网络稀疏约束, 减少卷积神经网络Xception中从卷积层到全连接层的冗余参数, 增加网络的稀疏性和随机性, 减轻过拟合现象, 在保证不影响精度的前提下尽可能降低模型的时间复杂度和计算复杂度. 此外在卷积层引入了注意力机制SE-Net模块, 提升了服装图像分类的准确率. 在DeepFashion数据集上的实验结果表明, 使用网络剪枝方法缩减的网络模型在空间复杂度上和时间复杂度上均有所降低, 服装图像分类准确率和运行效率与VGG-16, ResNet-50和Xception模型相比均有所提升, 使得模型对设备的要求更低, 深度卷积神经网络在移动端、嵌入式设备中使用成为可能, 在实际服装领域的电商平台的应用中有比较高的使用价值.     

基于深度残差网络的轻量级人脸识别方法

针对深度残差网络在小型移动设备的人脸识别应用中存在的网络结构复杂、时间开销大等问题,提出一种基于深度残差网络的轻量级模型。首先对深度残差网络的结构进行精简优化,并结合知识转移方法,从深度残差网络（教师网络）中重构出轻量级残差网络（学生网络）,从而在保证精度的同时,降低网络的结构复杂度;然后在学生网络中通过分解标准卷积减少模型的参数,从而降低特征提取网络的时间复杂度。实验结果表明,在LFW、VGG-Face、AgeDB和CFP-FP等4个不同数据集上,所提模型在识别精度接近主流人脸识别方法的同时,单张推理时间达到16 ms,速度提升了10%~20%。可见,所提模型能够在推理速度得到有效提升的同时识别精度基本不下降。     

基于EAIDK的智能煤矸分拣系统设计

现有基于图像识别的煤矸石分拣方法实时性较差且整体分拣准确率不高,而基于密度的分拣方法适用于井下初选,成本较高。针对上述问题,设计实现了一种基于EAIDK的智能煤矸分拣系统。采用嵌入式人工智能开发平台EAIDK构建矸石识别和分拣控制硬件平台,在嵌入式深度学习框架Tengine下利用深度学习算法搭建卷积神经网络,建立端到端可训练图像检测模型,并利用智能摄像机获取的图像数据训练模型;通过手眼标定获得摄像机坐标系与机械臂坐标系之间的关系,控制机械臂进行矸石追踪和分拣。实验结果表明,该系统矸石识别准确率稳定保持在95%以上,机械臂跟踪时间小于30 ms,执行误差为1 mm左右,可以满足煤矸分拣工艺要求。     

基于3D U-Net网络的肿瘤分割方法设计

脑肿瘤MRI图像形态各异,类别严重不平衡,采用传统机器学习的半自动分割或深度学习的全自动分割方法,分割精度都不高.针对此问题,文章将3D U-Net[1]模型改进成一个层数更深的网络模型,此结构可以提取更多图像特征,但同时会导致网络难以训练,收敛过慢.为应对这种情况设计了一个叠加式残差块,在保留更多图像特征的同时,避免...     

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。     

基于深度卷积神经网络的车型识别

传统的基于卷积神经网络的车型识别算法存在识别相似车型的准确率不高,以及在网络训练时只能使用图像的灰度图从而丢失了图像的颜色信息等缺陷。对此,提出一种基于深度卷积神经网络(Deep Convolution Neural Network,DCNN)的提取图像特征的方法,运用深度卷积神经网络对背景较复杂的车型进行网络训练,以达到识别车型的目的。文中采用先进的深度学习框架Caffe,基于AlexNet结构提出了深度卷积神经网络的模型,分别对车型的图像进行训练,并与传统CNN算法进行比较。实验结果显示,DCNN网络模型的准确率达到了96.9%,比其他算法的准确率更高。     

Deep topology network: A framework based on feedback adjustment learning rate for image classification

Convolutional Neural Network (CNN) has demonstrated its superior ability to achieve amazing accuracy in computer vision field. However, due to the limitation of network depth and computational complexity, it is still difficult to obtain the best classification results for the specific image classification tasks. In order to improve classification performance without increasing network depth, a new Deep Topology Network (DTN) framework is proposed. The key idea of DTN is based on the iteration of multiple learning rate feedback. The framework consists of multiple sub-networks and each sub-network has its own learning rate. After the determined iteration period, these learning rates can be adjusted according to the feedback of training accuracy, in the feature learning process, the optimal learning rate is updated iteratively to optimize the loss function. In practice, the proposed DTN framework is applied to several state-of-the-art deep networks, and its performance is tested by extensive experiments and comprehensive evaluations of CIFAR-10 and MNIST benchmarks. Experimental results show that most deep networks can benefit from the DTN framework with an accuracy of 99.5% on MINIST dataset, which is 5.9% higher than that on the CIFAR-10 benchmark.     

脊柱MR图像自动分割方法的研究

脊柱磁共振（magnetic resonance,MR）图像精确分割是脊柱配准、三维重建等技术的前提。传统脊柱MR图像分割方法过程繁琐,精度低。为克服传统方法弊端,提出了一种基于深度学习的脊柱MR图像自动分割方法。该方法构建对称通道卷积神经网络提取多尺度图像特征,通过残差连接解决训练中网络退化问题,同时用跳跃连接层连接中间层特征减少信息丢失。在搭建的网络模型中加入卷积块注意力机制关注空间和通道中的有效特征。实验结果表明,该模型在测试集上的平均DSC系数为0.861?9,相比FCN、U-Net、DeeplabV3+和UNet++网络模型分别提高了15.34%、7.08%、5.79%、3.1%。该模型可应用于临床实践中提升脊柱MR图像的分割精度。     

噪声鲁棒的轻量级深度遥感场景图像分类检索

目的 基于深度神经网络的遥感图像处理方法在训练过程中往往需要大量准确标注的数据,一旦标注数据中存在标签噪声,将导致深度神经网络性能显著降低。为了解决噪声造成的性能下降问题,提出了一种噪声鲁棒的轻量级深度遥感场景图像分类检索方法,能够同时完成分类和哈希检索任务,有效提高深度神经网络在有标签噪声遥感数据上的分类和哈希检索性能。方法 选取轻量级神经网络作为骨干网,而后设计能够同时完成分类和哈希检索任务的双分支结构,最后通过设置损失基准的正则化方法,有效减轻模型对噪声的过拟合,得到噪声鲁棒的分类检索模型。结果 本文在两个公开遥感场景数据集上进行分类测试,并与8种方法进行比较。本文方法在AID（aerial image datasets）数据集上,所有噪声比例下的分类精度比次优方法平均高出7.8%,在NWPU-RESISC45（benchmark created by Northwestern Polytechnical University for remote sensing image scene classification covering 45 scene classes）数据集上,分类精度比次优方法平均高出8.1%。在效率方面,本文方法的推理速度比CLEOT（classification loss with entropic optimal transport）方法提升了2.8倍,而计算量和参数量均不超过CLEOT方法的5%。在遥感图像哈希检索任务中,在AID数据集上,本文方法的平均精度均值（mean average precision,mAP）在3种不同哈希比特下比MiLaN（metric-learning based deep hashing network）方法平均提高了5.9%。结论 本文方法可以同时完成遥感图像分类和哈希检索任务,在保持模型轻量高效的情况下,有效提升了深度神经网络在有标签噪声遥感数据上的鲁棒性。