【摘 要】
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目前，部分基于深度学习的图像超分辨率重建算法通过扩展网络层的深度来提高网络模型的整体特征表达能力。但是，一味过度地扩展网络的深度会造成网络模型过参数化和复杂化，并且冗余的网络参数会提高特征表达的不稳定性。为此，提出了一种适用于图像超分辨率任务的基于均衡学习策略的神经网络非结构化剪枝算法，称之为RLTH剪枝算法。在不改变网络结构和不增加计算复杂度的前提下，通过搜索原始网络模型的最优的稀疏子网络来排除
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目前，部分基于深度学习的图像超分辨率重建算法通过扩展网络层的深度来提高网络模型的整体特征表达能力。但是，一味过度地扩展网络的深度会造成网络模型过参数化和复杂化，并且冗余的网络参数会提高特征表达的不稳定性。为此，提出了一种适用于图像超分辨率任务的基于均衡学习策略的神经网络非结构化剪枝算法，称之为RLTH剪枝算法。在不改变网络结构和不增加计算复杂度的前提下，通过搜索原始网络模型的最优的稀疏子网络来排除冗余的参数所带来的影响，进而提高网络模型的整体特征表达能力。实验结果表明，所提出的RLTH剪枝算法应用在
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随着车牌识别的应用场景不断扩展，处理的图像复杂性也随之提高。因此车牌的检测也面临着车牌定位困难、检测速度慢和精度低等挑战。针对光照不均衡、透视变形、雨雾天气和低分辨率等复杂场景中的车牌检测，提出了一种基于车牌角点热图的检测网络(license plate heat map detection network)LPHD-Net。此网络区别于以往的模板匹配和目标检测中矩形先验框的方式，而是通过车牌角点
为实现目标域样本能够与源域中同类样本准确对齐，并在保证样本准确识别率的条件下进一步提高不同类别样本特征间的可区分性，提出了一种带有类间差异约束的域适应模型。首先，该模型采用深度卷积神经网络对源域样本进行了有监督学习，并在训练过程中基于提出的类间差异测量函数对源域样本特征加以类间差异性约束；其次，该模型采用了多对抗域鉴别网络结构，其中提出了一种目标域样本伪标签计算方法，从而将无标签的样本指定到合理的
以疫情期间口罩佩戴检测任务为载体，针对目前算法结构复杂，训练困难并且特征提取不足等问题，提出一种多尺度特征融合的轻量化检测算法。以YOLOv4-Tiny结构为基础，该模型改进原始残差结构，有效降低模型的计算量的同时保证检测精度，可以实现实时口罩佩戴检测任务；然后将多尺度输出结构增加到3个，以增强低层特征层信息表达并降低小目标漏检率；最后通过多层级交叉融合结构，最大程度提取有用信息，提高特征利用率。
1bit压缩感知技术日益受到关注。1bit信号往往有符号跳变，同时信号重构还需要稀疏度先验信息，如何有效地克服信号重构对稀疏度的依赖性，提高重构算法对噪声的鲁棒性，这是该领域面临的重大挑战。本文在二进制迭代硬阈值算法基础上，引入自适应稀疏度，利用残差能量的大小，通过对信号和噪声的学习，解决稀疏度依赖问题，通过引入弹球损失和自适应异常值追踪提高对噪声的鲁棒性，通过引入归一化参数，缩短运算时间。数值仿
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