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[学位论文] 作者：王琬如,
来源：河南理工大学 年份：2023
深度学习网络中卷积核具有随机性,提供了种类更为丰富、包含有深度特征的目标特征信息,为实现高效的目标检测算法提供了助力。但深度学习网络因其本身特征提取网络结构和连接方式的限制,仍存在以下不足:（1）由于现实场景的复杂性,三维空间中目标所处位置前其他物体......
[期刊论文] 作者：张新良,付鹏飞,赵运基,谢恒,王琬如,,
来源：中国图象图形学报 年份：2020
目的深度网络用于3维点云数据的分类分割任务时,精度与模型在全局和局部特征上的描述能力密切相关。现有的特征提取网络,往往将全局特征和不同尺度下的局部特征相结合,忽略了点与点之间的结构信息和位置关系。为此,通过在分类分割模型中引入图卷积神经网络(grap......
[期刊论文] 作者：张新良,谢恒,赵运基,王琬如,魏胜强,,
来源：模式识别与人工智能 年份：2020
在基于深度网络的目标检测模型中,仅利用串行的卷积操作,模型会缺少描述网络不同层次的细节信息和特征图全局信息的能力,减弱小目标的检测能力,影响检测精度.基于残差网络结构,文中提出融合多维空洞卷积(MDC)算子和多层次特征的深度网络检测算法.首先设计MDC算......
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