批归一化相关论文
针对数据敏感性场景下模型量化存在数据集不可用的问题,提出了一种不需要使用数据集的模型量化方法.首先,依据批归一化层参数及图......
通信信号调制识别是一种识别所接收的未知通信信号调制类别的技术,同时也是对信号下一步分析的关键基础。几年来随着人工智能技术......
近年来,作为人工智能研究最重要的方向之一,卷积神经网络模型发展迅速,但其体积和运算量同样随着性能的提高而迅速增大,对计算设备......
近年来基于深度神经网络的行人重识别算法取得了长足的进步,被广泛应用于网络中的批归一化(batch normalization)模块发挥着重要作......
针对低信噪比条件下雷达辐射源信号特征提取困难、识别准确率低的问题,提出一种基于切片循环神经网络(sliced recurrent neural ne......
随着人们生活水平的提高、饮食习惯的改变和二孩政策的实施,使得高龄孕妇的比例不断增加,进一步导致我国妊娠期糖尿病发病率的上升......
文档分类是实现自动化网络舆情处理的一项必不可少的技术.针对文档分类任务中文档信息复杂、难以提取任务相关特征的问题,提出了一......
为实现核桃园林中青皮核桃的识别与定位,设计了基于深度卷积神经网络的机器视觉检测方法。该方法在Faster R-CNN模型基础上加入批......
行人重识别(ReID)任务在提取身份相关特征时可能会丢失一些信息,导致判别依据减少并影响模型性能。为此,提出了基于双分辨率特征及......
为解决传统卷积神经网络模型训练时间长、参数量大、泛化能力弱等问题,提出了一种基于VGG-16的改进多尺度卷积神经网络模型。用一......
深度学习技术能以端对端方式实现农作物害虫识别,克服了传统机器学习方法特征选择具有主观性以及提取特征操作繁琐等不足,但识别的......
列控车载设备故障复杂且车载记录数据为海量非结构化文本,针对车载记录数据特点,提出基于卷积神经网络的车载设备故障智能分类模型......
针对当前缺少大型遥感数据集,复杂深度学习语义分割模型优化难等问题,文章通过改进经典全卷积网络(Fully Convolutional Network,F......
为实现多种类水稻病害的自动识别,采用卷积神经网络对水稻干尖线虫病、白叶枯病、细菌性条斑病等8种水稻叶部病害图像进行识别。将......
宽带雷达可获得观测目标的高分辨距离像(High Resolution Range Profile,HRRP),HRRP反映了目标散射中心沿雷达视线方向的分布情况......
为提高胶质瘤分割精度,提出一种基于U-net的双通道特征提取(DPFE-Unet)的胶质瘤分割2D网络结构。DPFE-Unet在编码阶段采用双通道特......
现有交通标志识别技术,存在高识别率高功耗或者低识别率低功耗的问题,构建了新轻量级WACNN的识别算法。首先,利用TensorFlow构建6......
针对传统无人机目标分类方法效率低、特征提取能力不足和适应性差等问题,通过对无人机自身特点和现有分类方法的分析,提出了引入注......
针对花生荚果人工分级效率低、机械分级不精确等问题,该研究提出一种基于迁移学习的卷积神经网络花生荚果等级图像识别方法。利用......
针对卷积神经网络训练时收敛速度慢且参数数量较多的问题,文章在激活函数之前使用批归一化对每一个小批量数据进行处理,并使用1x1......
输电线路场景的复杂程度较高,经典卷积神经网络对输电线路场景数据集的分类效果较差。为了解决这一问题,利用卷积神经网络的优势,......
针对工厂厂房和仓库无人门禁系统需对货运车辆单独检测与识别的特殊需求,提出一种融合Darknet19网络与SSD(Single Shot-multibox D......
菜肴图像识别属于图像细粒度识别。针对菜肴子类之间差距小、外观差异大且受外界因素影响难以识别问题,提出一种基于迁移学习和批......
由于合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)成像系统相干成像机理的特性,SAR图像不可避免的会存在相干斑噪声,严重影响图像......
肺结节在CT图像切片中形态大小不一,组织密度不均匀,结构边缘模糊,实现结节和非结节的识别与分割是困难的。为了完成CT图像中的肺......
脑机接口(brain-computer interface,BCI)是一种允许人脑与外部设备进行交互的通信和控制系统,其中P300拼写系统是一种基于Oddball......
为解决深度卷积神经网络由于梯度消失而导致训练困难的问题,提出一种基于批归一化的直通卷积神经网络算法.首先对网络所有卷积层的......
针对手掌静脉图像数量少且质量参差不齐,进而导致掌脉识别系统的性能降低的现象,提出一种基于侧链连接卷积神经网络的手掌静脉图像......
【目的】引入区域卷积神经网络Faster R-CNN算法并对其改进,以实现在田间真实环境下背景复杂且具有相似病斑特征的玉米病害的智能......
车辆识别系统是智能交通系统的重要组成部分,特别地,对车辆品牌款式进行识别能够有效的辅助车辆检索和比对,有助于对车辆违法违章......
深度学习已经广泛应用到各个领域,如计算机视觉和自然语言处理等,并都取得了明显优于早期机器学习算法的效果.在信息技术飞速发展......
糖尿病的早期发现,对成功控制、预防并发症,降低患病率具有重要意义.现有基于机器学习建立的糖尿病诊断模型,由于泛化能力不足而导......
提出一种基于卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)的高分辨率雷达目标识别方法.首先针对小样本应用于深度CNN时训练过程......
由于肝脏的大小、形状因人而异,且CT影像中肝脏与其毗邻器官的灰度对比值较低,难以精准地判断肝脏影像的边界信息。为此,提出一种......
基于深度学习的人脸特征点检测会因环境明亮程度、人体姿态、人脸表情等因素影响检测结果的鲁棒性。采用基于优化的并行卷积神经网......
近些年来,随着硬件资源的迭代更新,深度学习算法大放异彩。深度卷积神经网络是深度学习中非常重要的网络结构,其通过权值共享、局......
为实现计算机辅助系统精准、快速地检测宫颈异常细胞,提出一种基于卷积神经网络的宫颈细胞自动分类方法.首先复制预训练网络结构及......
针对低照度条件下图像降质严重的问题,提出了一种基于深度卷积神经网络(DCNN)的低照度图像增强算法。该算法根据Retinex模型合成训......
如今计算机互联网技术已深入到人们生活的方方面面,成为生活中不可或缺的一部分,计算机网络给生活带来便利的同时,其中出现的各种......
人脸识别在安防、访问控制、人机交互和数字娱乐产业等领域有广泛的应用前景。目前,无约束人脸识别,即识别存在姿态、表情、光照和......
针对现有的动作识别算法的特征提取复杂、识别率低等问题，提出了基于批归一化变换(batch normalization)与GoogLeNet网络模型相结合......
近几年,深度学习不论是在学术界还是工业界,都取得了巨大的进展。利用深度学习技巧处理自然语言任务也得到了飞速的发展。中文分词......
为改善人体行为识别任务中准确率低的问题，提出了一种基于批归一化的卷积神经网络（CNN）与长短期记忆(LSTM)神经网络结合的神经网络。C......
