deePlearning相关论文
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Accurate identification of pests is the basis of forestry pests prevention and management.This paper uses the YOLOv5 s a......
With the rapid development of artificial intelligence technology,the contradiction between information explosion and kno......
正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）技术因其频谱效率高、可有效抵抗频率选择性衰落而得到广泛的研究......
学位
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In this paper, we mainly focus on the effect of training data set on the image reconstruction result of super-resolution......
The lithofacies classification is essential for oil and gas reservoir exploration and development.The tra-ditional metho......
在基于深度学习的框架中,模型成功与否的关键主要有两个方面,一是模型架构,二是训练阶段。为了训练深度学习模型,您需要手头有大量......
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早期压缩感知在光学成像领域的应用主要集中在空域压缩成像。近年来,更多的空域压缩成像采用阵列式探测器取代单元探测器采集测量......
目标检测作为机器视觉中重要任务之一,是人工智能体系中一个具有重要研究价值的技术分支。对于卷积神经网络框架、anchor-based模......
为解决人脸表情识别任务中存在的类内表情差异性大、类间表情相似度高的问题,基于传统的Softmax损失函数和Island损失函数,提出一......
Coherent beam combination far-field measuring method based on amplitude modulation and deep learning
A deep convolutional neural network is employed to simultaneously measure the beam-pointing and phase difference of sub-......
针对当前无人机检测算法普遍不能做到快速准确检测的问题,提出了一种基于SSD的改进实时轻量级无人机检测算法——TSSD。首先,针对S......
近岸海浪周期检测对于近岸精细化海洋预报至关重要。为此,提出一种新的基于视频时空特征学习的近岸海浪周期自动化检测方法。所提......
Ultra-wideband signal acquisition by use of channel-interleaved photonic analog-to-digital converter
We demonstrate a photonic architecture to enable the separation of ultra-wideband signals. The architecture consists of ......
生物特征的识别是计算机科学技术一个有吸引力的研究领域,虹膜作为一种软生物特征,具有唯一性、稳定性和防伪性等优点,从虹膜图像......
提出一种基于深度学习的红外目标建模方法。将对抗与自编码相结合,设计了双重对抗自编码网络。利用训练后的网络,仅需输入类别标签......
植物群落结构的改变是草原退化的主要特征之一,草原草种类识别与分类是基于遥感的草原退化评价与研究的基础。荒漠化草原物种混杂......
近年来,荧光显微成像技术由于良好的特异性、高的对比度和信噪比等性能优势,被广泛应用于生物物理学、神经科学、细胞学、分子生物......
Learning-based methods have been proved to perform well in a variety of areas in the biomedical field, such as biomedica......
A number of vision-based methods for detecting laser-induced defects on optical components have been implemented to repl......
扩散光学层析成像(DOT)是一种利用近红外光来探测生物组织光学结构的低成本、无辐射损伤、成像深度深的在体光学功能性成像技术。......
面对海量的视频数据,视频摘要技术在视频检索、视频浏览等领域发挥着越来越重要的作用,其旨在通过生成简短的视频片段或选择关键帧......
由于传统的视觉里程计(VO)存在实现过程繁琐、计算复杂等问题,提出了一种基于改进双流网络结构的VO。所提VO使用双流卷积神经网络......
大多数现有的客观图像质量评价算法往往针对单一失真类型设计,对混合多失真图像质量评价效果欠佳,而且大都是运用传统机器学习方法......
We incorporate deep learning (DL) into tiled aperture coherent beam combining (CBC) systems for the first time, to the b......
与传统的超分辨算法相比,基于卷积神经网络的超分辨算法具有较大优势,但仍存在训练时间较长、重建图像纹理不够清晰等问题。基于此......
Currently, it is generally known that lens-free holographic microscopy, which has no imaging lens, can realize a large f......
针对卷积神经网络巨大的计算量和存储量导致其难以应用于嵌入式终端设备的难题,提出了一种基于灰色关联分析的模型裁剪方法。利用......
生成对抗网络(GAN)是解决图像数据获取困难的有效方法,但GAN在训练时难以稳定,生成的图像质量较差。基于此,提出了一种基于残差结......
机载激光雷达的海陆波形分类对于沿海地区及其变化性质的研究至关重要。提出了一种在原始的机载激光雷达回波上使用深度学习进行分......
点云作为一种重要的3D数据类型,随着3D采集技术的发展已被广泛用于多个应用场景。深度学习因其处理大型数据集的高效性、提取特征......
CT图像中肺叶位置的确定对于肺部疾病的准确定位以及定性定量分析具有重要意义。为了提高肺叶自动分割准确率,提出了一种结合气管,......
时序动作检测作为视频理解中的一项基本任务,被广泛应用于人机交互、视频监控、智能安防等领域。基于卷积神经网络,提出了一种改进......
采用深度学习方法,利用网络爬取、实地拍摄两种方式获取数据,并构建基于Faster R-CNN(region-based convolutional neural network......
In many optical metrology techniques, fringe pattern analysis is the central algorithm for recovering the underlying pha......
针对传统的双流网络不能有效提取视频序列中的有效帧和帧中的有效区域,而导致识别准确率低的问题,提出了一种基于时空交互注意力模......
对于基于深度学习的立体匹配而言,模型的网络结构对算法精度的影响很大,而算法运行效率也是实际应用中需要考虑的重要因素。提出一......
为满足视觉跟踪算法对跟踪精度与跟踪速度的要求,提出一种结合目标检测的多尺度相关滤波视觉跟踪算法。所提算法基于深度学习的目......
深度学习和自注意力机制的应用,使语义分割网络的性能得到了大幅提升。针对目前自注意力机制将每个像素的所有通道看作一个向量进......
最远点采样(FPS)算法可用于三维(3D)目标检测算法中关键点的采集,针对FPS采集的关键点中前景比例较低的问题,提出了一种基于语义分......
活体细胞有丝分裂过程的发生具有时间和空间上的随机性,自动识别并准确定位活体细胞的有丝分裂对科研人员而言充满挑战。提出一种......
基于偏振成像特点和深层特征分类需求,提出一种显著性偏振参量深度稀疏特征学习的目标检测方法。首先在偏振解析基础上构造显著性......
中国象棋棋子定位采用的传统图像处理方法,复杂度高;识别棋子采用的传统文字识别方法,泛化性较差、精确度较低。提出一种基于棋子......
搭建实验平台,把26个字母的图像传入光纤,并在输出端采集散斑图。把散斑图展开到HSV色彩空间中,单使用V分量进行分类能达到不错的......
提出了一种基于激光光斑畸变和卷积神经网络(CNN)的光路气流扰动研究方案。利用CNN对激光光束在空间传播中受到气流扰动后的光斑畸......
