池化相关论文
近年来,随着我国电力事业的飞速发展,智能电网成为了我国电力产业发展的重大需求,基于深度学习平台的电气设备智能检测系统的研究,......
近年来,得益于4G技术的普及、5G通讯技术日趋成熟以及移动智能设备的完善,视频数据与日俱增。如何从海量视频数据库中快速检索到用......
为使视觉注意力机制模型表达信息同时兼具多样性、全局性,以实现对特征的准确表达,提出一种基于池化的双维度视觉注意力模型.该模......
针对传统的极限学习机(ELM)算法对锂离子电池剩余使用寿命(RUL)预测效果不佳,以及已有改进ELM算法中鲜有关注输入层与隐藏层的“局......
期刊
设施蔬菜的病虫害是影响设施蔬菜产量和质量的主要因素之一,对设施蔬菜病虫害的实时监控和快速识别至关重要.近年来设施蔬菜产业发......
目的在电力系统中,准确地识别绝缘子目标是保障输电线路正常运行的重要前提。针对传统方法无法自动提取绝缘子特征,以及深度学习网......
为了提高手势识别的准确率,提出一种基于深度卷积神经网络和支持向量机的手势识别算法;将包含手势的图像进行手掌轮廓分割及手指关......
近年来随着深度学习的快速发展,图像分类相关的算法研究也逐步成为研究人员的热点课题,在工业产品分类领域有较为广阔的发展空间。......
目前,限制环境下的人脸识别方法的性能已接近饱和。同时,城市监控摄像机数量和质量的上升,使得人脸数据采集难度大幅下降,进一步拓......
文本分类(Text Classification)是指使用计算机将文本数据自动划分成预先给定的类别,是自然语言处理中的基础性任务,在信息检索、......
深度学习是人工智能领域发展的一个不可或缺的部分,并且大量应用在语音识别、图像识别、人脸识别等各个方面,深度学习逐渐成为图像......
场景分类是计算机视觉场景理解中的经典研究课题,其研究成果可以直接应对大规模的场景照片分类。本课题着眼于基于中层特征的场景......
针对经典循环卷积神经网络(RCNN)在池化层采用的最大池化策略较为单一,会忽略除最突出特征外的其他特征,影响分类精度的问题,提出......
多边形网格作为一种复杂的数据结构为三维物体提供了有效的形状近似表示,但由于网格数据的复杂性和不规则性,卷积神经网络很难直接......
针对证券网络系统日益增加的海量存储和访问量,如何保障信息系统可靠运行,并维持合理的访问速度,保证高可用性和高可靠性,是亟待解......
本文首先介绍了语音信号的传递模型及时延量测的获取,接着对声源定位中的两种不同“池化”操作进行了说明,并给出不同混响条件下池......
广电行业遵循融合、开放、安全原则,构筑支撑全新内容生产与传播形态、用户服务与渠道运营的一体化云平台.虚拟化技术是实现手段,......
本文针对监控视频中的异常行为检测难、人脸图像遮挡情况严重、人脸图片分辨率低等实际情况,提出了基于三维卷积深度网络的低分辨......
期刊
近几年来,随着深度学习的兴起,深度学习中的卷积神经网络具有较强的特征学习能力,所以在图像领域得到了重要的应用,对其在图像识别......
随着经济和信息化的快速发展,电网规模的不断扩大,电网用户的故障报修数量呈逐年上升的趋势。针对目前电网用户故障报修工单难以自......
传统图像识别方法存在自适应能力弱的问题,如果待识别对象存在较大残缺或者其他外在噪声干扰,模型则无法获得理想结果。最早在图像......
随着虚拟化、软件化、云化等IT技术日臻成熟和广泛应用,通信网络引入SDN/NFV等IT化技术,有利于提升网络资源利用率,降低网络维护成......
城市流动人口激增,给城市社区的治安和犯罪的治理带来一个新的挑战。为了更好在监控视频中识别目标嫌疑人员,利用深度学习的方法对......
车牌识别技术是智能交通管理系统的核心,对它的研究与开发具有重要的商业前景。传统的车牌字符识别方法存在特征提取复杂的问题,而......
卷积神经网络中的池化操作可以实现图像变换的缩放不变性,并且对噪声和杂波有很好的鲁棒性。针对图像识别中池化操作提取局部特征......
传统LBP特征进行目标识别主要依靠局部图像LBP特征直方图来实现,通常只能满足小邻域内小量采样点计算LBP特征的情况。当需要计算像......
近期,许多学者开始结合深度网络进行图像处理,与传统的基于人工抽取的特征相比,由深度卷积网络提取的特征更为准确,效果更好。因此......
卷积自编码器(Convolutional Auto Encoder,CAE)提取的粗粒度池化特征具有一定范围内旋转和平移的不变性,因而得到广泛使用.然而,......
目前的人脸识别算法在其特征提取过程中采用手工设计(hand-crafted)特征或利用深度学习自动提取特征.本文提出一种基于改进深层网......
文本情绪原因识别作为一个新型的研究方向在文本情绪分析领域占据重要地位。该文结合卷积神经网络,提出了一种基于集成卷积神经网......
作为物种保护策略的重要部分，建立濒危畜禽的基因组文库，可有效保存濒危畜禽种质资源。BAC（bacterialartificialchromosome）文库具有高......
本文提出了一种手写汉字文本的分割方法,填补了汉字识别领域在文本行分割方面的空白。本方法首先对预处理后的文本图片进行池化处......
本文首先介绍了语音信号的传递模型及时延量测的获取,接着对声源定位中的两种不同"池化"操作进行了说明,并给出不同混响条件下池化......
文本分类是文本挖掘的一个内容，在信息检索、邮件过滤及网页分类等领域有着广泛的应用价值．目前文本分类算法在特征表示上的信息仍然......
深度学习是近年来受到广泛关注的热门研究方向,也是人工智能领域发展的重要基石。深度学习的本质就是通过含多隐层的人工神经网络,......
表征学习是近年来是机器学习和计算机视觉领域的研究热点,它在这些领域发挥着不可替代的作用,而且定义良好的数据表示对获得一个令......
随着深度学习的不断发展和应用,深度神经网络算法己经在视觉、语音等多个领域中发挥了重要作用。神经网络的规模日益庞大、计算愈......
通过连接众多计算资源,搭建分布式计算环境来进行分布式计算已成为一种重要趋势。本文明确了搭建分布式网络系统和目前网络结构之......
以剑桥大学计算机实验室的ORL Faces数据库作为实验数据,通过卷积神经网络中的"卷积-池化"层对实验数据进行处理,选择LIBSVM集成软......
针对证券网络系统日益增加的海量存储和访问量，如何保障信息系统的可靠性和稳定性，并保障合理的访问速度，保障高可用性和高可靠性，是亟......
传统的车道线检测算法只能实现较为理想的直道情况,当应对如弯道、车道线模糊、阴影遮挡以及光线昏暗等复杂环境时,就表现得束手无......
三维重建技术是将从普通相机获得的二维图像生成一个三维虚拟场景的过程。在这个过程中需要对图像进行特征点的提取和匹配,得到三......
过去几年中,深度卷积神经网络成为了最先进的音频分类系统的发展标准,领先于基于特征工程的传统方法。虽然深度卷积神经网络在某些......
为了提高轴承故障诊断的准确度,采用深度卷积神经网络算法来实现轴承故障分类。首先根据轴承振动故障特征频率建立轴承故障数据库,......
通过与传统神经网络对比,分析了利用卷积神经网络(CNN)进行车牌号图像识别中的特征提取过程,提出了优化卷积和池化的过程来提高算......
