轻量级神经网络相关论文
随着“十四五”旅游业发展规划的发布,智慧旅游已然成为旅游业发展的必然趋势。旅游景区通过开发数字化体验产品,沉浸体验服务,智......
农作物病害是对农作物产量和质量的主要威胁之一,植物的健康检测和疾病检测有利于发展可持续农业.但在许多地方缺少必要的检测设施......
雷达辐射源识别是电子对抗侦察系统中的关键环节,为后续实施电磁干扰和防御提供重要基础。现代战场电磁环境日益复杂多变以及随着......
社会经济的发展使得汽车成为国民便捷出行的主要交通工具之一。汽车的普及在提升出行效率的同时也带来了交通安全问题,如何提升驾......
随着智能手机的不断发展,智能手机的普及率越来越高,同时还搭载了高分辨率相机,在高分辨率手机相机下可以清楚地看见人眼难以看清......
图像语义分割在自动驾驶有十分重要的应用，可以让机器人在环境中分割出语义信息，从而对下游的控制动作做出决策。但大部分的深度学习......
调制解调是信号检测和信号解调之间的关键技术,在非合作通信中起着至关重要的作用。调制识别技术在民用和军事领域都应用广泛,怎样......
针对当前林木物候期识别方法特征提取不充分、未对关键特征进行区分,导致方法识别精度低、泛化性能较差的问题,本文建立了基于注意......
高光谱图像分类是高光谱图像研究的一个重要分支。已经有很多研究人员提出了高精度的高光谱分类网络。但是这些网络需要占用相当多......
十三届全国人大四次会议报告显示,2020年检查机关起诉涉嫌犯罪的未成年人的人数高达3.3万人,恶性案件低龄化的犯罪趋势使得国内对......
带钢是一种重要的工业原材料,带钢缺陷检测对产品质量至关重要。基于大数据训练的深层神经网络可实现准确检测,然而在工业环境各种......
针对轻量级神经网络在移动端的安全性缺乏问题,提出模型安全的反防御和二次防御方法.通过在MobileNet v2模型上改造CW算法优化器,......
近年来,卷积神经网络成为人体姿态估计的主流方法,但是网络结构复杂,在提升精度的同时也带来了大量参数与运算量,难以支持在算力与......
随着人工智能技术不断发展,当今社会,语音不仅仅是人类之间通信交流的手段,也成为人机交互的重要桥梁。近年来,语音识别技术发展飞......
目前电视芯片中的VPU（Video Processing Unit,视频处理单元）包含了色彩调节、锐化、降噪、细节增强等模块,其中VPU对提升电视画面质......
安防一直是人们关注的热点,因为它关系到群众的生命财产安全。安防领域的人脸识别也是计算机视觉研究的重点,因为它是构成许多安防......
随着云存储与互联网技术的飞速发展,多媒体数据传输及保存不再成为限制语音交流广泛使用的瓶颈。然而,云端作为不可信的第三方平台......
人脸面部表情是人与人在日程生活中传递自身情感的重要方式之一。随着人机交互和计算机模式识别的飞速发展,外加硬件设备的迅速更......
随着人工智能的兴起,深度学习技术在多个领域有了广泛的应用与发展,将深度学习技术与PCB芯片文字识别相结合,实现具体的场景应用,......
为解决深度神经网络在对遥感图像进行目标检测时网络参数庞大、计算效率低下的问题,本文提出了一种轻量级神经网络模型G-YOLOv3。G......
为了解决人体姿态估计网络迁移到轻量级主干网络时精度损耗大的问题,本文提出了一种轻量但高效的特征上采样方法。该方法的创新点......
随着深度学习的快速发展与其在计算机视觉领域的广泛应用,人脸检测算法的性能得到了很大的提升,但随之而来的是深度卷积神经网络带......
语义分割任务,是对输入的一张图片进行像素级的分类。与图片分类、目标检测等视觉任务相比,语义分割需要更精准的定位和分类能力,......
随着人们环保意识的增强,鸟类栖息范围逐渐变广,然而鸟类的频繁活动对输电线路的安全稳定运行造成了严重影响。传统输电线路鸟害治......
电力设备的安全监测是电力系统稳定运行的保障,而锈蚀区域检测作为电力设备故障检测中非常重要的一环,能有效的预防电气火灾的发生......
通过增加特征提取网络Mobilenet的网络层数得到深层不同维度的特征图,并利用特征金字塔结构对特征图进行特征融合处理,进而增强算......
步入21世纪,随着人工智能的发展,智能车的研究成为一大热点,而智能汽车研究的基础就是定位问题。目前有2种定位方法,一种是实时定......
考虑多目标跟踪过程中存在的实时性和身份跳变问题,提出一种基于检测的多车辆跟踪算法。首先利用Mobilenetv2替换YOLOv3检测算法的......
在输电场景中,吊车等大型机械的运作会威胁到输电线路的安全.针对此问题,从训练数据、网络结构和算法超参数的角度进行研究,设计了......
自然拍摄的人体照片由于背景图案较为复杂,采用传统基于图片色彩空间或能量梯度的图像处理方法难以准确地识别人体的轮廓。采用神......
随着卷积神经网络的在各个领域的成功应用,在计算力和内存资源有限的移动设备上运行卷积神经网络模型的需求也越来越大,因此需要发......
针对多类别目标检测在特定场景中数据样本有限的情况,为进一步提高机器人系统中轻量级神经网络对小型物体识别的准确率和稳定性,提......
人脸识别由于其便捷性和实用性而被广泛应用于各种门禁等场合,但容易受到多种形式的欺骗攻击(如照片攻击和视频攻击)。基于深度卷......
随着全球数据量的激增,集中式云计算无法提供低时延、高效率的视频监控服务。基于此,提出分布式边缘计算模型,在边缘端直接处理视......
基于深度卷积神经网络的人脸识别算法具有较高的识别精度,但是计算复杂度高,难以在移动设备或离线环境下运行。为了保持人脸识别精......
深度学习已在视觉、语音、自然语言等应用领域取得巨大成功,然而随着网络结构日趋复杂,神经网络参数量也迅速增长,设计网络结构和......
针对传统的卷积神经网络应用在人群计数过程中的参数众多、计算消耗大,难以在轻量级平台上实现的问题,提出一种基于轻量级神经网络......
神经网络的表征能力给遥感图像目标检测任务提供了一个的便捷工具。然而,目前主流神经网络模型计算代价高限制了其在遥感图像实时......
本文将轻量级神经网络应用于服装图像检索中,该算法基于Mobile Net系列网络,以Deep Fashion服装图像数据集为研究对象。首先对数据......
深度神经网络已经被证明可以有效地解决图像、自然语言等不同领域的问题.同时,伴随着移动互联网技术的不断发展,便携式设备得到了......
织物缺陷智能识别是纺织品质量控制的关键环节,而基于机器视觉及图像处理的传统织物缺陷检测方法存在一定的局限性,不适用于检测纹......
电力设备的锈蚀检测作为电力系统故障检测中非常重要的组成部分,需要被快速准确的识别出来.本文结合注意力模型提出一种基于轻量级......
指纹分类是在大型指纹库中搜索目标指纹的一项非常重要的技术,并且在国家公民身份验证以及寻找犯罪分子过程中是尤为关键的一环。......
