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题名基于深度学习的目标检测框架进展研究
被引量：69
- 1
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作者
寇大磊
权冀川
张仲伟
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机构
陆军工程大学指挥控制工程学院
中国人民解放军
中国人民解放军
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第11期25-34,共10页
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文摘
在R-CNN框架提出后,基于深度学习的目标检测框架逐渐成为主流,可分为基于候选窗口和基于回归两类。近两年来,在Faster R-CNN、YOLO、SSD等经典的基于深度学习目标检测框架的基础上,出现了大量的优秀框架。根据优化方法对近几年提出的框架进行了梳理和总结。在PASCAL_VOC和MS COCO等主流测试集上对目标检测方法的性能及优缺点进行了对比分析。讨论了目标检测领域当前面临的困难与挑战,对可能的发展方向进行了展望。
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关键词
深度学习
目标检测
卷积神经网络
计算机视觉
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Keywords
deep learning
object detection
convolutional neural networks
computer vision
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于多尺度卷积网络的快速图像去雾算法
被引量：11
- 2
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作者
寇大磊
钱敏
权冀川
刘佳洛
张仲伟
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机构
陆军工程大学指挥控制工程学院
中国人民解放军
上海警备区数据信息室
中国人民解放军
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第20期191-198,共8页
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文摘
针对目前图像去雾技术存在的使用场景有限、处理速度慢等问题,提出一种基于多尺度卷积网络的快速去雾算法。算法由去雾和修复两部分组成。去雾模块首先将有雾图像输入,经过特征提取和融合,然后通过变形后的大气物理散射算法对透射率图和大气光值统一学习,并演出去雾图像。去雾后的图像仍存在色调偏暗、细节不清晰的问题。修复模块利用对比度受限自适应直方图均衡方法对去雾图像进行修复,提升图像的对比度和算法的鲁棒性。通过去雾任务与目标检测任务相结合的测试实验进一步验证了算法的有效性。
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关键词
去雾算法
卷积网络
计算机视觉
深度学习
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Keywords
dehazing algorithm
convolutional network
computer vision
deep learning
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于神经网络的知识推理研究综述
被引量：40
- 3
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作者
张仲伟
曹雷
陈希亮
寇大磊
宋天挺
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机构
中国人民解放军陆军工程大学指挥控制工程学院
中国人民解放军
中国人民解放军
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第12期8-19,36,共13页
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基金
国防科技重点实验室基金(No.61421010318)
国家自然科学基金(No.61806221)
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文摘
知识推理是知识图谱补全的重要手段,一直以来都是知识图谱领域的研究热点之一。随着神经网络不断取得新的发展,其在知识推理中的应用在近几年逐渐得到广泛重视。基于神经网络的知识推理方法具备更强的推理能力和泛化能力,对知识库中实体、属性、关系和文本信息的利用率更高,推理效果更好。简要介绍知识图谱及知识图谱补全的相关概念,阐述知识推理的概念及基本原理,从语义、结构和辅助存储三个维度展开,综述当下基于神经网络的知识推理最新研究进展,总结了基于神经网络的知识推理在理论、算法和应用方面存在的问题和发展方向。
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关键词
知识图谱
知识推理
神经网络
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Keywords
knowledge graph
knowledge reasoning
neural network
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名机器学习图像分类程序的蜕变测试框架
被引量：8
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作者
刘佳洛
姚奕
黄松
惠战伟
陈强
寇大磊
张仲伟
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机构
陆军工程大学指挥控制工程学院
中国人民解放军
中国人民解放军
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第17期69-77,共9页
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基金
国家重点研发计划(No.2018YFB14034000)。
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文摘
机器学习在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等实际应用中已经取得了显著的成功。图像分类作为计算机视觉的一个主要分支。不久的将来,许多的图像分类程序会以机器学习的方式呈现。然而,由于机器学习图像分类程序的测试面临着测试预言难题,这使得在测试的过程中将需要大量的人力及物力。为了缓解测试预言难题,使用了蜕变测试技术。为了规范测试流程、提高测试效率,提出了一种适用于机器学习图像分类程序的蜕变测试框架。并且通过测试基于SVM和VGGNet图像分类程序,验证了该测试框架的合理性和有效性。
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关键词
机器学习
测试判定问题
蜕变测试
蜕变关系
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Keywords
machine learning
test oracle problem
metamorphic testing
metamorphic relation
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分类号
TP311.5
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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