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动态回声状态网络研究 被引量:2
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作者 王改堂 赵金磊 +1 位作者 王红辉 叶锦函 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2018年第3期43-45,共3页
针对回声状态网络(ESN)算法在训练中只能调节输出权值的缺陷,提出了动态回声状态网络(DESN)研究方法。为了提高Sigmoid函数的非线性映射能力,该算法将映射区间因子引入到激活函数中,不仅对激活函数的位置和形状上进行了调整,而且对映射... 针对回声状态网络(ESN)算法在训练中只能调节输出权值的缺陷,提出了动态回声状态网络(DESN)研究方法。为了提高Sigmoid函数的非线性映射能力,该算法将映射区间因子引入到激活函数中,不仅对激活函数的位置和形状上进行了调整,而且对映射区间范围也作出调整。通过基准数据集仿真实验,验证了提出算法的有效性和可行性;并利用其预测地空导弹生存能力,获得了满意的结果。 展开更多
关键词 回声状态网络 动态激活函数 SIGMOID函数 地空导弹 生存能力
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基于虚拟教师蒸馏模型的说话人确认方法 被引量:1
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作者 肖金壮 李瑞鹏 纪盟盟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第8期198-203,共6页
无文本说话人确认模型通过复杂的网络结构和多变的特征提取方式来获得必要的性能,然而这会产生巨大的内存消耗和递增的计算成本,导致模型难以在资源有限的硬件设施上部署。针对该问题,利用虚拟教师蒸馏模型(teacher-free knowledge dist... 无文本说话人确认模型通过复杂的网络结构和多变的特征提取方式来获得必要的性能,然而这会产生巨大的内存消耗和递增的计算成本,导致模型难以在资源有限的硬件设施上部署。针对该问题,利用虚拟教师蒸馏模型(teacher-free knowledge distillation,Tf-KD)可以带来百分之百的分类正确率、平滑的输出概率分布的优势,在轻量级残差网络的基础上构建虚拟教师说话人确认模型(teacher-free speaker verification model,Tf-SV)。同时引入空间共享而通道分离的动态激活函数和附加角裕度损失函数,使所提模型在特征表达、训练效率以及模型压缩后性能等方面的水平得到极大提升,最终达到无文本说话人确认模型能够在存储或者计算资源有限设备上部署的目的。基于VoxCeleb1数据集的实验表明,虚拟教师说话人确认模型的等错误率(EER)降低到3.4%。与已有成果相比,指标有明显提升,证明了在说话人确认任务上所提压缩模型的有效性。 展开更多
关键词 虚拟教师知识蒸馏 动态激活函数 附加角裕度损失函数 模型压缩 说话人确认
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基于改进YOLOv3的红外目标检测方法 被引量:17
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作者 秦鹏 唐川明 +2 位作者 刘云峰 张建林 徐智勇 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期211-219,共9页
针对红外场景中行人、车辆等目标识别率低且存在复杂背景干扰的问题,提出一种基于Effi-YOLOv3模型的红外目标检测方法。将轻量高效的EfficientNet骨干网络与YOLOv3网络相结合,提升网络模型的运行速度。通过模拟人类视觉的感受野机制,引... 针对红外场景中行人、车辆等目标识别率低且存在复杂背景干扰的问题,提出一种基于Effi-YOLOv3模型的红外目标检测方法。将轻量高效的EfficientNet骨干网络与YOLOv3网络相结合,提升网络模型的运行速度。通过模拟人类视觉的感受野机制,引入改进的感受野模块,在几乎不增加计算量的情况下大幅增强网络有效感受野。基于可变形卷积和动态激活函数构建DBD和CBD结构,提升模型特征编码的灵活性,扩大模型容量。选择兼顾预测框与真值框中心点距离、重叠率和长宽比偏差的CIoU作为损失函数,更好地反映预测框与真值框的重叠程度,加快预测框回归速度。实验结果表明,该方法在FLIR数据集上的平均精度均值达到70.8%,Effi-YOLOv3模型参数量仅为YOLOv3模型的33.3%,对于红外场景中的目标检测效果更优。 展开更多
关键词 YOLOv3模型 红外目标检测 复杂背景 可变形卷积 动态激活函数
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基于通道注意力机制的行人重识别方法 被引量:10
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作者 孙义博 张文靖 +2 位作者 王蓉 李冲 张琪 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期881-889,共9页
针对行人特征表达不充分的问题,提出了一种基于通道注意力机制的行人重识别方法。将通道注意力机制SE模块嵌入到骨干网络ResNet50中,对关键特征信息进行加权强化;采用动态激活函数,根据输入特征动态调整ReLU的参数,增强网络模型的非线... 针对行人特征表达不充分的问题,提出了一种基于通道注意力机制的行人重识别方法。将通道注意力机制SE模块嵌入到骨干网络ResNet50中,对关键特征信息进行加权强化;采用动态激活函数,根据输入特征动态调整ReLU的参数,增强网络模型的非线性表达能力;将梯度中心化算法引入Adam优化器,提升网络模型的训练速度和泛化能力。在Market1501、DukeMTMC-ReID和CUHK03主流数据集上对改进后的模型进行测试评价,Rank-1分别提升2.17%、2.38%和3.50%,mAP分别提升3.07%、3.39%和4.14%。结果表明:改进后的模型能够提取更强鲁棒性的行人表达特征,达到更高的识别精度。 展开更多
关键词 通道注意力机制 动态激活函数 梯度中心化 特征提取 行人重识别
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改进人脸特征矫正网络的遮挡人脸识别方法 被引量:7
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作者 陈秋雨 芦天亮 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第5期1535-1541,共7页
现有人脸识别模型受口罩等遮挡因素影响导致准确率无法提升。当前主流研究方法将有无遮挡场景分开训练后,整合应用于多场景。针对遮挡人脸识别模型的局限性,提出一种改进人脸特征矫正网络(FFR-Net)模型。该模型可同时用于有无遮挡人脸... 现有人脸识别模型受口罩等遮挡因素影响导致准确率无法提升。当前主流研究方法将有无遮挡场景分开训练后,整合应用于多场景。针对遮挡人脸识别模型的局限性,提出一种改进人脸特征矫正网络(FFR-Net)模型。该模型可同时用于有无遮挡人脸识别并应用于口罩与眼镜遮挡两种识别场景中。人脸特征矫正网络模型提出了一种人脸特征矫正模块,为保证充分利用无遮挡区域特征信息,在该模块中的空间分支引入involution算子扩大图像信息交互区域,增强在空间范围内面部特征信息;在通道分支引入坐标注意力机制,捕获跨通道信息以增强特征表示,利于模型准确地定位识别目标区域;将Meta-ACON作为该模块新的动态激活函数,通过动态调整线性或非线性程度以提高模型泛化能力和计算准确度。最后,利用改进的人脸特征矫正网络模型在CASIA-Webface经处理的有无口罩遮挡人脸数据集上进行训练,其在LFW经处理的有无口罩遮挡数据集、Meglass数据集上的测试结果准确率分别达到了82.50%和89.75%,优于现有算法,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 遮挡人脸识别 involution算子 坐标注意力机制 动态激活函数
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