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基于图像偏移角和多分支卷积神经网络的旋转不变模型设计
1
作者
张萌
李响
张经纬
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期4522-4528,共7页
卷积神经网络(CNN)具有平移不变性,但缺乏旋转不变性。近几年,为卷积神经网络进行旋转编码已成为解决这一技术痛点的主流方法,但这需要大量的参数和计算资源。鉴于图像是计算机视觉的主要焦点,该文提出一种名为图像偏移角和多分支卷积...
卷积神经网络(CNN)具有平移不变性,但缺乏旋转不变性。近几年,为卷积神经网络进行旋转编码已成为解决这一技术痛点的主流方法,但这需要大量的参数和计算资源。鉴于图像是计算机视觉的主要焦点,该文提出一种名为图像偏移角和多分支卷积神经网络(OAMC)的模型用于实现旋转不变。首先检测输入图像的偏移角,并根据偏移角反向旋转图像;将旋转后的图像输入无旋转编码的多分支结构卷积神经网络,优化响应模块,以输出最佳分支作为模型的最终预测。OAMC模型在旋转后的手写数字数据集上以最少的8 k参数量实现了96.98%的最佳分类精度。与在遥感数据集上的现有研究相比,模型仅用前人模型的1/3的参数量就可将精度最高提高8%。
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关键词
深度学习
旋转图像分类
偏移角
多分支
卷积
神经
网络
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职称材料
低信噪比条件下无人机射频信号实时检测方法
被引量：
4
2
作者
苏志刚
晏翔
+2 位作者
韩冰
郝敬堂
赵欣怡
《信号处理》
CSCD
北大核心
2023年第5期919-928,共10页
无人机射频信号检测技术是实现未来空管系统中自动化无人机检测的关键技术。针对低信噪比条件下无人机射频信号检测准确率较低的问题,本文提出了一种基于多分支卷积结构以及注意力机制的射频信号检测模型。该方法首先设计了一种由多分...
无人机射频信号检测技术是实现未来空管系统中自动化无人机检测的关键技术。针对低信噪比条件下无人机射频信号检测准确率较低的问题,本文提出了一种基于多分支卷积结构以及注意力机制的射频信号检测模型。该方法首先设计了一种由多分支卷积结构组成的轻量化骨干网络来提取信号完整时频谱中的微小时变特征,提升模型对抗噪声的能力。其次使用注意力机制增强模型对时频谱中的信号区域的表达,抑制对噪声区域的关注,进一步提升信号检测准确率。本文在两个公开数据集上开展实验评估模型性能,对比实验结果表明本文提出的检测模型可以有效地在低信噪比条件下提升无人机射频信号检测准确率,在-15 dB至-6 dB的低信噪比范围下的检测准确率可分别达到94.63%和94.75%,-15 dB至15 dB全信噪比范围下的准确率分别为97.50%和97.35%,较以往方法有大幅提升。消融实验结果表明,多分支结构和注意力机制可分别带来3.74%和1.56%的性能提升。推理速度测试实验表明本文模型的推理时间仅需1.61 ms,可以运用于无人机信号的实际检测系统中。
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关键词
无人机射频信号检测
多分支卷积网络
注意力机制
时频分析
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职称材料
利用3D-RepVGG进行阿尔兹海默症诊断
被引量：
1
3
作者
胡众义
张夏彬
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2023年第S01期26-32,共7页
阿尔兹海默症(AD)临床症状为失忆、失语与丧失行动能力等。AD暂无有效治疗方法,但早期干预已证明有效,因此,AD早期诊断至关重要。针对该问题,基于RepVGG网络架构中的结构重参数化技术,将训练阶段的多分支卷积网络等效转换为预测阶段的...
阿尔兹海默症(AD)临床症状为失忆、失语与丧失行动能力等。AD暂无有效治疗方法,但早期干预已证明有效,因此,AD早期诊断至关重要。针对该问题,基于RepVGG网络架构中的结构重参数化技术,将训练阶段的多分支卷积网络等效转换为预测阶段的单分支卷积网络,获得多分支卷积网络性能高与单分支卷积网络速度快等优点;同时,利用3D卷积引入空间连续信息;最终,成功地将RepVGG网络架构与3D卷积融合,提出3D-RepVGG网络,以实现对AD、轻度认知障碍(MCI)和正常对照组(NC)的诊断。实验数据来自于公开数据库ADNI,原始的磁共振图像(MRI)使用SPM12进行预处理。预处理后数据输入3D-RepVGG进行AD/NC、MCI/NC、AD/MCI、AD/MCI/NC四种分类任务,分别获得了90.38%、85.90%、70.51%、62.50%的准确率。实验结果表明,3D-RepVGG在AD早期诊断任务上能获得较好的诊断结果。
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关键词
阿尔兹海默症
计算机辅助诊断
三维
卷积
神经
网络
多分支
卷积
神经
网络
图像分类
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职称材料
题名
基于图像偏移角和多分支卷积神经网络的旋转不变模型设计
1
作者
张萌
李响
张经纬
机构
东南大学集成电路学院
兰州大学物理科学与技术学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期4522-4528,共7页
基金
广东省重点领域研发计划(2021B1101270006)。
文摘
卷积神经网络(CNN)具有平移不变性,但缺乏旋转不变性。近几年,为卷积神经网络进行旋转编码已成为解决这一技术痛点的主流方法,但这需要大量的参数和计算资源。鉴于图像是计算机视觉的主要焦点,该文提出一种名为图像偏移角和多分支卷积神经网络(OAMC)的模型用于实现旋转不变。首先检测输入图像的偏移角,并根据偏移角反向旋转图像;将旋转后的图像输入无旋转编码的多分支结构卷积神经网络,优化响应模块,以输出最佳分支作为模型的最终预测。OAMC模型在旋转后的手写数字数据集上以最少的8 k参数量实现了96.98%的最佳分类精度。与在遥感数据集上的现有研究相比,模型仅用前人模型的1/3的参数量就可将精度最高提高8%。
关键词
深度学习
旋转图像分类
偏移角
多分支
卷积
神经
网络
Keywords
Deep learning
Rotated image classification
Offset angle
Multibranch Convolutional Neural Networks(CNN)
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
低信噪比条件下无人机射频信号实时检测方法
被引量：
4
2
作者
苏志刚
晏翔
韩冰
郝敬堂
赵欣怡
机构
中国民航大学中欧航空工程师学院
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2023年第5期919-928,共10页
基金
国家自然科学基金青年科学基金(62103417)
中央高校基本科研业务费中国民航大学专项(3122019183)
中国民航大学研究生科研创新项目(2021YJS071)。
文摘
无人机射频信号检测技术是实现未来空管系统中自动化无人机检测的关键技术。针对低信噪比条件下无人机射频信号检测准确率较低的问题,本文提出了一种基于多分支卷积结构以及注意力机制的射频信号检测模型。该方法首先设计了一种由多分支卷积结构组成的轻量化骨干网络来提取信号完整时频谱中的微小时变特征,提升模型对抗噪声的能力。其次使用注意力机制增强模型对时频谱中的信号区域的表达,抑制对噪声区域的关注,进一步提升信号检测准确率。本文在两个公开数据集上开展实验评估模型性能,对比实验结果表明本文提出的检测模型可以有效地在低信噪比条件下提升无人机射频信号检测准确率,在-15 dB至-6 dB的低信噪比范围下的检测准确率可分别达到94.63%和94.75%,-15 dB至15 dB全信噪比范围下的准确率分别为97.50%和97.35%,较以往方法有大幅提升。消融实验结果表明,多分支结构和注意力机制可分别带来3.74%和1.56%的性能提升。推理速度测试实验表明本文模型的推理时间仅需1.61 ms,可以运用于无人机信号的实际检测系统中。
关键词
无人机射频信号检测
多分支卷积网络
注意力机制
时频分析
Keywords
drone radio frequency signal identification
multi-branch convolution neural network
attention mechanism
time-frequency analysis
分类号
TN98 [电子电信—信息与通信工程]
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职称材料
题名
利用3D-RepVGG进行阿尔兹海默症诊断
被引量：
1
3
作者
胡众义
张夏彬
机构
温州大学计算机与人工智能学院
温州市智能影像处理与分析重点实验室(温州大学)
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2023年第S01期26-32,共7页
基金
浙江省自然科学基金资助项目(LD21F020001)
国家自然科学基金重点支持项目(U1809209)
温州市科技计划重大科技创新攻关项目(ZY2019020)
文摘
阿尔兹海默症(AD)临床症状为失忆、失语与丧失行动能力等。AD暂无有效治疗方法,但早期干预已证明有效,因此,AD早期诊断至关重要。针对该问题,基于RepVGG网络架构中的结构重参数化技术,将训练阶段的多分支卷积网络等效转换为预测阶段的单分支卷积网络,获得多分支卷积网络性能高与单分支卷积网络速度快等优点;同时,利用3D卷积引入空间连续信息;最终,成功地将RepVGG网络架构与3D卷积融合,提出3D-RepVGG网络,以实现对AD、轻度认知障碍(MCI)和正常对照组(NC)的诊断。实验数据来自于公开数据库ADNI,原始的磁共振图像(MRI)使用SPM12进行预处理。预处理后数据输入3D-RepVGG进行AD/NC、MCI/NC、AD/MCI、AD/MCI/NC四种分类任务,分别获得了90.38%、85.90%、70.51%、62.50%的准确率。实验结果表明,3D-RepVGG在AD早期诊断任务上能获得较好的诊断结果。
关键词
阿尔兹海默症
计算机辅助诊断
三维
卷积
神经
网络
多分支
卷积
神经
网络
图像分类
Keywords
Alzheimer Disease(AD)
computer aided diagnosis
3D Convolution Neural Network(CNN)
multi-branch CNN
image classification
分类号
TP311.1 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于图像偏移角和多分支卷积神经网络的旋转不变模型设计
张萌
李响
张经纬
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
低信噪比条件下无人机射频信号实时检测方法
苏志刚
晏翔
韩冰
郝敬堂
赵欣怡
《信号处理》
CSCD
北大核心
2023
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
利用3D-RepVGG进行阿尔兹海默症诊断
胡众义
张夏彬
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2023
1
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职称材料
已选择
0
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