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面向道路场景语义分割的移动窗口变换神经网络设计 被引量:4
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作者 杭昊 黄影平 +1 位作者 张栩瑞 罗鑫 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期100-112,共13页
道路场景语义分割是自动驾驶环境感知的一项重要任务。近年来,变换神经网络(Transformer)在计算机视觉领域开始应用并取得了很好的效果。针对复杂场景图像语义分割精度低、细小目标识别能力不足等问题,本文提出了一种基于移动窗口Transf... 道路场景语义分割是自动驾驶环境感知的一项重要任务。近年来,变换神经网络(Transformer)在计算机视觉领域开始应用并取得了很好的效果。针对复杂场景图像语义分割精度低、细小目标识别能力不足等问题,本文提出了一种基于移动窗口Transformer的多尺度特征融合的道路场景语义分割算法。该网络采用编码-解码结构,编码器使用改进后的移动窗口Transformer特征提取器对道路场景图像进行特征提取,解码器由注意力融合模块和特征金字塔网络构成,充分融合多尺度的语义特征。在Cityscapes城市道路场景数据集上进行验证测试,实验结果表明,与多种现有的语义分割算法进行对比,本文方法在分割精度方面有较大的提升。 展开更多
关键词 语义分割 移动窗口变换神经网络 注意力机制 自动驾驶 深度学习
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基于移动端的场景分类模型 被引量:1
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作者 黄凯凯 余万里 陆黎明 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第1期90-94,共5页
对移动神经网络进行研究,在此基础上提出一种端到端的高效运行于移动端的场景分类模型。在同一个网络中使用多分辨率输入的方法进行训练,在预测时只将原图处理到指定分辨率,不进行multi-crop预测;将网络在中层提取的局部信息和在高层提... 对移动神经网络进行研究,在此基础上提出一种端到端的高效运行于移动端的场景分类模型。在同一个网络中使用多分辨率输入的方法进行训练,在预测时只将原图处理到指定分辨率,不进行multi-crop预测;将网络在中层提取的局部信息和在高层提取的全局信息进行融合;根据提出的相似类知识迁移的模型压缩方法对网络进行训练。实验结果表明,与现有的移动神经网络相比,该模型的识别准确率更高。与端到端的场景分类模型相比,该模型能在模型大小只有其1%的情况下取得同等或更高的识别准确率。 展开更多
关键词 场景分类 移动神经网络 特征融合 知识迁移 模型压缩
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MobileNetV3识别甲状腺良恶性结节的超声图像 被引量:1
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作者 张佳维 王艳 孟名柱 《中国医学计算机成像杂志》 CSCD 北大核心 2024年第2期243-249,共7页
目的:研究MobileNetV3在甲状腺良恶性结节超声图像分类问题中的可行性并评估效果。方法:回顾性分析1996例甲状腺结节患者的临床与超声资料。共获得良性结节1353个,恶性结节1197个。将良性结节和恶性结节超声图像按照8∶1∶1比例划分为... 目的:研究MobileNetV3在甲状腺良恶性结节超声图像分类问题中的可行性并评估效果。方法:回顾性分析1996例甲状腺结节患者的临床与超声资料。共获得良性结节1353个,恶性结节1197个。将良性结节和恶性结节超声图像按照8∶1∶1比例划分为训练集、测试集和验证集。构建基于Pytorch框架的MobileNetV3深度学习网络。采用不同优化器和学习率组合在数据集中对MobileNetV3的2个亚模型(small和large)进行训练、测试和验证。结果:large模型中以LAdamax_0.001在训练集和测试集的准确率最高,分别为0.98和0.92;其次为LAdam_0.0001,分别为0.96和0.87。small模型中以SAdam_0.001在训练集和测试集的准确率最高,分别为0.97和0.85;其次为SAdam_0.0001,分别为0.88和0.85。在验证集中的精确度、召回率、F1评分和受试者工作特征曲线下面积分别为LAdamax_0.001(0.95,0.95,0.95,0.94)、LAdam_0.0001(0.88,0.88,0.88,0.88)、SAdam_0.001(0.90,0.89,0.89,0.88)和SAdam_0.0001(0.89,0.89,0.89,0.89)。结论:MobileNetV3是甲状腺良恶性结节超声图像分类的有效方法,以LAdamax_0.001性能最佳,具有潜在的临床应用价值。 展开更多
关键词 深度学习 移动神经网络 甲状腺结节 超声
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Clustering in mobile ad hoc network based on neural network 被引量:2
4
作者 陈爱斌 蔡自兴 胡德文 《Journal of Central South University of Technology》 EI 2006年第6期699-702,共4页
An on-demand distributed clustering algorithm based on neural network was proposed. The system parameters and the combined weight for each node were computed, and cluster-heads were chosen using the weighted clusterin... An on-demand distributed clustering algorithm based on neural network was proposed. The system parameters and the combined weight for each node were computed, and cluster-heads were chosen using the weighted clustering algorithm, then a training set was created and a neural network was trained. In this algorithm, several system parameters were taken into account, such as the ideal node-degree, the transmission power, the mobility and the battery power of the nodes. The algorithm can be used directly to test whether a node is a cluster-head or not. Moreover, the clusters recreation can be speeded up. 展开更多
关键词 ad hoc network CLUSTERING neural network
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Seismic signal recognition using improved BP neural network and combined feature extraction method 被引量:1
5
作者 彭朝琴 曹纯 +1 位作者 黄姣英 刘秋生 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2014年第5期1898-1906,共9页
Seismic signal is generally employed in moving target monitoring due to its robust characteristic.A recognition method for vehicle and personnel with seismic signal sensing system was proposed based on improved neural... Seismic signal is generally employed in moving target monitoring due to its robust characteristic.A recognition method for vehicle and personnel with seismic signal sensing system was proposed based on improved neural network.For analyzing the seismic signal of the moving objects,the seismic signal of person and vehicle was acquisitioned from the seismic sensor,and then feature vectors were extracted with combined methods after filter processing.Finally,these features were put into the improved BP neural network designed for effective signal classification.Compared with previous ways,it is demonstrated that the proposed system presents higher recognition accuracy and validity based on the experimental results.It also shows the effectiveness of the improved BP neural network. 展开更多
关键词 seismic signal feature extraction BP neural network signal identification
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