基于SqueezeNet和YOLOv2的交通违法证据评价

针对交通监控反向抓拍交通违法图像预判率高的问题,提出了一种基于迁移学习的多尺度交通违法证据评价方法.构建了以SqueezeNet为特征提取层、YOLOv2为目标检测层融合高分辨率细粒度特征的检测网络.通过卷积神经网络算法训练该模型学习抓拍车辆图像特征,识别图像中唯一交通违法车辆,再次训练识别驾驶员所在中心区域.在保证特...     

多尺度区域特征的细粒度分类算法研究

为了避免复杂背景对精细目标分类的影响,充分利用卷积神经网络提取的目标全局和局部信息进行细粒度任务的研究,提出了一种多尺度区域特征的细粒度目标检测与分类算法.该方法先使用FASTER-RCNN框架训练3个尺度区域的卷积模型进行多尺度目标区域定位,对定位的结果进行包围盒约束和海伦约束以优化提高定位的精确度,然后将提取多个尺度区域的特征进行组合,并用支持向量机训练细粒度分类器.在Caltech-UCSD鸟类数据集和Comp Cars车型数据集上进行实验测试.实验结果表明该算法在Caltech-UCSD鸟类数据集的分类正确率达到82. 8%,比没有使用多尺度区域特征的分类算法提高了7. 5%,比基于部件的分类方法提高了8. 9%;在Comp Cars车型数据集的分类正确率达到93. 5%,比没有使用多尺度区域特征的分类算法提高了8. 3%,比最优的Google Net精细目标分类算法提高了2. 3%,验证了该算法的有效性.     

基于注意力机制的细粒度图像分类算法

针对目前细粒度图像分类算法存在的局部区域特征捕捉不全面的问题,在B-CNN算法基础上提出了一种基于注意力机制的细粒度图像分类算法。首先利用数据增强的6种方式对训练数据集进行扩充,然后在B-CNN算法的特征提取中引入注意力机制,使用卷积注意力模块CBAM精准获取图像局部区域特征,最后融合特征进行分类。改进后的算法分别在CUB-200-2011和Stanford Cars两个数据集上进行实验,与当前先进算法比较,所提算法提高了细粒度图像的分类效果。     

基于深度学习与狮群SVM算法的遥感场景分类

针对高分辨遥感图像样本量小,以及传统优化支持向量机(SVM)算法易陷入局部最优解、寻优速度慢等问题,提出一种基于深度迁移学习与狮群优化SVM(LSO-SVM)算法对遥感图像场景进行分类.首先,通过自适应对比度增强图像后利用颜色聚合向量提取图像颜色特征;其次,利用3种预训练网络分别提取图像的迁移学习深度特征;最后,将手工提取的图像特征与用3种预训练网络获取的特征使用系列特征融合方法进行融合,并将其输入LSO-SVM进行图像场景分类.结果表明,该算法解决了小样本情况下深度学习较难训练及传统优化SVM算法易陷入局部最优解、寻优速度慢的问题.在80%的训练条件下,数据集UCM Land-Use和RSSCN7的分类精度分别达到99.52%和98.57%.     

基于HOG-CSLBP与深度学习的跨年龄人脸识别算法

针对人脸识别中识别精度低的问题,提出一种基于深度学习的跨年龄人脸识别算法.该方法创新性地将方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)和中心对称局部二值模式(Center Symmetric Local Binary Pattern,CSLBPS)组合方法用于人脸图像特征提取,获得包含结构和强度信息的图像融合特征,然后使用二叉树对特征信息进行降维,降维特征作为深度信念网络的可视层输入量,弥补深度新信念网络无法达到图像局部特征要求的缺陷.通过训练好的深度网络模型对测试样本进行学习,在深度信念网络的最顶层对特征进行分类识别.实验结果表明,该方法能高精度实现人脸识别,且与其他方法比较,该方法性能优于其他方法,说明该方法具有可行性和有效性.     

基于ME-ANet模型的糖尿病视网膜病变分级

糖尿病视网膜病变(Diabetic Retinopathy，DR)是一种致盲率很高的眼科疾病。不同病变等级的视网膜图像之间差异小且病灶点分布无规律。针对现有深度模型对DR中的相似病灶点识别率低，严重影响模型分类精度的问题，本研究以深度学习为基础，构建新的模型架构进行训练，提出一种集成MobileNetV2和EfficientNetB0深度模型的注意力网络：ME-ANet。模型集成分为头部和主干两部分，将深度模型的浅层部分融合构成网络的头部，训练时采用迁移学习的策略对网络模型参数进行初始化，减少训练中的过拟合问题。主干部分利用上述两种模型的核心结构，设计3个阶段集成模块进行特征提取。同时设计全局注意力机制(Global Attention Mechanism，GAM)并分别嵌入到3个阶段的集成模块中。模型的改进加速了网络的收敛速度，该网络模型实现了对图像浅层信息的特征融合提取，减少了微病灶特征信息在训练过程中的卷积丢失问题，模型的分类精度进一步得到改善。通过模型集成构建特征提取主干网络，提高了模型对低级特征信息的学习，注意力机制抑制非病变特征信息，强化典型病灶特征学习，从而实现细粒度分类，进一步提升了模型的分类性能。     

基于深层迁移学习的DR胸片肺结核病灶检测

针对基于传统机器学习方法设计的DR胸片肺结核检测器存在着泛化能力不强,实际检测精度低等问题,提出了一种基于Focal Loss的深度学习检测方法Tuberculosis Neural Net(TBNN).医学图像的特殊性,存在带标注的数据量小导致无法充分训练深层网络模型等问题.该方法利用肺炎和肺结核同为呼吸道感染疾病且在DR胸片上有相似表征的特点,基于迁移学习原理训练特征提取子网络,减少肺结核胸片样本不足对模型训练造成的影响.首先在大型的肺炎胸片数据集上训练特征提取网络,以获取DR图像中丰富的深层图像语义信息,然后使用样本较少的肺结核数据集微调网络参数,并将多层卷积的输出作为TBNN分类子网络的输入,得到基于DR胸片的肺结核病灶检测模型.实验结果表明,该方法生成的检测模型在分类精度和性能上均优于基于传统机器学习的肺结核检测器.在同等训练数据量和训练周期下,模型性能高于其他采用传统数据增强方法的深层网络肺结核检测算法,且能标识病灶区域,准度上有不低于放射科阅片医生的表现.     

基于特征金字塔模型的高分辨率遥感图像船舶目标检测

以舰船为研究对象,研究高分辨遥感图像的多尺度多目标检测中的关键技术,主要解决多尺度多目标识别和细粒度分类准确率低等问题.在目标定位方面,利用特征金字塔深度网络定位多目标区域,创建一个在所有尺度上均具有语义信息的特征金字塔,有效解决多尺度多目标数据定位准确率低这一关键问题;在目标识别方面,利用共享CNN网络重建输入图像、优化多任务损失函数提取细粒度分类目标结构特征,提高细分目标识别准确率.与GoogLeNet、Faster R-CNN和Yolo三种目标检测算法对比实验表明,利用特征金字塔和重建输入图像可有效检测多目标多尺度的细粒度船舶对象,漏检率为1.5%,细粒度分类识别平均准确率为92.67%.     

基于局部像素特征分类的图像分割算法

图像分割是模式识别、计算机视觉等领域的重要研究内容,也是图像信息处理的难点和热点之一.以孪生支持向量机(TSVM)与极坐标复指数变换(PCET)理论为基础,提出了一种基于局部像素特征分类的图像分割算法.该算法首先对局部像素窗口进行PCET,并将PCET系数幅值作为图像的像素级特征;然后利用指数交叉熵阈值技术确定训练样本,并进一步训练出TSVM分类模型;最后利用已获得的TSVM分类模型对原图像像素进行分类处理,从而获得图像的最终分割结果.实验结果表明,该算法可以获得较好的图像分割结果.     

基于改进VGG-19的井下视觉指纹匹配定位方法

针对传统矿井电磁波测距定位存在依赖通信链路的问题,提出了一种基于改进的卷积神经网络VGG-19的井下定位方法．根据基于视觉图像进行识别的原理,将基于深度学习的计算机视觉技术应用于井下定位．不同间隔点位置图像的特征不尽相同,所以对井下的场景进行不同间隔的划分,在所取的间隔点处采集数据集,建立图像信息指纹库;将不同间隔位置点图像进行相应的标记分类,然后用迁移学习的方法将获得的数据集用改进的VGG-19网络进行训练,获得识别分类模型;运用识别分类模型可对不同位置实时图像进行识别,获得采集图像的设备位置数据,从而实现定位．所述定位方法得到的识别分类模型可在嵌入式系统设备运行,定位过程无须通信网络支持,极大简化了系统的复杂性,完全适应矿井灾后恶劣条件,可用于救援机器人等移动装置的井下定位,具有实时性、稳定性、抗干扰性,且有很好的定位准确率．     

基于卷积神经网络的图像分类研究进展

基于卷积神经网络的图像分类算法的优势是传统方法无法比拟的。卷积神经网络利用其设计好的网络结构和权值共享的特点,能够从数量庞大的训练数据中学习图像底层到高级语义的抽象特征,而且端到端的学习省去了在每一个独立学习任务执行之前所做的数据标注。多年来,卷积神经网络经过科研人员的探索和尝试,从最开始的多层神经网络模型,演变出多种优化结构,性能不断提高。本文介绍了基于卷积神经网络图像分类算法的研究进展,叙述了卷积神经网络在图像分类中的经典模型和近年来的改进方法,并对各个模型进行分析,展示各种方法在ImageNet公共数据集上的性能表现,最后对基于卷积神经网络的图像分类算法的研究进行总结和展望。     

面向细粒度分类的预测属性引导的注意力研究

细粒度图像分类任务比一般图像分类任务更具有挑战性,其通常需要对类间差异小、类内差异大的样本进行分类.现有细粒度分类方法主要依赖视觉特征进行分类,而人类可以根据文本描述等属性描述来辅助识别图像类别.该文提出了一种通过预测属性引导的通道注意力模块,该模块可以插入到任意的卷积神经网络中,从而让模型学习到更高级的特征表示.最后,该算法在CUB-200-2011数据集上测试,在使用Resnet-50、VGG-19、Bilinear-CNN作为主干网络训练时的精度分别达到87.1%、82.1%、85.5%,精度得到显著提升.     

基于生成对抗网络的肺结节良恶性诊断算法

针对实性肺结节CT影像数据量少、人工标注耗时耗力等问题,提出一种结合生成对抗网络和集成学习的实性肺结节良恶性计算机辅助诊断方法.首先,使用基于梯度惩罚的生成对抗网络对肺结节CT影像数据集进行扩充,缓解由数据量少、样本类别不均衡导致的模型过拟合.然后,利用卷积神经网络进行CT影像特征提取,并通过主成分分析对深度特征进行降维.最后,联合CT图像特征和有效临床信息,采用集成学习方法构建分类模型预测实性肺结节良恶性.基于多中心临床数据分析表明,相比于传统卷积神经网络模型,所提出方法有更好的预测性能.     

基于迁移学习和支持向量机的白细胞分类

针对人工镜检分类白细胞准确率和效率低的问题,基于深度学习和机器学习算法,提出了一种基于迁移学习和支持向量机的白细胞分类方法.首先对迁移模型进行微调训练,其次用微调训练后的迁移模型进行特征提取,然后将特征输入至神经网络和支持向量机中进行训练,最后通过神经网络和支持向量机的组合分类器对白细胞进行分类.实验结果表明,白细胞分类准确率由最初微调训练的83.26％,随着迁移模型的优化提升为90.43％,最后通过组合分类器再次提升为93.52％,可以在临床实践中帮助医生提高诊断的准确率和效率.     

基于通道注意力与空洞卷积的胸片肺气肿检测算法

胸片中的肺气肿检测算法在临床辅助诊断中具有重要研究意义.针对已有算法缺乏特征通道筛选能力,特征图感受野较小易受局部组织噪声干扰,以及难易样本不均衡等问题,提出了一种基于通道注意力与空洞卷积的胸片肺气肿检测算法EDACD.首先,利用通道注意力模块构建了具有通道选择能力的特征提取网络SE-ResNet及特征金子塔网络SE-...     

基于特征提取和最优加权集成策略的风机叶片结冰故障检测

针对风机叶片结冰检测中现有集成方法不能充分发挥不同个体分类器优势的问题,提出了一种基于特征提取和最优加权集成学习的叶片结冰检测模型。首先,用堆叠降噪自动编码器提取结冰关联特征后,考虑不同单一分类器在二分类应用中的表现及其差异,选择随机森林、极限梯度提升树、轻量梯度提升机、K-近邻算法作为个体学习器,并用贝叶斯算法对其进行超参数优化。然后提出基于序列二次规划的最优加权集成策略对叶片状态进行判别。最后利用金风科技提供的15号和21号风机的历史数据进行了仿真实验,结果表明：所提出的检测模型与个体学习器及其他集成模型相比多项指标均有所提升,准确度达到了99.2%,在结冰检测方面具有一定的有效性。     

基于深度学习的砂岩组分显微图像识别

识别砂岩中的石英、长石和岩屑对判断沉积环境具有重要意义,但传统的人工识别方法存在主观性强、对经验依赖程度高等问题。本文利用深度学习、卷积神经网络等技术构建了一种基于Faster R-CNN目标检测算法的砂岩显微组分图像识别方法,实现了正交偏光下对薄片图像中石英、长石、岩屑三种组分的智能识别,三种组分平均识别准确率为89.28%。为了验证模型的可靠性,实验对比了不同算法和特征提取网络,结果表明：Faster R-CNN目标检测算法的识别效果优于YOLO V3、YOLO V4、YOLO V5s,ResNet50特征提取网络的表现效果优于VGG16。采用ResNet50特征提取网络的Faster R-CNN目标检测模型优势显著,它可以更好满足岩石薄片的识别要求,为传统的人工方法提供智能化技术方案。     

基于局部特征和隐条件随机场的场景分类方法

针对复杂场景图像分类的难题,提出一种基于局部特征和隐条件随机场的场景分类方法.该方法将图像划分为一系列超像素区域,提取每个区域的局部特征组成观察图像的输入特征向量,并建立基于隐条件随机场的场景分类模型推断图像的场景类别标记,其中每个局部特征对应一个隐变量.训练采用随机梯度上升法估计模型参数.在标准的图像库上进行实验,结果表明,与同类方法相比,场景分类方法取得了更好的分类结果.