一种改进的深度神经网络的花卉图像分类

花卉图像类内差异性大和类间相似性高使得花卉图像分类较难.传统花卉分类方法和普通卷积神经网络很难完整地表达花卉图像的特征,故而分类效果不理想.为提高花卉分类准确率,提出改进的InceptionV3网络用于花卉图片的分类.采用迁移学习的方法,将在大规模数据集上训练的InceptionV3网络用于花卉图像数据集的分类,对其中的激活函数进行改进.在通用Oxford flower-102数据集上的实验表明:该模型在花类图像分类任务中比传统方法和普通卷积神经网络分类准确率高,且比未改进的卷积神经网络准确率高,迁移过程准确率达到81.32%,微调过程准确率达到92.85%.     

基于CNN的计算机生成图像识别方法

针对计算机生成图像(Computer Generated images, CG)与真实照片(Photograpgh, PG)识别率不高的问题,该文提出了一种改进的卷积神经网络方法来实现CG与PG的识别.该方法首先对识别问题进行卷积神经网络二分类建模,并选择VGG-19网络结构作为基础,建立不同的模型.该方法创新性地引入迁移学习,节省训练时间和大量计算资源,最后使用softmax分类器进行分类.实验结果表明,该文方法对PG图像的识别准确率达到92%.与其他方法比较,该文方法识别准确率最高,说明该文方法具有可行性与有效性.     

一种新的基于注意力机制的细粒度视频分析神经网络结构

针对包含细微差异动作的视频数据集,提出了一种用于分辨细粒度差异动作的深度神经网络.该网络结构由一个三维卷积(C3D)网络的轻量化变体和一个基于注意力机制的长短时记忆网络组成,优化了三维卷积网络的深度和注意力机制的权重惩罚项.实验结果表明:该网络可以有效地关注视频中的重要信息,在平均准确率和检测准确率上均有所提升.     

一种新的基于注意力机制的细粒度视频分析神经网络结构（英文）

针对包含细微差异动作的视频数据集,提出了一种用于分辨细粒度差异动作的深度神经网络.该网络结构由一个三维卷积(C3D)网络的轻量化变体和一个基于注意力机制的长短时记忆网络组成,优化了三维卷积网络的深度和注意力机制的权重惩罚项.实验结果表明:该网络可以有效地关注视频中的重要信息,在平均准确率和检测准确率上均有所提升.     

基于卷积神经网络的小目标交通标志检测算法

PVANet(performance vs accuracy network)卷积神经网络用于小目标检测的检测能力较弱.针对这一瓶颈问题,采用对PVANet网络的浅层特征提取层、深层特征提取层和HyperNet层(多层特征信息融合层)进行改进的措施,提出了一种适用于小目标物体检测的改进PVANet卷积神经网络模型,并在TT100K(Tsinghua-Tencent 100K)数据集上进行了交通标志检测算法验证实验.结果表明,所构建的卷积神经网络具有优秀的小目标物体检测能力,相应的交通标志检测算法可以实现较高的准确率.     

基于改进卷积神经网络CNND的电主轴轴承故障诊断方法

目的解决深度学习方法在建立电主轴轴承故障诊断模型时出现的过拟合现象,提高电主轴轴承故障诊断准确率.方法提出一种基于改进卷积神经网络的诊断方法 ,该方法在卷积神经网络的训练过程中融入Dropout优化方法 ,使整个故障诊断模型按照一定的比例随机"关闭"隐藏层中的神经元,减少模型在每一次训练过程中所需要调整的参数数量.结果将Dropout优化方法与卷积神经网络相结合所建立的电主轴轴承故障诊断模型是可行的,其平均诊断准确率能够达到99.012%,远高于基于CNN、CNN+L2和BPNN这3种神经网络诊断方法的诊断准确率.卷积神经网络方法相比于传统的"基于信号处理提取到的特征和机器学习模型"方法 ,更适用于电主轴轴承故障诊断.结论提出的CNND方法实现了卷积神经网络与Dropout优化方法的有机结合,对原始数据进行降维处理使模型学习到的特征更利于电主轴故障的分类,同时根据故障数据的特点确定相关参数的初始值,克服一般深度学习方法在进行电主轴故障诊断时出现的过拟合现象,提高诊断准确率.     

多尺度特征融合的图像语义分割

针对多尺度下的目标分割问题,提出了一种多尺度特征融合的图像语义分割方法.该方法改进了空洞空间金字塔池化(ASPP)模块,采用6种不同采样率空洞卷积并行架构增强了对输入图像信息的提取,该模块可以获取多尺度的卷积特征,从而进一步增强图像分割能力.通过在PASCAL VOC 2012数据集上进行训练和验证,达到了82.0%的平均像素准确率和71.9%的平均交并比.实验结果表明:通过改进空间维度上的ASPP模块,该方法可以达到良好的图像语义分割效果.     

基于深度学习的三维乳腺超声影像自适应分割

针对传统乳腺超声影像分割算法存在准确率低、精度低且耗时长等问题,提出基于深度学习的三维乳腺超声影像自适应分割算法。首先预处理图像,采用深度多示例学习方法检测病变图像块,删除正常图像块。然后对乳腺超声影像数据集扩增处理,用于神经网络训练。其次构建残差卷积神经网络模型,设计残差学习单元,结合扩增数据集形成特征映射,采用softmax函数训练网络并进行特征块判断,并结合阈值设置实现三维乳腺超声影像自适应分割。实验结果表明,该算法能更细致地完成图像分割,算法平均运行耗时为52.3 s,图像分割精度为95.5%,且F1分数值高,整体性能佳,为卷积神经网络分割应用提供参考。     

基于短时心电信号的身份识别方法

为了提高基于短时(1 s)心电信号进行身份识别的准确率,本文提出了一种残差块的一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural network,1D-CNN)的短时心电信号身份识别方法。该方法采用快捷连接设计以解决深层卷积网络随着卷积层数增加而性能退化的问题,并通过增加卷积层数和卷积核数量来保证网络能够更充分地提取特征,进而提升网络的分类性能。本文方法在两个公开数据库心电数据库(electrocardiogram identification database,ECG-ID)和德国联邦物理技术研究院心电图诊断数据库(physikalish-technische bundesanstalt diagnostic ECG database,PTB)进行了实验,当采用一个心动周期(大约1 s)信号进行身份识别时,准确率分别达到了97.963%和99.359%。实验结果表明本文方法可以有效地提高短时心电信号的身份识别的准确率。     

基于深度学习的公路路面病害检测算法

针对公路路面病害图像存在背景干扰多、病害信息弱、尺度差异大等问题,提出了一种基于深度学习的公路路面病害检测方法。以YOLOv4算法为基础,在检测网络中引入可变形卷积,并提出基于路径聚合网络(path aggregation network, PANet)的自适应空间特征融合结构,充分学习公路路面病害的细节特征,实现不同尺度特征信息的高效融合;采用平均准确率损失(average precision loss, AP-loss)函数作为分类损失函数,促使网络在训练过程中更加注重于正样本。实验表明,在公路路面病害检测中,改进YOLOv4算法的平均准确率达到了95.34%,每张图像的平均检测时间为0.071 s。与快速基于区域的卷积神经网络(faster region-based convolutional neural networks, Faster R-CNN)算法相比,所提出的算法在持有较高检测准确率的同时,减少了运算时间,可以满足公路路面病害检测的准确性与实时性需求。     

基于卷积神经网络的脑电信号分类

针对现有卷积神经网络脑电信号(electroencephalogram,EEG)分类模型分类精度低、方法复杂且耗时的问题,对卷积神经网络的卷积层进行了改进,提出了多尺度卷积核卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)脑电分类模型,并在输入数据前加了系数矩阵,该系数矩阵可以随网络的训练逐步更新,代替了手工提特征再送入网络的步骤,有助于提高分类精度。最终本文的脑电分类模型在高原脑电信号的分类实验中,二分类准确率比改进前提高8%,三分类、四分类准确率分别达到92.87%、81.15%,分类准确率较高,对脑电信号的分类具有较高的参考价值。     

基于注意力门控卷积循环神经网络的通用音频标记

研究了注意力门控卷积循环神经网络的通用音频标记问题.DCASE 2018挑战任务2的音频样本的数据集过少,容易造成过拟合问题.为了减少过拟合问题,采用数据增强方法,dropout策略.采用可学习的上下文门控模块以帮助选择与音频类最相关的特征.采用时间注意力机制关注音频事件的相关帧并且忽略不相关帧.在DCASE2018任务2的数据集上评估了提出的模型,开发集和测试集的平均准确率(MAP@3得分)分别为96.1%和92.4%,远高于此次竞赛的基线系统的平均准确率.     

基于MSB和CNN的弧齿锥齿轮损伤故障识别

针对弧齿锥齿轮损伤程度识别率低的问题,提出一种基于调制信号双谱和卷积神经网络的弧齿锥齿轮损伤程度识别方法.采集弧齿锥齿轮在正常、轻度损伤及中度损伤3种状态下的振动加速度信号,分别计算其调制信号双谱特征图,构建卷积神经网络,并将调制信号双谱特征图作为输入样本训练卷积神经网络.试验结果表明:本文方法可以有效地提高弧齿锥齿轮损伤程度的识别率,平均识别准确率达99.91%.     

基于小数据集的改进LeNet图像分类模型研究

将传统卷积神经网络应用于小数据集上,LeNet模型准确率低并且收敛速度慢,VggNet等模型存在过拟合问题.针对小数据集提出一种改进LeNet模型,该模型在LeNet基础上使用ReLU函数替换sigmoid来提高收敛速度,加入1*1卷积增加模型深度并利用其改变维度的特点来提高识别准确率,通过分解卷积和提出改进Dropout方法减少过拟合.结果表明:改进LeNet模型分类自制小龙虾数据集,比LeNet收敛速度快6000步并且准确率提高约15%,比VggNet和ResNet过拟合程度明显减少;将改进LeNet模型推广应用于开源数据集MNIST和Fashion-MNIST上,改进模型也有良好的表现.     

基于改进CTPN网络的电气铭牌文本区域检测

针对现有的文本区域检测网络对图像特征提取不充分,导致文本行间距过小或字间距过大的电气铭牌文本区域检测准确率低、误检率高,提出一种融合ResNet的改进CTPN算法用于电气铭牌文本区域检测.该模型在卷积神经网络模块中引入残差连接和并行卷积核操作,提升模型对铭牌图像提取特征的能力.在长短期记忆网络模块采用双向门控单元,降低模型训练难度.经实验验证,改进后的CTPN模型F值(F-measure)明显提升,对铭牌文本区域误检率显著降低.     

一种改进的深度卷积神经网络的精细图像分类

精细图像分类不同于传统的图像分类,由于精细图像自身的类间相似性和类内差异性,传统的基于手工特征和局部特征组合方法已经很难完整地表达精细图像的特征,因此提出了一种基于改进的深度卷积神经网络模型.由于深度卷积神经网络结构参数和神经元数量巨大,训练模型困难,所以采用高斯分布对前6层参数初始化,其中激活函数采用校正之后的Relus-Softplus函数,在花卉图像数据库OXford-102 flowers中TOP1准确率达到85.75%,TOP3准确率达到了94.50%.实验结果表明:该模型在中等规模数据集上比传统方法优势明显,且比未改进的CNN模型识别率高.     

基于改进卷积神经网络的苹果叶部病害识别

针对苹果病害叶片图像病斑区域较小导致的传统卷积神经网络不能准确快速识别的问题,提出基于改进卷积神经网络的苹果叶部病害识别的网络模型.首先,将VGG16网络模型从ImageNet数据集上学习到的先验知识迁移到苹果病害叶片数据集上;然后,在瓶颈层后采用选择性核(selective kernel,简称SK)卷积模块;最后,使用全局平均池化代替全连接层.实验结果表明:与其他传统网络模型相比,该模型能更准确快速捕获苹果病害叶片上微小的病斑.     

基于卷积神经网络的图像识别算法研究

针对卷积神经网络在自然图像识别上的局限性,提出一种适用于自然图像识别的卷积神经网络算法,使其在自然图像识别的准确率和速度上取得更好的效果.首先利用MAPREDUCE实现算法的并行化,并利用GPU技术对该算法进行加速;再次利用多区域的逻辑回归计算方法提高图像识别的准确率.在实验环境下验证了改进算法的正确性和有效性.     

改进深度卷积神经网络及其在变工况滚动轴承故障诊断中的应用

为了解决目前常用的最大池化丢失大量信息和平均池化模糊重要特征的问题,提出了一种小尺度卷积核以跳动的方式进行降采样的方法。该方法用步长为2、激活函数为Rectified Linear Unit(ReLU)的小尺度卷积层代替传统的池化层,既可以使输出图像的尺寸变成输入的一半,实现降采样的功能,又能让小尺度卷积核在训练中自动调整权重挑选有效的特征。与最大池化相比,该方法可有效地提高神经元激活比例并增加神经元活性值的多样性。综合采用提出的池化方法、深度可分离卷积核和全局平均池化层3个策略改进的深度卷积神经网络,在实验室变转速多滚动轴承数据集上进行测试,结果表明,改进后的网络识别正确率达到98.4%,高于作为对比的其他网络,同时还大幅提高了网络的稳定性,减少了40%以上的训练时间。提出的方法可以为科研技术人员在搭建深度卷积神经网络和变工况滚动轴承故障诊断时提供参考。     

VansNet轻量化卷积神经网络

近年来,研究人员们在卷积神经网络的基础上保证效率的条件下提出了轻量化卷积神经网络,其中SqueezeNet轻量化卷积神经网络在保证精度的前提下,压缩了参数,提高了整体效率。本文针对SqueezeNet网络中由于压缩参数,存在准确率不理想的问题,提出了引入残差网络,增加跳层结构和网络宽度的改进方法 VansNet,相较于AlexNet、ResNet和SqueezeNet三种卷积神经网络其计算量最小且参数量很小。实验结果表明,改进后的VansNet轻量化结构在略增加参数的前提下提高了图像分类的准确率和效率。