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.     

基于迁移学习的小样本轴承故障诊断方法研究

针对实际应用中训练样本严重不足的问题,提出了一种改进迁移学习方法,将模型在源域上学习的故障诊断知识迁移至目标域,并将其用于小样本轴承故障诊断研究。采用全局均值池化层代替卷积神经网络中的全连接层进行分类输出,减少了网络的待训练参数量。采用预训练微调的迁移学习方法,使用数量充足的源域样本来训练网络,避免了数据不足导致的过拟合现象。将网络结构和参数迁移至目标域后,微调较深层的网络参数,使得网络适应目标域样本的数据分布。在凯斯西储大学轴承数据集和实验室轴承数据集上进行了迁移学习实验和轴承分类诊断,结果表明:在跨工况和跨型号的情况下,仅使用1%目标域训练集数据进行微调时,所使用的方法获得了92.25%的平均分类准确率。所提方法完成了小样本下的滚动轴承故障迁移诊断任务,对迁移学习理论在轴承故障诊断中的研究应用具有一定价值。     

基于自注意力卷积的新冠肺炎CXR图像识别

2019冠状病毒病（COVID-19）是近年来对世界经济发展影响最大的流行病。早期发现是治疗COVID-19患者的关键，而胸片作为一种快速有效的辅助诊断方法被广泛用于实际的医疗案例中。基于深度学习的图像识别方法能更快、更准确地诊断CXR图像，可以取得较好的效果。然而，常见的深度学习模型在对数据进行特征提取时没有针对性。对此，本文提出基于卷积注意力的新冠肺炎图像识别网络，提升对COVID-19阳性样本的敏感性和特异性，并且增加的模型参数量和训练时间可以忽略不计。本文结合VGG16、MobileNet、InceptionV3、ResNet50等经典深度学习网络搭建了卷积注意力模型，并在COVIDRD公开数据库上进行了验证。实验结果表明本文提出的网络架构有效的提升了对新冠肺炎识别的准确性、敏感性和特异性。     

基于改进MobileNet网络的人脸识别方法

针对轻量级卷积神经网络MobileNet应用于人脸识别实时性较差、准确率不高等问题，提出一种改进MobileNet的网络模型—MobileDeepViT。首先，鉴于MobileNet模型有效减少网络参数量特点，本网络以MobileNet为核心，构建具有7层MobileNetV2、3层特征提取层、1层标准卷积和点卷积的深度学习网络；其次，在人脸特征提取过程中引入DeepViT，使网络更有效学习人脸特征；最后，该网络与Inception＿ResNetV1和MobileNetV1在相同的数据集CASIA-WebFace上进行训练，在LFW测试数据集上对训练模型进行评估，并在相同条件下对同一人的不同照片进行欧式距离和实时性测试。实验结果显示：该网络在模型参数更小的情况下，准确率比后二者分别提升了0.21%和0.72%、欧式距离测试结果也比后二者更小，预测时间更短，表明改进后的模型参数量减少、实时性更好、精度和鲁棒性提高。     

基于深度残差网络与迁移学习的地形识别方法

针对现有机器人基于深度网络的地形识别方法准确率低、网络训练时间长且需要大量训练数据的问题,提出一种基于深度残差网络与迁移学习的地形识别方法。首先,基于Resnet网络构建一种深度残差网络;其次,利用现有Imagenet大型数据集对构建的深度残差网络进行预训练,作为预训练网络,保留预训练网络除全连接层的训练权重,实现预训练网络大规模的参数迁移;最后,利用自建地形图像数据集对深度残差网络的全连接层进行训练,实现深度残差网络微调。实验结果表明,通过迁移学习的方法,利用深度残差网络对石子路、水泥路、砖地、沥青、草地、泥地6种自建地形图像进行分类,平均准确率达到了99.3%,同时网络训练时间也显著降低。     

基于模糊神经网络的车牌图像识别方法

提出了一种基于模糊神经网络的方法对汽车车牌字符进行识别.该方法首先基于Rough Sets.思想获取初始规则和训练集,基于图像识别目标确定网络结构,通过神经网络的学习算法对网络进行优化.然后根据图像识别的模糊特性,利用模糊神经网络对汽车车牌进行精确的识别.实验结果证明该算法比常规识别算法识别率更高.     

基于深度迁移网络MobileNetV3的地形识别

传统地形识别算法,主要建立在人工提取特征和训练分类器的前提上,其通用能力有限且准确度不高,或者需要大量的数据集训练基础,这种方法训练的网络模型参数较大且预测耗时较长,不利于移植到移动端。因此,运用迁移学习思想,提出了一种基于深度迁移网络的地形识别算法。采用轻量级卷积神经网络MobileNetV3,在爬虫获取和自建适量数据集基础上,对神经网络进行迁移学习。首先,采用图像分类数据集ImageNet上的预训练成果,根据预训练模型权重对MobileNetV3网络进行初始化,实现对模型大规模共享参数的迁移;然后,通过在自建数据集GXU-Terrain6上进行新的训练,微调模型参数,进而得到新的分类模型;最后,利用训练好的模型对地形类别进行预测,从而完成识别任务。提出算法在GXU-Terrain6测试集上取得了93.00%的平均预测准确率。实验结果表明,基于深度迁移的地形识别算法运用较少数据,可获得较高的识别准确率,网络实时性好,适合向移动端移植。     

基于迁移学习的智能合约漏洞检测方法

针对智能合约源代码漏洞数据集匮乏的问题，提出一种基于迁移学习的智能合约漏洞检测方法.首先，从CodeBERT预训练模型中迁移表示传统编程语言的语义特征参数，学习智能合约编程语言Solidity的语义表示；其次，使用长短期记忆网络处理语义向量，加入上下文语义关联；最后，训练智能合约漏洞检测模型，完成智能合约源代码形式的二分类漏洞检测任务.实验结果表明，与基线方法和机器学习方法相比，该方法在数据集匮乏情况下的智能合约漏洞检测准确率更高.     

基于迁移学习的个性化循环神经网络语言模型

针对在小数据集上开发个性化语言模型仍存在的障碍,提出基于迁移学习的个性化循环神经网络语言模型。设计了基于预训练词向量、预训练电影剧本数据集、基于参数微调和特征提取分类器的迁移学习训练模式,在小数据集上建立了具有较高辨识度的个性化语言模型,降低了模型的困惑度,改进了模型的性能。模型的实验以电视剧Seinfeld角色为基础。结果表明:该模型在特定角色测试数据集上的困惑度比其他角色数据集平均低17.65%,证明其已经学会了该角色的个性化风格;迁移学习使得模型最低困惑度平均降低了36.38%,较好地解决了基于小数据集开发个性化语言模型存在的障碍问题。     

基于全卷积网络迁移学习的左心室内膜分割

为了避免过拟合现象，提出了基于全卷积网络迁移学习的左心室内膜分割方法.该方法在已用自然图像训练好的VGGNet模型的基础上对参数进行微调;其次，利用了心室内膜位于MRI图像中心处的先验信息作为选取准则来优化分割结果.将该方法对2009 MICCAI数据集的45个病例进行测试，其DICE指数、APD距离和GC率分别为0.91，1.73mm和97.81%.测试结果表明该方法对于心脏MRI图像的左心室内膜的分割结果较好，当引入一定的先验信息后可以优化测试结果.     

面向移动平台的深度学习复杂场景目标识别应用

针对传统建筑物提取方法对人为设计的依赖,以及对建筑物边缘特征提取算法的改进,通过Keras框架获取卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)模型MobileNet的瓶颈层后加入新的分类器进行迁移学习,对输入图片进行大量的图像增强技术和测试集增强技术,经过三个阶段的迁移学习后获得了较高的准确率。相比其他的特征提取算法,CNN具有平移不变性以及自动提取特征等优点,在较短的时间内获得较高准确率的同时,MobileNet的权重仅有15.3 MB,兼顾计算量和精度,可以广泛移植到移动端设备。基于模型移植的移动端系统兼具拍照识别、相册识别、菜单展示等功能,为移动平台用户快速准确地判断自然场景中建筑物的信息提供了便捷工具。     

基于单视图稀疏点的汽车三维模型重建

基于深度学习的图像识别模型训练需要大量数据,而不同角度的汽车视图数据难以在短时间内收集,为此提出一种利用单视图稀疏点的汽车三维模型重建方法,依靠少量数据也能得到精确的结果。创建了包含3 000多张不同汽车品牌的多视角二维汽车图形数据集,并在TensorFlow框架下搭建了基于MobileNet V2网络和迁移学习的汽车视图角度识别系统,其结果能够进一步用于快速的模型匹配及重建;根据创建的汽车三维线框模型库以及二维关键点和三维模型的映射关系,利用带约束的最小二乘法求出模型库中不同模型对于重建的贡献量系数,直接由二维图片上稀疏的25个关键点生成三维模型。误差分析结果显示,重建的三维车身模型具有较高精度。     

基于迁移学习的适用法条推荐模型

本文提出了一个基于法律事实的适用法条推荐模型.作为应用,本文选取了刑事诈骗罪和民事离婚纠纷两个案由的裁判文书数据集,使用FastText模型,并基于迁移学习方法从预训练的通用词向量出发训练法律词向量,再以此为基础进行文本分类.结果显示,经过迁移学习后,无论诈骗罪案件还是离婚纠纷案件均能做到对案情描述文本全面、准确地推荐适用法条,特别是具有针对性的法规、司法解释等.随着迁移学习模式的不断完善,本文研究的方法还应该可进一步用于证据推送、量刑预测等.     

基于卷积神经网络和迁移学习的钢桥病害识别

针对钢桥病害识别效率低、精度不高的现状,提出了一种基于深度学习的钢结构表观病害识别方法.该方法将卷积神经网络Inception-v4和迁移学习相结合,分别采用迁移学习中特征提取和微调2种训练方式获得2种模型,并与全新训练的Inception-v4模型进行对比.首先,收集656幅钢桥病害图像,包括涂层劣化176幅,腐蚀1...     

基于迁移学习的汉越神经机器翻译

针对汉语-越南语(简称汉越)平行语料受限的问题,提出了一种基于迁移学习的汉越神经机器翻译(TLNMT-CV)模型.在训练汉语-英语、英语-越南语的翻译模型的基础上,通过迁移学习方法,利用训练得到的汉语端编码器和越南语端解码器,分别对汉越翻译模型的编码器与解码器参数进行初始化,并使用小规模汉越语料进行微调优化,得到TLN...     

基于距离度量学习的SAR图像识别方法

针对合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）图像样本数据有限,且不同类别间的图像区分度不高导致识别困难的问题,提出一种应用于SAR图像识别的距离度量学习方法.该方法使用CNN网络得到图像的特征分布,利用LSTM网络加强图像间的关联性,基于余弦相似距离度量方法计算图像之间的匹配度,通过注意力机制后对结果进行分类.训练过程结合小样本学习的训练方式,采取预训练的策略进行实验.实验以公开的MSTAR数据集进行SAR图像识别,结果表明该方法准确率达到99.3%,比SVM方法提升2.5%.      

基于深度卷积神经网络的自动垃圾分类

垃圾分类已经成为当前社会生活的新风尚.本论述针对当前垃圾分类工作环境差和容易分类出错的问题,研究基于深度学习的垃圾自动分类方法,并设计基于深度残差卷积神经网络ResNet50的垃圾识别方法.为避免垃圾图像数据集中训练数据量的不足,采用对使用ImageNet训练好的ResNet50模型进行迁移微调的方法来优化网络参数.在...     

采用迁移学习的小样本锂电池荷电状态估算方法

针对锂电池荷电状态(SOC)估算面临的大型数据集获取困难和训练速度慢的问题，结合深度学习和迁移学习提出一种小样本锂电池荷电状态估算方法。基于卷积-长短期记忆网络(CNN-LSTM)构建深度神经网络结构。在源域上采用K折交叉验证对NASA数据集进行划分，选取SOC估计性能最优的网络，利用目标域内具有多种工况和温度条件的Panasonic小样本数据进行迁移学习。为了提升方法的整体性能，分析了网络超参数对SOC估计结果的影响。实验结果表明：在相同的迭代次数下，该方法在不同的工况下可以较准确地实现小样本电池SOC估计，相较于非小样本迁移学习处理方法的均方根误差降低了47.29%。     

基于注意力机制的U-Net脑脊液细胞分割

为解决脑脊液病理图像中部分细胞膜较为模糊，与图像背景难以区分的问题，采用了基于注意力机制的U-Net深度学习方法对脑脊液病理图像做全自动分割.在深度学习网络中加入注意力机制对细胞进行定位，抑制无关信息，提高语义的特征表达，提高对细胞整体分割的精确性.通过镜像、旋转等操作对数据集进行扩充预处理.采用VGG16预训练模型进行迁移学习，交叉熵与Dice损失相结合作为损失函数，分别在脑脊液临床图像与公开数据集2018 Data Science Bowl上进行验证；并与Otsu， PSPnet， Segnet， DeeplabV3+， U-Net进行对比，结果表明， 本文方法在各项指标上均优于其他分割方法.     

基于深度学习的纹理图像语义识别

传统的纹理图像识别方法主要对底层的视觉特征进行检测,从而导致对高层语义特征的识别能力不足.为了解决上述问题,提出一种基于深度学习的纹理图像语义特征识别方法.该方法首先把在ImageNet数据集上预先训练的模型作为骨干网络构建模型,然后对输入的纹理图像进行数据增强和预处理,并输入模型进行训练和验证,最后利用训练获得的最佳...