基于DenseNet的图像识别方法研究

在深度学习中,随着神经网络层数的加深,训练网络变得越来越困难,现有的浅层的网络无法明显提升网络的识别效果。针对在原有网络的情况下提升网络识别效果,减少参数的问题,本文提出一种改进的DenseNet网络模型,借鉴Inception V3的思想,利用非对称卷积将DenseNet网络中Dense Block层所包含的3×3卷积分解成3×1和1×3的两个卷积,简化网络结构模型。之后再对改进前与改进后的网络模型在数据集上进行训练,实验结果表明,与经典的DenseNet网络模型相比,改进后的网络模型可以提高图像识别的准确性,降低参数,有效地缩短运行时间。     

DenseNet模型轻量化改进研究

针对深层DenseNet模型在小型数据集上的过拟合问题,提出了一种改进的轻量化DenseNet模型.首先,优化网络中密集连接块(Dense Block)数量和其内部网络结构;然后,提出一种自适应池化层方法,解决改进网络的特征图分辨率适应问题;最后,加入Skip Layer模块增强密集连接块间特征信息流通.实验结果表明,改进方法能够减少模型的参数量和计算量,有效解决了深层DenseNet的过拟合问题.     

鞍钢180t转炉复合吹炼的冶金特性

AFC 操作工艺具有较好的动力学和热力学条件,冶金效果得到明显改善。与顶吹法比,磷和硫的分配比提高;钢中氧含量降低 10—300 ppm;渣中 ∑(FeO)降低2.0％—6.0％;终点余锰提高0.015％—0.03％。     

基于DenseNet的人脸图像情绪识别研究

针对人脸情绪识别类内差异大,类间差异小的特点,结合学生人脸图像的线上课堂情绪识别的场景,提出多尺度空洞卷积模块提取不同空间尺度特征的稠密深度神经网络模型,实现自然场景下学生人脸图像识别.该模型主要由多尺度空洞卷积和DenseNet神经网络两个子网络组成,其中多尺度空洞卷积由不同空洞率的四分支网络提取不同尺度特征,空洞卷积减小特征图尺寸,减少DenseNet内存资源占用;最后在DenseNet网络中结合Adam优化器和中心损失函数.使用稠密网络的旁路连接,加强情绪特征传递和复用.研究结果表明：基于稠密深度神经网络的情绪识别网络模型能够有效提高情绪分类的准确率,模型对预处理后的FER2013+数据集识别准确率达到93.99%,可为线上教学反馈提供技术支持.     

基于深度残差网络的车标识别

针对车标识别准确率的问题,提出一种基于ResNet-18模型改进残差网络的车标识别算法.首先,利用残差网络并对其进行改进,使用改进的线性修正单元Leaky ReLU激活函数代替原激活函数;其次,调整传统的残差网络结构,将批量标准化和激活函数放在卷积层前,并减少网络参数以加速网络训练.实验结果表明,改进后的残差网络模型识...     

基于DenseNet的肺部医学影像智能检测方法研究

研究基于智能检测医学图像分类的肺部X线胸片检测可快速准确的对患者进行临床分析和诊断,能够实现病症早发现早治疗,为临床决策提供高效可靠的支持.以包含医学图像的Chest X-ray的数据集为基础,对其进行了缩放、随机裁剪、水平翻转、维度转换、像素值归一化处理等预处理后,创新地利用DenseNet-121模型进行了肺炎的分类实验.实验证明基于DenseNet的肺部医学图像的测试准确率达到97.4%,召回率、F₁值等量化指标也优于已有的ResNet方法,证明DenseNet可作为肺炎医学影像智能检测的一种有效方式.     

基于轻量级DenseNet和ZigBee的指纹识别方法

针对传统身份识别方法识别准确率低、模型复杂且运算速度慢等问题,提出一种新的基于轻量级密集连接卷积神经网络(DenseNet)和紫蜂协议(ZigBee)的指纹识别方法.首先,构建指纹识别系统的整体模型,并对该模型进行适当的裁剪以缩减模型复杂度.其次,通过筛选指纹图像、增强有效指纹以及扩充增强后的数据等操作,对采集到的ZigBee协议指纹信息进行预处理.然后,以传统深度残差网络的基本思想为依据,通过前馈的方式改变层间的连接关系并构建轻量级DenseNet.最后,以相同的样本数据为基础分别对轻量级DenseNet模型、普通DenseNet模型和3种传统基于机器学习的身份识别算法模型进行训练.试验结果表明:所提出的基于轻量级DenseNet模型的识别准确度最高,为98.24%,且该模型的运行速度最快,与普通DenseNet模型相比,其模型复杂度降低了94%以上.     

基于改进YOLO-V3网络的百香果实时检测

针对目前流行的目标检测模型对真实果园中百香果检测的抗干扰能力不理想问题,本文提出基于改进的YOLO-V3网络对真实果园中百香果进行实时检测。首先,剔除YOLO-V3模型的大物体预测尺度,将3尺度预测降为2尺度预测,用于加快物体的检测速度;其次,在中型物体预测尺度后添加DenseNet网络,用于增强网络特征传播,提高模型的检测精度;最后,利用改进的YOLO-V3网络对百香果数据集进行多次训练,得到最优预训练模型。实验结果表明:改进的YOLO-V3网络实时检测效果好,对目标的平均检测精度高达97.5%以上,并且检测速度达到38幅/s,为实时检测百香果提供了有效方法。     

基于多层次深度学习网络的行人重识别

提出了多层级特征融合模型,该模型利用深度学习网络提取行人图像的全局特征和局部特征,并将全局和局部特征联合起来,以生成更具辨识度的描述符.在模型中,基于部分的多层级网络用于提取不同网络深度的局部特征,从而将网络底层到高层中提取的局部特征组合起来.全局—局部网络分支则提取网络深层的局部特征和全局特征,用于识别行人.该模型在三个数据集上进行了实验并得到了更好的结果.     

基于轻量型网络的唇纹识别算法研究

在信息化和智能化高度发展的大数据时代,身份信息安全面临着种种挑战,传统的身份识别技术已不能满足公众安全需求。为解决传统唇纹识别算法中图像预处理过程复杂、特征提取困难和识别周期较长等问题,提出基于卷积神经网络的唇纹识别算法,搭建一个轻量型神经网络LNet-6(lightweight network-6)。该网络模型具有参数计算量少、模型文件小和可移植性强等优势。直接输入原始数据集,简化图像预处理步骤,通过卷积层自动提取特征信息和下采样操作降低模型训练参数,避免了图像特征提取算法的复杂设计。在测试集上获得了97.97%的识别率,验证了该方法的有效性。     

改进残差网络与峰值帧的微表情识别

目的 微表情(Micro Expression, ME)是人们流露内心情感时展现出的细微面部表情。针对微表情识别的样本较少且不同类别数量分布不均导致难以识别和识别准确率较低的问题,提出能够提高微表情识别准确率的模型框架。方法 提取微表情视频序列中含有更多关键表情信息的峰值帧;使用加入SE模块的改进残差网络SE-ResNeXt-50对微表情的峰值帧进行特征提取,其中SE模块可以更好地学习特征中的关键信息,ResNeXt通过分组卷积的方式用稀疏结构取代密集结构从而使结构更加简化,提升了识别效率。与此同时,使用Focal Loss损失函数可以更好地解决因微表情数据的不平衡带来的模型性能问题。结果 在微表情数据集CASMEⅡ上进行了仿真实验,可以发现改进的残差网络与峰值帧提高了微表情识别的准确率与F1值。结论 改进的残差网络与峰值帧可以降低数据集较少所带来的影响,使模型有着良好的拟合效果,同时改善了在不同类别上表现差异较大的问题,提升了微表情的识别准确率,对于微表情识别有着更好的识别性能。     

基于生成对抗网络的SAR图像去噪

合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像是一种能够全天时、全天候产生高分辨率图像的主动式对地观测系统,在农业和军事等方面得到了广泛应用.然而,由于相干成像机制受到相干斑噪声的影响,因此提出了一种基于生成式对抗网络的SAR图像盲去噪算法,构造了基于残差结构的深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)作为生成网络,可以加速训练过程,提高去噪性能.本文还利用峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)和结构相似指数(structural similarity index measure,SSIM)定义一种新的损失函数,使得去噪后的图像更符合人眼的视觉感知要求.实验结果表明,本文算法可以有效地抑制SAR图像中的相干噪声,获得良好的去噪效果.     

GMSDenseNet:基于组多结构卷积的轻量级DenseNet

提出了一种简单且高效的轻量级DenseNet模型,优化了原DenseNet模型中存在的参数冗余以及高额浮点运算数(FLOPs)的问题.首先,分析了现有流行的卷积计算单元的细节以及特性,其次,应用具有良好特性的卷积单元组合来设计组多结构卷积单元,构建轻量级DenseNet模型,进一步分析了该模型与原DenseNet模型的复杂度.通过实验结果给出所构建网络结构的最优配置,并得到使用DenseNet-40模型约18.8%的FLOPs以及28.4%的模型参数的情况下,准确率仅下降≤0.4%的结果.     

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...     

基于深度学习的碳酸盐岩颗粒分类识别

针对碳酸盐岩微相分析受人工鉴定经验性和主观性影响,使得传统方法难以准确、客观判识颗粒类型等问题。由此,本文作者提出一种基于深度学习的碳酸盐岩颗粒显微图像识别方法,并以ResNet50为基础网络框架,通过制作数据集、训练模型、预测分类等步骤,设计了一个碳酸盐岩主要颗粒类型自动分类识别模型。利用该模型对生物碎屑、内碎屑、包粒、球粒和团块5种颗粒进行分类识别,再采用混淆矩阵进行评价,结果显示识别准确率达到95%。不仅为碳酸盐岩微相分析提供了新方法,也为深度学习应用于实际碳酸盐岩颗粒分类识别提供了可行性论证,具有一定的实用价值。     

改进残差网络的字轮式数字表盘识别算法

针对识别字轮式表盘数字时,出现耗时长、双半字符识别率不高、模型参数过大等问题,提出了一种改进残差网络的字轮式数字表盘识别算法。首先,对采集的表盘原始图像进行预处理操作,得到包含完整字符图像和双半字符图像的数据集;其次,对ResNet-18网络进行优化改进,引入深度可分离卷积和Dropout函数;最后,加载数据集进行训练和测试。实际验证结果表明：改进后的残差网络模型识别准确率达99.8%,模型参数大小减小到7.71 MB左右,模型平均推理时间缩短至12 ms左右。     

基于深层卷积网络的单幅图像超分辨率重建模型

【目的】针对Mean squared error(MSE)作为损失函数在人眼感知方面存在局限性,以及基于卷积神经网络的图像超分辨率(Super-resolution,SR)算法生成的图像存在参数较多、计算量较大、训练时间较长、纹理模糊等问题,设计基于深层卷积神经网络的单幅图像超分辨率重建模型。【方法】使用ImageNet预先训练的大型卷积神经网络Visual geometry group(VGG)模型提取图像特征,利用该特征设计视觉感知损失函数进行训练学习,引入亚像素卷积层(Sub-pixel convolution)替换上采样层,缓解生成图像的棋盘效应。【结果】设计的模型对放大两倍的图像进行超分辨率修复,与其他4种超分辨率重建模型的Peak signal to noise ratio(PSNR)值接近,且生成图像的视觉效果更加清晰逼真,细节更加细腻。【结论】该模型可以实现输入不同大小的低分辨率图像而不必多次训练学习不同比例的放大模型,可以实现对不同放大倍数图像的训练和预测,在保持一定PSNR正确率的前提下,放大后的超分辨率图像能够恢复更多纹理细节和更佳视觉效果。     

基于改进生成对抗网络的多聚焦图像融合

针对多聚焦图像融合中权重分配和融合规则设计困难的问题,本文提出了一种基于改进生成对抗网络的多聚焦图像融合算法。首先,对生成器网络和判别器网络进行设计,为了避免图像在网络模型传递过程中造成的信息丢失,裁撤网络结构中的池化层,通过卷积层叠提取图像特征。其次,构建生成对抗网络的损失函数,优化网络参数,得到最佳的网络模型。最后,将实验结果与现有的几种融合算法相比较,通过5种客观评价指标来评价融合图像的效果。结果表明,本文提出的算法不仅在主观上有着良好的视觉效果,也在客观评价指标上有显著优势。     

基于卷积神经网络的数字识别

为了解决银行、邮局等场合的实时数字识别问题,提出了一种优化的卷积神经网络(Convolutionnal Neural Network,CNN)数字识别方法。以Lenet-5模型为基础改进了卷积神经网络结构并推导了改进后的前向和反向传播算法,将改进的卷积神经网络在手写、印刷数字组合数据库上进行测试,分析了不同样本数量、训练迭代次数等参数对识别准确率的影响,并与传统算法进行比较分析。结果表明改进后的CNN结构简单,处理速度快,识别准确率高,具有良好的鲁棒性和泛化性,识别性能明显高于传统网络结构。     

基于轻量化的高分辨率鸟群识别深度学习网络

针对机场低空区域鸟类对飞行器起飞和降落带来的安全问题,提出一种轻量型高分辨率的鸟群场景识别网络,用于实现鸟群的计数和定位．该网络以高分辨率网络为基础框架,使用非对称卷积和Ghost模块对网络进行轻量化,并在网络的第四阶段引入联合金字塔上采样模块,提升模型对多尺度特征的融合能力．进一步提出联合使用负样本抑制损失函数,用于监督网络的训练过程,使网络更加关注于鸟类目标．将所提出的模型在鸟群数据集上进行实验,实验结果表明：本方法可以有效对鸟群进行计数和定位,并在模型性能和模型参数量上达到了平衡．为进一步验证所提出方法的有效性,在两个人群数据集(Shanghai Tech,UCF-QNRF)上进行训练与测试,证明其具有较高的准确性和鲁棒性．