基于改进型YOLOv3的SAR图像舰船目标检测

传统合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像目标检测的方法依赖于人工设计特征且易受复杂背景干扰, 泛化能力较差。深度学习的方法可以自动提取特征且具有良好的抗干扰特性, 对于未来雷达智能感知具有重要意义。不同于其他只能对固定区域进行检测的常规卷积神经网络, 本文提出一种改进型YOLOv3的SAR图像舰船目标检测方法, 该方法基于舰船尺寸与形状自适应采样的可变形卷积、ResNet50变体特征提取器和ShuffleNetv2轻量化思想等设计YOLOv3模型。通过SSDD数据集验证, 在检测效果方面, 相较于原YOLOv3模型, 平均精度从93.21%提高至96.94%, 检测概率从95.51%提高至97.75%;在模型大小方面, 轻量化设计模型仅为原YOLOv3模型的八分之一, 可实现嵌入式的使用。     

融合分段编码与仿射机制的相似案例匹配方法

相似案例匹配任务旨在判断2篇裁判文书所描述的案件是否相似,通常被看作裁判文书的文本匹配问题,在司法审判过程中具有重要的应用。现有深度学习模型大多将案例长文本编码为单一向量表示,模型很难从长文本中学习到裁判文书之间的细微差异。考虑到案例文本各部分的内容较为固定,本文提出将案例长文本拆分为多个片断并分别编码,以便获取不同部分的细微特征;同时,采用可学习仿射变换改进相似度打分模块,使模型学习到了更多细微的差异,进一步提高了案例匹配的性能。在CAIL2019-SCM数据集上的实验结果表明,本文提出方法与现有方法相比准确率提升了1.89%。     

基于改进U-Net的零件缺陷分割标注

提出一种以U-Net为基础,依据零件缺陷的特点对网络进行一系列改进的模型,以提升网络对零件缺陷的分割精度.首先在U-Net结构中的编码阶段,使用改进的残差网络Res2Net提高该阶段的特征提取能力;然后在网络编码器与解码器的中间部位增加空洞卷积,在不改变特征图尺寸的情况下增加感受野,降低误检率与漏检率;最后在U-Net的输出阶段与Mini U-Net进行结合,对原本的输出结果进行二次补丁,提高对微小缺陷的检测精度.实验结果表明,对MVTec数据集进行分割的F1-Score分数达到87.21%,时间为0.017 s,达到了良好的检测效果.     

基于双尺度串行网络的视频异常行为检测

针对传统视频异常行为检测模型存在的性能不佳与时间开销较大的问题,从空间和时序维度构造双尺度串行网络的视频异常行为检测模型(Dual-Scale Serial Network,DSS-Net)。首先,利用深度可分离卷积对Vgg-16网络进行改进,并利用改进的特征提取器从空间维度提取特征,从而可以通过减少计算参数量来降低模型的时间开销。接着,在此基础上引入注意力机制,从而强化目标特征的表达能力。最后,利用长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络从时序维度提取运动视频每一帧之间的上下文时序关系。在当前主流的UCSD Ped1和Ped2数据集以及更具挑战性的UCF数据集上进行测试,结果表明,在3个数据集上DSS-Net的ROC(Receiver Operating Characteristic)线下面积(Area Under Curve,AUC)值分别达到95.30%、96.80%、80.60%,等错误率(Equal Error Rate,EER)分别达到10.60%、12.60%、18.50%,同时具有更强的实时性。相比经典的One-class Neural Network (ONN)和Aggregation of Ensembles (AOE)模型,DSS-Net在Ped1和Ped2数据集上的AUC值分别提升了0.42%和0.94%。此外,DSS-Net也在UMN、ShanghaiTech和CUHK Avenue等数据集上进行了泛化能力和鲁棒性的测试,结果与当前主流模型相比具有一定的竞争力。     

深度学习下的快速SAR图像目标检测

针对合成孔径雷达图像目标检测困难以及深度学习中锚框机制所引起的计算冗余和应用场景受限问题,提出了一种基于无锚框机制的中心点、尺度和旋转角度预测网络,将目标检测转化为中心点估计问题,并直接预测相应边框的宽度、高度以及旋转角度等要素,实现多场景、多类型目标定向检测.该算法利用ResNet 101的U型结构和注意力模块提取图...     

一类积分微分方程的稳定性

研究一类卷积型积分微分方程，建立了这类方程零解渐近稳定的若干充分准则。     

面向信息与通信技术供应链网络画像构建的文本语义匹配方法

针对信息与通信技术（information and communication，ICT）项目及产品数据种类多、形式复杂，难以提取其语义匹配信息，且现有句子级文本匹配模型对不同长度文本无差别编码会引入噪声导致匹配效果差的问题，本文提出一种融合局部和全局特征的实体-文档级联合匹配模型，利用TextCNN编码器提取实体级招投标项目和产品名称的局部信息，消除产品描述中与招投标项目无关信息的影响，再利用卷积-自注意力编码器提取文档级产品描述的局部和全局信息，最后结合实体级和文档级匹配信息进行决策.实验结果表明，招投标项目与供应商产品匹配映射准确率92%以上，方法可直接实际应用.      

深度学习研究及军事应用综述

深度学习作为当前人工智能领域的研究热点之一,已经受到广泛关注.借助于强大的特征表示和学习能力,深度学习日益成为军事领域智能化发展的技术基础.首先结合深度学习的最新发展,指出深度学习的快速发展得益于理论的突破、计算机运算能力的显著提高和开源软件的广泛流行,着重梳理了目前主要的深度学习硬件平台和编程框架,并总结了各自的特点...