卷积神经网络

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GMFNet:全局多尺度和多级别的特征融合语义分割网络
《计算机应用与软件》2025年第4期311-318,334,共9页陈金令 赵成明 李洁 
成都市科技局创新创业资助项目(2018YF0500893GX)。
语义分割网络在编码器-解码器中融合高低水平特征存在以下问题:(1)在空间和通道中特征提取无法同步,导致特征组合无法获取全局上下文信息;(2)特征融合无法充分利用高低水平特征图像,导致语义边界模糊。设计全局空洞空间金字塔池化,该结...
关键词：语义分割 卷积神经网络 全局上下文信息 特征融合 编码器-解码器 
基于深度学习的前列腺癌智能辅助诊断系统
《计算机应用与软件》2025年第4期21-26,99,共7页王刚 孟宁 朱进 李春杰 
国家自然科学基金项目(81773221);苏州市科技计划项目(SS201857);苏州大学高校省级重点实验室开放课题项目(KJS1963)。
前列腺癌已经成为全球男性发病率仅次于肺癌的第二大癌症,其死亡率位居第五。设计前列腺癌智能辅助诊断系统具有重要临床意义。在仅有图像级标注数据集的情况下,存在利用卷积神经网络只对图像分类,但没有给出癌化区域。针对这种情况,采...
关键词：前列腺病理切片图像 卷积神经网络 图像分块 Web前端 
基于深度学习的鸡种蛋早期受精信息无损检测
《计算机应用与软件》2025年第4期174-180,270,共8页柳洋洋 崔德建 贾伟娥 夏元天 连正兴 李林 
国家重点研发计划项目(2016YFD0300710)。
针对当前人工照蛋检测无精蛋时间晚、工作强度大等问题,以入孵2.5天鸡种蛋为研究对象,改进VGG16网络模型并开发图形用户界面,利用自制的静态图像采集装置采集入孵2.5天鸡种蛋图像。改进后的模型在增强后的测试集上判别准确率为98.82%,...
关键词：计算机应用技术 鸡种蛋 受精信息 无损检测 卷积神经网络 深度学习 
一种多级别多尺度上下文特征融合的玻璃面分割算法
《计算机应用与软件》2025年第3期209-215,220,共8页任晓宇 智敏 
内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZZ21004);内蒙古自然科学基金项目(2018MS06008)。
在日常生活中非常常见的透明玻璃或者镜面往往会给计算机视觉任务带来严峻的挑战。因此,提出一种针对玻璃镜面的图像分割模型,并提出多尺度上下文卷积计算(Multi-Scale Contextual Convolution,MSCC)模块来挖掘不同尺度下的玻璃特征且...
关键词：玻璃分割 上下文特征融合 多级别多尺度 卷积神经网络 
CNN-LSTM在桥梁预警机制的研究与应用
《计算机应用与软件》2025年第3期29-33,40,共6页潘浩 李富年 余兴盛 秦寰宇 陈志丹 
国家自然科学基金项目(51778258,51922046);中铁第四勘察设计院集团有限公司科研项目(2020K006,2019D001,2020D002);中铁二院工程集团有限责任公司科研项目(KYY2019029(19-21))。
为了更好地满足桥梁健康监测系统的需求,提高桥梁健康监测系统的性能,将深度学习与时序数据库InfluxDB结合起来构建新型桥梁健康监测系统的预警机制,提高现代桥梁健康监测系统的危险感知能力。以赣江特大桥为背景,将卷积神经网络CNN与...
关键词：桥梁工程 长短时记忆网络 卷积神经网络 CNN-LSTM模型 InfluxDB 
二值化图像与双流网络在跨模态行人重识别的应用
《计算机应用与软件》2025年第2期216-226,共11页崔洪刚 曹钢钢 苏荻翔 
广东省东源县优势产业科技创业孵化育成链条项目(2017A010109023)。
在现有的跨模态行人重识别方法中,很少有方法会利用图像中人的姿态信息进行网络的学习。考虑到姿态信息在行人重识别网络学习中的重要性,提出一种融合局部阈值二值化图像特征的端到端的行人重识别方法。该方法使用ResNet50作为骨干网络...
关键词：跨模态行人重识别 卷积神经网络 局部阈值二值化 
一种多尺度循环残差注意的单幅图像去雨方法
《计算机应用与软件》2025年第2期236-240,279,共6页刘邱铃 周刚 乔敏 
国家自然科学基金项目(61603323,U1803261);新疆维吾尔自治区自然科学基金项目(2021D01C057)。
目前基于卷积神经网络的去雨方法,存在雨纹残留、图像模糊等问题。为此提出一种基于多尺度特征提取和循环残差注意的单幅图像去雨方法。通过构建多尺度拉普拉斯金字塔得到多尺度特征图,再设计循环残差注意模块加强阶段间联系、提取深度...
关键词：卷积神经网络 单幅图像去雨 多层拉普拉斯金字塔 多尺度特征图 循环残差注意模块 
基于改进图卷积神经网络的知识图谱补全方法
《计算机应用与软件》2025年第1期82-89,共8页杨强 周欣 程军军 滕奇志 何小海 
国家自然科学基金项目(U1836118,61871278);成都市重大科技应用示范项目(2019-YF09-00120-SN)。
知识图谱补全旨在对知识图谱中隐藏实体关系进行挖掘和预测,传统方法大多利用图卷积神经网络对其进行补全。然而,传统方法大多只利用邻居节点的信息对中心节点进行更新,一定程度上忽视了关系信息。因此,提出一种改进的图卷积神经网络作...
关键词：知识图谱 知识图谱补全 改进图卷积 循环相关 注意力机制 
融合生成对抗图卷积网络的社会化推荐算法
《计算机应用与软件》2025年第1期224-233,共10页李梁 卫鼎峰 李刚 赵清华 
国家自然科学基金项目(61901293);山西省应用基础研究计划项目(201901D111099)。
针对显性社交关系的嘈杂性问题以及大多数社会化推荐算法忽略好友之间动态变化的问题,提出一种融合生成对抗图卷积网络的社会化推荐算法(AGCN)。在评分信息和显性社交关系上构建用户的潜在好友关系;利用精简高效的图卷积神经网络学习信...
关键词：显性社交关系 图卷积神经网络 生成对抗网络 自动编码器 
基于多尺度注意力网络的密集人群计数
《计算机应用与软件》2025年第1期130-136,157,共8页文帅 蒋勇 杨丹 马金刚 杨闻宇 
针对拥挤场景下的尺度变化导致人群计数任务中精度较低的问题,提出一种基于多尺度注意力网络(MANet)的密集人群计数模型。通过构建多列模型以捕获多尺度特征,促进尺度信息融合;使用双注意力模块获取上下文依赖关系,增强多尺度特征图的信...
关键词：密集人群计数 多尺度 卷积神经网络 注意力机制 密集连接 损失函数 
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