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作品数：522被引量：1340H指数：13
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基于RFB和YOLOv5特征增强融合改进的钢材表面缺陷检测方法
《计算机工程》2025年第4期249-260,共12页黄硕清 黄金贵 
国家自然科学基金面上项目(62077014)。
钢材表面缺陷形状不规则、尺度不一、背景复杂等因素大大增加了钢材表面缺陷检测的难度。针对现有方法检测精度低、检测速度小、小目标缺陷难以检测等问题,提出了一种基于感受野块(RFB)和YOLOv5特征增强融合改进的钢材表面缺陷检测(RFB-...
关键词：缺陷检测 特征增强 感受野块 YOLOv5方法 
基于改进YOLOv7的MODF端口状态检测算法
《计算机工程》2025年第2期78-85,共8页胡朝举 郭凤仪 
国家自然科学基金(61502168)。
人工巡检的管理方式导致光纤总配线架(MODF)端口状态的信息准确率较低,无法区分占用端口与虚占端口。针对MODF资源管理中的端口状态识别问题,提出一种改进的YOLOv7目标检测模型。鉴于数据集采集困难且类别不均衡,采用多种数据增强方法...
关键词：深度学习 YOLOv7算法 光纤总配线架 损失函数 感受野扩大模块 注意力模块 
基于改进SwiftNet的堆场图像实时分割网络
《计算机工程》2024年第6期296-303,共8页陈晓玉 沈晨 沈阅 孔德明 
国家自然科学基金(62173289);航空科学基金(20200016099002)。
在堆场环境下,实时图像语义分割可以提供直观的场景类别信息。为节约工控机等边缘设备的硬件资源以及为多源信息融合提供图像语义类别信息,提出一种轻量化的实时语义分割网络模型。首先提出基于空间注意力引导的上采样融合模块,通过引...
关键词：实时语义分割 注意力机制 空洞卷积 感受野 堆场图像 
复杂环境下的轻量化道路目标识别算法研究
《计算机工程》2024年第4期219-227,共9页李振鲁 黄威 孙锴 
国家自然科学基金(62161035);内蒙古自然科学基金(2022MS06022,2023MS06015)。
道路目标识别是智能交通系统解决城市拥堵问题的核心技术之一,然而现有算法在复杂交通环境下识别效果较差,存在大量漏检和误检情况,且模型参数量大,不适合在实际场景下部署于资源有限的移动端设备。针对以上问题,提出一种复杂环境下的...
关键词：道路目标识别 特征提取 特征融合 通道注意力 感受野 
基于改进YOLOv5的遥感图像目标检测被引量：5
《计算机工程》2024年第4期228-236,共9页崔丽群 曹华维 
辽宁省高等学校基本科研项目(LJKMZ20220699)。
目前目标检测技术虽然已经趋于成熟,但是对遥感图像的检测仍存在不少挑战。针对遥感图像的背景复杂、目标尺度差异大、目标方向任意等特点造成目标检测精度低下的问题,提出一种基于改进YOLOv5的遥感图像目标检测算法。首先,构建一种联...
关键词：目标检测 遥感图像 特征融合 感受野模块 圆形平滑标签 
多尺度视觉感知融合的显著性目标检测被引量：1
《计算机工程》2023年第12期186-193,204,共9页刘仲任 彭力 
国家自然科学基金(61873112,61802107)。
显著性目标检测算法大多存在单一特征检测缺陷和多特征融合不充分等问题,从而导致显著图边缘不清晰以及背景抑制效果较差。为此,提出一种多尺度视觉感知融合的显著性目标检测方法,该方法包含多尺度视觉感知模块(MVPM)和多尺度特征融合模...
关键词：卷积神经网络 显著性目标检测 多尺度视觉感知 多尺度特征融合 感受野 
基于尺度相关-双向长短期记忆网络模型的说话人识别被引量：1
《计算机工程》2023年第4期289-296,共8页曹书鑫 冯藤藤 葛凤培 梁春燕 
国家自然科学基金(11704229)。
说话人识别通过语音对说话人进行身份认证,然而大部分语音在时域与频域具有分布多样性,目前说话人识别中的卷积神经网络深度学习模型普遍使用单一的卷积核进行特征提取,无法提取尺度相关特征及时频域特征。针对这一问题,提出一种尺度相...
关键词：说话人识别 深度学习 尺度相关卷积 感受野 长短期记忆网络 
融合多尺度特征的多监督人脸活体检测算法
《计算机工程》2022年第12期79-85,94,共8页陈苏阳 宋晓宁 
国家自然科学基金(61876072);江苏省“六大人才高峰项目”。
目前的多数活体检测算法忽略了特征挖掘,导致判别性信息提取不足。提出一种融合梯度纹理和群感受野的活体检测算法。使用中心差分卷积计算感受野周围点与中心点的差值,提取图像的梯度纹理特征,设计群感受野模块,采用不同尺寸的卷积核结...
关键词：卷积神经网络 人脸活体检测 纹理特征 感受野 多监督 
基于U-Net的多尺度低照度图像增强网络被引量：9
《计算机工程》2022年第8期215-223,共9页徐超越 余映 何鹏浩 李淼 马玉辉 
国家自然科学基金“基于视觉感知和认知机理的云南少数民族壁画数字修复关键技术研究”(62166048);国家自然科学基金“面向复杂场景自动目标检测和识别的变换域视觉注意模型研究”(61263048);云南省应用基础研究计划项目“面向复杂场景的新型视觉注意计算模型研究”(2018FB102);云南大学中青年骨干教师培养计划(XT412003)。
低照度是夜晚拍摄时常见的一种现象,不充分的光照会使图像细节损失严重,降低图像视觉质量。针对现有低照度图像增强方法对不同尺度特征的感知和表达能力存在不足的问题,提出一种基于U-Net的多尺度低照度图像增强网络(MSU-LIIEN)。采用...
关键词：低照度图像增强 深度学习 U-Net网络 多尺度特征图 感受野 
融合自适应感受野与多支路特征的鞋型识别算法
《计算机工程》2022年第6期295-303,共9页张家钧 唐云祁 杨智雄 
公安部技术研究计划项目(2020JSYJC21);中央高校基本科研业务费项目(2021JKF203)。
随着监控摄像头的普及和图侦技术的快速发展,“鞋印+监控”技战法成为公安机关侦破案件的重要手段。该技战法根据现场嫌疑鞋印推断出嫌疑鞋型,进而在犯罪现场周围监控视频中查找对应鞋型,锁定犯罪嫌疑人。然而现有鞋型识别算法无法充分...
关键词：鞋型识别 自适应感受野 特征融合 中心损失函数 标签平滑 
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