感受野

作品数：522被引量：1340H指数：13
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尺度适应性感受野的船舶目标检测方法
《计算机应用研究》2024年第8期2521-2527,共7页罗芳 李家威 何道森 
粤澳科技创新联合资助项目(2021A0505080008);产学研珠港澳合作项目(ZH22017002200001PWC)。
现有船舶目标检测算法大部分只是基于传统目标检测算法的优化改进,没有考虑船舶具有尺度长宽比例的外观特性,在多尺度目标检测中出现漏检误检问题。为了解决此问题,在YOLOXs基础上,提出一种尺度适应性感受野的船舶检测方法(SAF-YOLOX)...
关键词：船舶目标检测 YOLOX 尺度自适应 特征强化 分配策略 
基于优化感受野策略的图像修复方法被引量：1
《计算机应用研究》2024年第6期1893-1900,共8页刘恩泽 刘华明 王秀友 毕学慧 
安徽省高校自然科学研究重大项目(KJ2020ZD46);阜阳师范大学高层次人才科研启动项目(2020KYQD0032);阜阳师范大学校级项目(rcxm202001,2020FSKJ12,2021FSKJ01ZD);阜阳市校合作项目(SXHZ202103);阜阳师范大学阜阳市产业链研究创新团队(CYLTD202213)。
当前流行的基于深度神经网络的图像修复方法,通常使用大感受野的特征提取器,在修复局部图案和纹理时,会产生伪影或扭曲的纹理,从而无法恢复图像的整体语义和视觉结构。为了解决这个问题,提出了一种基于优化感受野策略的图像修复方法(opt...
关键词：自编码网络 语义一致 感受野 注意力 粗修复和细修复 
基于分频和多感受野残差密集的指静脉图像超分辨率重建被引量：2
《计算机应用研究》2022年第6期1897-1900,1910,共5页李礁 钟乐海 包晓安 张娜 邢伟寅 韩正勇 
四川省科技计划重点研发项目(2019YFG0112);浙江省科技计划重大科技专项重点工业项目(2014C01047);四川省科技计划重点研发项目(2022YFG0206)。
针对红外线CCD摄像头采集指静脉图像较为模糊造成指静脉识别误检率高的问题,提出了基于分频和多感受野残差密集的指静脉图像超分辨率重建方法。该方法构建了图像高低频信息处理子网络,并将RRFDB结构集成到高频子网络中,以RFB为核心的残...
关键词：指静脉识别 频域分离 多感受野残差密集 超分辨率重建 
基于卷积特征建模的目标检测方法被引量：2
《计算机应用研究》2021年第3期928-931,共4页潘秋羽 王伟 王明明 王道顺 
国家自然科学基金资助项目(61601358,61972225,61902164);陕西省教育厅专项科研计划资助项目(15JK1317);国家新闻出版广电总局数字内容防伪与安全取证重点实验室项目。
现有依赖CNN的目标检测算法常采用特征融合的建模方式来丰富特征表达,虽然该方法一定程度上能有效改善多尺度目标检测,但是在针对复杂场景进行检测时却没有显著的提升。这主要受限于三个问题的影响:长路径特征融合造成的特征间相关性损...
关键词：目标检测 特征相关性 多分支融合 有效感受野 卷积神经网络 
基于聚类框架与局部感受野的实时人脸疲劳检测被引量：2
《计算机应用研究》2020年第12期3795-3798,共4页刘君扬 王金凤 
广东省科技计划资助项目(2017A040406023);广州市科技计划资助项目(201804010353)。
针对在自然环境下人脸疲劳识别遇到的问题,如人脸检测率不高、判别疲劳的特征过于单一、检测速度慢等,提出了一种基于聚类框架与局部感受野的实时人脸疲劳检测方法。首先对人脸尺寸进行聚类分析,根据聚类类别决定检测层个数并设置先验...
关键词：神经网络 深度学习 目标检测 疲劳识别 感受野 聚类 
基于新的残差沙漏网络的人脸对齐
《计算机应用研究》2020年第12期3836-3840,共5页阳邹 邵雄凯 高榕 王春枝 
国家自然科学基金面上资助项目(61772180)。
针对传统沙漏网络每一层使用单一感受野来提取特征,缺乏对关键点整体和局部关联信息描述的问题,提出了新的残差沙漏网络(NRHG)方法。该方法通过增加新的卷积分支来增加网络的感受野以更好地提取到不同尺度下的特征信息,同时新的感受野...
关键词：沙漏网络 感受野 残差模块 中间监督 
基于局部感受野扩张D-MobileNet模型的图像分类方法被引量：6
《计算机应用研究》2020年第4期1261-1264,1270,共5页王威 邹婷 王新 
国防预研项目;国家自然科学基金资助项目(61070040);湖南省教育厅科研项目(17C0043)。
针对轻量级深度神经网络MobileNet会减少分类准确率的问题,将空洞卷积核引入MobileNet模型的某一卷积层中,提出一种基于局部感受野扩张的D-MobileNet模型。该模型根据空洞卷积核所在位置的不同分为三种结构,在不增加参数数量的同时能够...
关键词：图像分类 深度神经网络 MobileNet 空洞卷积 D-MobileNet 
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