感受野

作品数：522被引量：1340H指数：13
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融合感受野的CT图像多类型小目标病灶检测
《计算机工程与设计》2025年第4期1227-1233,共7页张茜 李若宣 郑冰洁 
国家自然科学基金项目(62206252,82202270);河南省自然科学基金青年科学基金项目(252300420995);河南省高等学校重点科研项目计划基金项目(24B520048);中原工学院研究生科研创新基金项目(YKY2023ZK40);中原工学院优势学科实力提升计划基金项目(SD202230)。
针对目前相关研究存在只检测特定类型病灶及传统目标检测框架存在固有局限等问题,提出一种针对多类型小目标病灶的检测网络。基于Mask R-CNN进行改进,以融合注意力机制的卷积网络为主干网络,通过计算有效感受野与真实标注框的匹配程度...
关键词：深度学习 感受野 注意力机制 级联结构 多类型 小目标 病灶检测 
基于改进Faster R-CNN的域自适应红外目标检测方法
《计算机工程与设计》2024年第10期2994-3001,共8页齐兴斌 赵丽 耿海军 郭小英 田涛 
国家自然科学基金项目(61702315);山西省应用基础研究计划基金项目(20210302123444);中国高校产学研创新基金项目(2021FNA2009);山西省回国留学人员科研教研基金项目(HGKY2019001)。
为充分利用当前大量注释的RGB图像数据提高热红外图像的目标检测性能,提出一种基于深度学习模型的无监督域自适应(UDA)方法。对Faster RCNN骨干网络进行改进,增强感受野表征能力,优化目标框的正负样本不平衡问题和回归机制。为解决从RG...
关键词：红外图像 目标检测 骨干网络 无监督域自适应 域偏移 感受野 域迁移 
融合自适应感受野的目标检测算法
《计算机工程与设计》2024年第9期2669-2675,共7页黄路 李泽平 杨文帮 赵勇 
国家自然科学基金项目(61462014);贵州省青年科技人才成长基金项目(黔教合KY字[2018]411)。
针对不同尺度的目标容易造成模型的特征提取和尺度变化的适应性问题,提出一种融合自适应感受野的目标检测算法。通过对特征图采用拆分、卷积和融合的方式构造通道自适应感受野模块,以提取不同尺度的感受野,提高对尺度变化的适应能力;在...
关键词：特征提取 尺度变化 目标检测 通道自适应感受野 冗余特征 边框损失 知识蒸馏 
基于协同信号的知识图注意力网络推荐算法被引量：1
《计算机工程与设计》2024年第3期911-917,共7页郭伟 裴帅华 
陕西省自然科学基础研究计划陕煤联合基金项目(2019JLZ-08);陕西省自然科学基础研究计划基金项目(2020JM-522、2021JM-396)。
针对现有基于知识图谱的推荐算法大多采用随机采样的方法构建感受野导致部分重要信息丢失的问题,提出一种基于协同信号的知识图注意力网络推荐算法(CKGAN)。设计协作传播层,将用户的历史项目和待推荐项目在知识图谱中进行传播;为区分不...
关键词：知识图谱 随机采样 感受野 图注意力网络 异构网络 隐式反馈 推荐系统 
改进变分自编码器的工业时序数据异常检测被引量：1
《计算机工程与设计》2024年第1期17-23,共7页张志昂 廖光忠 
国家自然科学基金项目(61502359)。
为解决传统的异常检测模型对工业时序数据异常点检测方面误判率大和抗干扰性差的问题,提出一种改进的变分自编码器模型。考虑到工业时序数据的不规律性,使用变分自编码器模型作为基础架构;由于变分自编码器本身存在难以准确检测出异常...
关键词：异常检测 时间卷积网络 变分自编码器 通道注意力机制 时序数据 随机森林 感受野 
基于改进ResNeXt的肺癌病理图像分类被引量：2
《计算机工程与设计》2023年第8期2439-2446,共8页李思敏 谷宇 张宝华 迟靖千 刘佳琪 贺群 
国家自然科学基金项目(62001255、61962046、61841204);中央引导地方科技发展资金基金项目(2021ZY0004);内蒙古自治区自然科学基金项目(2019MS06003、2015MS0604);内蒙古自治区科技计划基金项目(2020GG0315、2021GG0082);内蒙古自治区自然科学基金杰出青年培育基金项目(2018JQ02);内蒙古自治区高等学校科学研究基金项目(NJZY145);教育部“春晖计划”合作科研基金项目(教外司留[2019]1383号)。
针对肺癌病理图像的自动分类,提出一种改进的卷积神经网络,引入一种新型卷积结构。以ResNeXt残差网络作为基础网络模型,使用新型卷积involution替代部分传统卷积层,解决传统卷积核的感受野小和通道之间信息比较冗余的问题。实验结果表明...
关键词：肺癌病理图像 卷积神经网络 残差网络 新型卷积 感受野 通道 图像分类 
基于改进多尺度残差网络的行人检测方法被引量：5
《计算机工程与设计》2023年第3期762-769,共8页孙佩珺 张仲荣 李琦铭 李俊 
泉州市科技计划基金项目(2020C052);甘肃省科技计划基金项目(20YF3GA013);甘肃省科技型中小企业技术创新基金项目(20CX9JA128)。
针对行人检测的尺度变化问题,提出一种基于改进多尺度残差网络无锚检测算法(IMSNet)。将Res2Net残差模块中多尺度特征提取融入ResNeXt,将改进后的网络作为主干网络(Res2NeXt*),使主干网络包含不同数量、不同组合的感受野;利用多个较小...
关键词：机器视觉 行人检测 深度学习 尺度变化 多尺度残差网络 特征融合 级联融合 感受野 
SGNet:融合多特征的密集人群计数网络被引量：3
《计算机工程与设计》2022年第11期3001-3007,共7页韩晶 王希畅 吕学强 张凯 
国家自然科学基金项目(61671070);北京市自然科学基金项目(4212020);北京市市教委科研计划基金项目(KM202111232001)。
为解决密集人群计数任务中多列卷积核独立训练的限制及缺少针对性优化的问题,提出融合多尺度特征的密集人群计数算法SGNet。通过设计一种围绕相同感受野SRF(same receptive field)的特征融合方法,达到强化不同特征列之间的关联性,获得...
关键词：密集人群 人数估计 密度图生成 相同感受野 网格赢家通吃 
基于改进YOLOv5的视觉定位算法被引量：9
《计算机工程与设计》2022年第6期1620-1627,共8页牛洪超 白松 胡晓兵 
中国制造2025四川省行动计划基金项目(2020QT-2020-jww-11-26);四川大学泸州市战略合作基金项目(2020CDLZ-1)。
针对传统视觉定位系统所存在的检测精度低等缺点,提出一种基于改进YOLOv5的自定义靶标视觉定位算法。为进一步增强网络的检测能力,分别融入具有多层感受野与细粒度的模块与改进的特征增强模块,利用Distance-IOU与Focal Loss改进损失函数...
关键词：视觉定位 YOLOv5 感受野 细粒度 自定义靶标 
基于多重感受野UNet的仪表图像分割方法被引量：17
《计算机工程与设计》2022年第3期771-777,共7页耿磊 史瑞资 刘彦北 肖志涛 吴骏 张芳 
天津市自然科学基金项目(18JCYBJC15300)。
为解决现有深度学习图像分割算法不能有效分割指针仪表图像中密集小目标的问题,提出基于多重感受野UNet的仪表图像分割方法。将自编码器结构和空洞卷积结构结合,使多尺度浅层特征和深层语义信息融合;以多种光照强度下采集的指针仪表数...
关键词：卷积神经网络 图像分割 自编码器 多尺度感受野 密集小目标 
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