宋中山

作品数：75被引量：227H指数：8
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发文领域：自动化与计算机技术电子电信理学文化科学更多>>
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基于GhostNet的改进模型轻量化方法被引量：1
《中南民族大学学报（自然科学版）》2024年第5期629-636,共8页宋中山 周珊 艾勇 郑禄 肖博文 
湖北省科技重大专项资助项目(2020AEA011);武汉市科技计划应用基础前沿资助项目(2020020601012267);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(CZQ23040)。
为了降低深度卷积神经网络的部署成本,优化模型的检测性能,提出一种改进的轻量化主干网络算法S-GhostNet.该算法通过引入特征图生成优化的Ghost Module结构降低卷积操作的计算量,并结合改进类残差模块提升模型的精确度.S-GhostNet具有...
关键词：目标检测 GhostNet网络 残差网络 轻量化部署 
多尺度CNN卷积与全局关系的中文文本分类模型被引量：4
《计算机工程与应用》2023年第20期103-110,共8页宋中山 牛悦 郑禄 帖军 姜海 
国家民委中青年英才培养计划(MZR20007);湖北省科技重大专项(2020AEA011);武汉市科技计划应用基础前沿项目(2020020601012267);中央高校基本科研业务费专项资金(CPT22018)。
针对双向长短时记忆网络(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)和卷积神经网络(convolution neural network,CNN)因各自模型提取特征的局限性导致的分类准确率不高的问题,提出一种改进的双层CNN网络和引入注意力机制的BiLSTM...
关键词：文本分类 双向长短时记忆网络 卷积神经网络 注意力机制 
基于改进密集连接网络的遥感图像场景分类被引量：4
《激光杂志》2023年第10期71-78,共8页宋中山 彭丹 郑禄 帖军 龙吕佳 
国家民委中青年英才培养计划(No.MZR20007);湖北省科技重大专项(No.2020AEA011);武汉市科技计划应用基础前沿项目(No.2020020601012267);新疆维吾尔自治区区域协同创新专项(No.科技援疆计划)(No.2022E02035);中南民族大学研究生创新基金(No.3212022sycxjj334)。
针对遥感图像场景分类任务从复杂背景下准确提取出地物信息困难和普通卷积提取特征容易产生冗余特征的问题,提出一种基于改进密集连接网络(Ghost-Densenet)的分类模型。该模型利用SoftPool对MaxPool和AveragePool进行替换,最大程度上保...
关键词：场景分类 密集连接网络 GhostNet Softpool 深度学习 
基于改进YOLOv4的轻量化目标检测算法被引量：9
《电子测量技术》2022年第16期142-152,共11页宋中山 肖博文 艾勇 郑禄 帖军 
湖北省科技重大专项(2020AEA011);武汉市科技计划应用基础前沿项目(2020020601012267);中南民族大学2022年研究生学术创新基金(3212022sycxjj331)项目资助。
为解决YOLOv4目标检测网络结构复杂、参数多、训练所需的配置高以及实时检测图片的传输帧数低,难以实现工业上的应用普及等问题,提出一种基于YOLOv4改进的轻量化算法SL-YOLO。在原始的YOLOv4网络上进行改进和优化,使用ShuffleNetv2轻量...
关键词：目标检测 轻量化网络 特征金字塔 ShuffleNetv2 YOLOv4 
基于二值化的Faster R-CNN柑橘病虫害识别研究被引量：20
《中国农机化学报》2022年第6期150-158,共9页宋中山 汪进 郑禄 帖军 朱祖桐 
湖北省技术创新专项重大项目(2019ABA101);武汉市科技计划应用基础前沿项目(2020020601012267);中国科学院—国家民委农业信息技术研究与开发联合实验室招标课题(PJW060012003)。
为研究在自然场景下柑橘叶片病害检测和识别技术,提出一种基于二值化的Faster R-CNN(Binary Faster R-CNN)区域检测神经网络模型。改进模型将原始的Faster R-CNN全连接层神经网络转变为二进制全卷积神经网络。试验结果表明,该模型对柑...
关键词：Faster R-CNN Binary Faster R-CNN 二进制网络 目标检测 柑橘 病虫害 
基于改进YOLOV3的自然环境下绿色柑橘的识别算法被引量：6
《中国农机化学报》2021年第11期159-165,共7页宋中山 刘越 郑禄 帖军 汪进 
湖北省技术创新专项重大项目(2019ABA101);中国科学院—国家民委农业信息技术研究与开发联合实验室招标课题(PJW060012003);中央高校基本科研业务费专项资金项目(CZT19012)。
为研究自然环境下柑橘的图像识别技术,实现柑橘的早期产量预测,提出一种改进的D-YOLOV3算法,实现自然环境下未成熟的绿色柑橘的识别与检测。研究构建绿色柑橘图像数据集,并对采集的图像进行预处理;改进算法采用DenseNet的密集连接机制替...
关键词：目标检测 YOLOV3算法 DenseNet算法 绿色柑橘 
基于双向门控尺度特征融合的遥感场景分类被引量：6
《计算机应用》2021年第9期2726-2735,共10页宋中山 梁家锐 郑禄 刘振宇 帖军 
湖北省技术创新专项(重大项目)(2019ABA101);武汉市科技计划应用基础前沿项目(2020020601012267);中南民族大学研究生学术创新基金资助项目(3212020sycxjj130)。
针对遥感影像数据集的图像在形状、纹理和颜色上存在较大差别,以及因拍摄高度和角度不同存在的尺度差异导致遥感场景分类精度不高的问题,提出利用主动旋转聚合来融合不同尺度的特征,并通过双向门控提高底层特征与顶层特征互补性的特征...
关键词：遥感图像 场景分类 双向门控方法 卷积神经网络 主动旋转聚合 
一种具有保序性的带权多标记学习算法被引量：1
《中南民族大学学报（自然科学版）》2020年第3期309-314,共6页宋中山 周玮瑜 孙翀 艾勇 刘越 
湖北省技术创新专项重大项目(2019ABA101);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(CZY19014)。
多标记学习是机器学习研究领域的热点问题之一.经典算法仅考虑了标记间的单一关系(序或权重),这使得在部分场景中多标记学习无法应用.为解决该问题,一种具有保序性的带权多标记学习算法WMLARP(Weighted Multi-label Learning Algorithm ...
关键词：多标记学习 标记间关系 权重 序 
基于频繁模式的长尾文本聚类算法被引量：1
《计算机系统应用》2019年第4期139-144,共6页宋中山 张广凯 尹帆 帖军 
国家科技支撑计划项目子课题(2015BAD29B01);农业部软科学研究课题(D201721);中央高校基本科研业务费专项资金(CZY18016)~~
短文本聚类一直是信息提取领域的热门话题,大规模的短文本数据中存在"长尾现象",传统算法对其聚类时会面临特征纬度高,小类别信息丢失的问题,针对对上述问题的研究,本文提出一种频繁项协同剪枝迭代聚类算法(Frequent Itemsets collabora...
关键词：文本聚类 长尾现象 频繁模式 K中心点算法 
NVSA:一种具有可变节点值的查询图搜索算法被引量：4
《软件》2018年第3期16-21,共6页胡一然 宋中山 孙翀 郑禄 
国家科技支撑计划项目子课题(2015BAD29B01);中央高校基本科研业务专项资金项自科重点项目(CZZ15002)资助
图模型作为一种重要的数据结构,常被应用于众多不同领域并被广泛研究。随着图数据规模的日益增大,大图上的子图搜索问题变得极为重要。然而,目前已有的研究成果在大图上的执行效率并不太理想,而且没有考虑查询图上存在节点值可变的情况...
关键词：大图模型 图搜索 双索引 可变节点值 
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