胡建文

作品数：11被引量：33H指数：3
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供职机构：长沙理工大学电气与信息工程学院更多>>
发文主题：卷积神经网络遥感图像目标检测遥感图像融合表情识别更多>>
发文领域：自动化与计算机技术电子电信医药卫生电气工程更多>>
发文期刊：《计算机工程》《自然资源遥感》《工业控制计算机》《计算机工程与应用》更多>>
所获基金：国家自然科学基金湖南省自然科学基金湖南省教育厅科研基金更多>>
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融合注意力与Transformer的肝肿瘤CT图像分割方法
《小型微型计算机系统》2025年第3期680-688,共9页张倩 胡建文 王鼎湘 李茂军 
国家自然科学基金青年项目(62106076)资助;国家自然科学基金项目(62271087)资助.
CT图像是医生对病人进行疾病诊断和制定治疗计划的重要依据.然而,CT图像中肝肿瘤通常具有灰度多样、边界模糊、且与肝脏正常组织细胞的密度很接近等特点,导致肿瘤的边缘区域的分割和上下文特征信息的获取受到了限制.本文提出了一种融合...
关键词：医学图像分割 肝肿瘤分割 U-net TRANSFORMER 注意力机制 
基于改进YOLOv7-tiny的带钢表面缺陷检测算法
《计算机工程》2025年第1期208-215,共8页阳丽莎 李茂军 胡建文 王鼎湘 
国家自然科学基金青年项目(62106072);国家自然科学基金(62271087)。
针对带钢表面缺陷检测任务存在的小目标检测效率低、缺陷定位不准确、检测算法参数量大、难以部署在终端设备上等问题,提出一种改进的YOLOv7-tiny检测算法。首先,使用GSConv替换颈部网络中的标准卷积,基于GSConv设计一种改进的高效聚合...
关键词：YOLOv7-tiny 目标检测 表面缺陷 GSConv MPDIoU 
基于改进FCOS的遥感图像舰船目标检测被引量：1
《计算机科学》2024年第S01期467-473,共7页陈天鹏 胡建文 
国家自然科学基金面上项目(62271087);湖南省自然科学基金(2021JJ40609);湖南省教育厅科研项目(21B0330);长沙市自然科学基金(kq2208403)。
由于遥感图像中舰船目标方向任意,基于深度学习的通用目标检测算法采用水平框,在检测舰船时易框选大量背景,检测效果欠佳。文中提出一种改进全卷积一阶段目标检测网络(FCOS)的遥感图像舰船目标检测算法,以FCOS为基线,在检测头部分增加...
关键词：遥感图像 舰船目标检测 FCOS 无锚框算法 偏移分支 
改进YOLOX-s的密集垃圾检测方法被引量：1
《计算机工程与应用》2024年第5期250-258,共9页谢若冰 李茂军 李宜伟 胡建文 
国家自然科学基金(62271087)。
针对密集堆放的多种类垃圾检测存在识别率低、定位不够准确和待测目标被误检、漏检问题,提出了一种融合多头自注意力机制改进YOLOX-s的垃圾检测方法。在特征提取网络嵌入SwinTransformer模块,引入基于滑窗操作的多头自注意力机制,使得...
关键词：密集垃圾检测 多头自注意力机制 YOLOX-s 深度学习 
基于深度学习的遥感图像旋转目标检测研究综述被引量：3
《计算机应用研究》2024年第2期329-340,共12页陈天鹏 胡建文 
国家自然科学基金面上项目(62271087);湖南省自然科学基金资助项目(2021JJ40609);湖南省教育厅科研项目(21B0330);长沙市自然科学基金资助项目(kq2208403)。
由于遥感图像中的目标具有方向任意、分布密集和尺度差异大等特点,使得遥感图像目标检测成为一个颇具挑战性的难题。针对该难题,系统梳理了近三年来深度学习遥感图像旋转目标检测的相关工作。首先介绍旋转框的表示方法及其特点;然后按...
关键词：卷积神经网络 深度学习 遥感图像 旋转目标检测 
基于深度学习的空谱遥感图像融合综述被引量：6
《自然资源遥感》2023年第1期1-14,共14页胡建文 汪泽平 胡佩 
国家自然科学基金项目“高效多任务高光谱遥感图像超分辨率及质量评价研究”(编号:62271087);湖南省自然科学基金项目“基于动态卷积神经网络的遥感图像融合”(编号:2021JJ40609)共同资助。
随着遥感技术的快速发展与广泛应用,对获取的遥感图像质量有了更高的要求。但是,难以直接获得高空间分辨率多光谱遥感图像。为了结合不同成像传感器的信息,获得高质量的图像,图像融合技术应运而生。空谱遥感图像融合是一种获取高空间分...
关键词：遥感图像 空谱图像融合 深度学习 卷积神经网络 
基于动态超分辨率的输电线路部件检测方法
《工业控制计算机》2022年第2期67-69,共3页陈怀 胡建文 
国家自然科学基金(61601061);湖南省自然科学基金(2021JJ40609);电力机器人湖南省重点实验室开放课题(PROF1902)。
在无人机输电线路巡检过程中,由于部分输电线路部件较小,而且无人机搭载的相机像素有一定限制,同时必须与输电线路保持一定的安全距离,导致拍摄的图像的分辨率较低、目标较小。针对这一问题,提出了一种基于动态超分辨率的输电线路部件...
关键词：机器视觉 输电线路 深度学习 目标检测 动态超分辨率 
基于深度强化学习的密集物体温度优先推抓方法
《传感器与微系统》2022年第1期41-44,49,共5页陈满 李茂军 胡建文 赖志强 李俊日 
国家自然科学基金资助项目(61601061);长沙理工大学研究生实践创新与创业能力提升项目(SJCX202051)。
对于工业中需要考虑温度特性的密集物体抓取时出现的操作难度系数大、温度优先性不强等典型问题,提出一种基于深度强化学习(DRL)的密集物体温度优先推抓(TPG)方法。方法涉及一种深度Q网络算法,以RGB-D图像与红外图像作为输入,使用两个...
关键词：深度强化学习 全卷积网络 密集物体抓取红外图像 温度奖励 
半监督卷积神经网络遥感图像融合被引量：6
《电子测量与仪器学报》2021年第6期63-70,共8页杜晨光 胡建文 胡佩 
国家自然科学基金项目(61601061);湖南省教育厅项目(14B006);电力机器人湖南省重点实验室开放研究课题(PROF1902)资助项目。
近几年随着深度学习的发展,学者们利用卷积神经网络实现遥感图像融合取得了不错的效果。由于没有高分辨率多光谱图像作为参考图像,所以一般基于深度学习的方法在退化图像上训练模型,然后用训练好的模型去预测高分辨率多光谱图像,但是退...
关键词：卷积神经网络 半监督 遥感图像融合 光谱退化网络 空间退化网络 
基于低像素人脸图像的表情识别被引量：16
《激光与光电子学进展》2020年第10期89-96,共8页刘芾 李茂军 胡建文 肖雨荷 齐战 
国家自然科学基金(61601061)。
卷积神经网络的发展极大促进了面部表情识别技术的进步,为解决实际应用中图像识别的准确率受图像像素限制的问题,从三方面对低像素人脸图像的表情识别进行研究。首先根据研究对象像素低、特征复杂的特点,提出了一种改进的卷积神经网络...
关键词：图像处理 卷积神经网络 面部表情 低像素 图像识别 
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