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基于深层卷积神经网络电动飞机主驱动电机故障诊断方法被引量：2
《微电机》2020年第3期49-54,共6页杨柏 关焕新 王森 杨亮 王鹤蓉 
国家自然科学基金(51607115):基于多物理场耦合的电动飞机主驱动电机优化设计。
为解决电动飞机主驱动电机故障诊断方法因电机结构复杂、信号非平稳与机械大数据等因素引起的诊断困难问题,提出了基于深层卷积神经网络的电动飞机主驱动电机故障诊断新方法。首先研究了SoftMax分类器判断故障类型问题。其次研究了卷积...
关键词：主驱动电机 故障诊断 卷积神经网络 残差模块 
融合跨阶段深度学习的脑肿瘤MRI图像分割被引量：11
《中国图象图形学报》2022年第3期873-884,共12页夏峰 邵海见 邓星 
国家自然科学基金项目(61806087,61902158)。
目的磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)作为一种非侵入性的软组织对比成像方式,可以提供有关脑肿瘤的形状、大小和位置等有价值的信息,是用于脑肿瘤患者检查的主要方法,在脑肿瘤分割任务中发挥着重要作用。由于脑肿瘤本身复...
关键词：脑肿瘤分割 深度学习 U-Net 跨阶段局部网络结构 残差模块 
改进YOLOv4的温室环境下草莓生育期识别方法被引量：10
《智慧农业（中英文）》2021年第4期99-110,共12页龙洁花 郭文忠 林森 文朝武 张宇 赵春江 
北京市科技计划(Z211100004621006);北京市农林科学院青年基金(QNJJ202027);宁夏回族自治区重点研发计划项目(2018BBF02024)。
针对目前设施农业数字化栽培调控技术中对作物的生育期实时检测与分类问题,提出一种改进YOLOv4的温室环境下草莓生育期识别方法。该方法将注意力机制引入到YOLOv4主干网络的跨阶段局部残差模块(Cross Stage Partial Residual,CSPRes)中...
关键词：目标检测 草莓 生育期识别 YOLOv4 残差模块 注意力机制 损失函数 
基于深度可分离残差网络的遥感影像路网检测
《计算机技术与发展》2023年第4期75-81,共7页单传辉 叶绍华 姚万琪 张欣 
安徽工程大学大学生创新项目(JX22022060);安徽工程大学科研启动基金(2020YQQ039);安徽工程大学国家自然科学基金预研项目(Xjky2022046);国家自然科学基金(61876010)。
从高分辨率遥感影像中提取并检测路网一直都是计算机视觉研究的热点和难点。目前,基于深度学习的遥感影像路网检测方法大部分都是以卷积运算为基础的卷积神经网络,而以深度可分离卷积运算为基础深度可分离卷积神经网络作为以卷积运算为...
关键词：遥感影像 路网检测 深度可分离卷积运算 残差模块 深度可分离残差网络 
多级自适应尺度的U型视网膜血管分割算法被引量：3
《电子测量技术》2022年第13期130-140,共11页梁礼明 詹涛 雷坤 冯骏 谭卢敏 
国家自然科学基金(51365017,61463018);江西省自然科学基金面上项目(20192BAB205084);江西省教育厅科学技术研究重点项目(GJJ170491)资助。
针对视网膜血管细小和尺度变化复杂的特点,提出一种多级自适应尺度的U型视网膜血管分割算法。首先以编码-解码结构为基础引入残差模块,加强通道特征传播能力。其次在网络底部嵌入多尺度特征提取模块,旨在调整感受野有效地提取多尺度特...
关键词：视网膜血管分割 U型网络 残差模块 多尺度特征提取 自适应特征融合 多级注意 
Mask R-CNN图像特征提取网络的理解与探析
《信息技术与信息化》2020年第7期164-165,共2页张美玲 甄金鹏 李亚玲 
Mask R-CNN是一种实例分割算法,可以完成目标检测、实例分割、关键点检测等计算机视觉领域的一些基础任务。本文中主要针对Mask R-CNN图像特征提取网络进行介绍,以加深Mask R-CNN前段基础处理网络中对图像特征提取部分的理解。
关键词：Mask R-CNN 计算机视觉 特征提取 FPN 残差模块 
基于改进EnlightenGAN的煤矿井下图像增强算法被引量：4
《煤炭技术》2023年第9期219-222,共4页姚超修 蒋泽 胡亚磊 
中国煤炭科工集团有限公司科技创新创业资金专项(2020-ZD005);天地(常州)自动化股份有限公司研发项目(2021GY2019)。
煤矿井下视频监控设备采集的图像受井下环境影响存在照度低、噪声大等问题,影响井上人员观看效果。现有的应用于井下的图像增强算法大多存在细节丢失、色彩失真、伪影等问题。针对以上问题,提出一种基于改进EnlightenGAN网络的图像增强...
关键词：煤矿视频监控 图像增强 生成对抗网络 残差模块 
基于序列卷积网络的Twitter情感分类被引量：5
《计算机工程与设计》2020年第5期1314-1319,共6页高巍 孙盼盼 李大舟 张宇 于广宝 张奥南 
辽宁省教育厅科学技术研究基金项目(L2016011);辽宁省教育厅科学研究基金项目(LQ2017008);辽宁省博士启动基金项目(201601196)。
为解决传统用于文本分类等时序性问题的循环神经网络无法留住长远记忆及模型框架复杂的问题,提出一种基于序列卷积神经网络的分类模型。利用卷积的思想处理时序性问题,将因果卷积和扩张卷积结合作为卷积层来保证网络具有足够大的感受野...
关键词：序列卷积网络 卷积神经网络 文本分类 残差模块 批标准化 
基于MDRA-Net算法的肝脏CT图像分割方法
《电视技术》2022年第6期58-62,78,共6页李永进 
云南省智慧城市网络空间安全重点实验室开放课题项目(No.202105AG070010);调节肠代谢的绿色食品开发(No.202102AE090031)。
为了提高肝脏图像的分割精度,提出一种基于U-Net的改进网络即MDRA-Net算法。编码时使用多残差连接模块来提升网络的深度且加强肝脏特征的重复提取,解码时利用通道和空间注意力机制模块(scSE)来对模型提取后的特征进行筛选,加强有用特征...
关键词：肝脏分割 残差模块 空洞残差模块 注意力机制 卷积神经网络 
基于深度卷积神经网络的脑电图异常检测被引量：4
《华南师范大学学报（自然科学版）》2020年第2期122-128,共7页杜云梅 黄帅 梁会营 
国家重点研发项目(2018YFC1315400)。
为解决EEG自动检测的错误率非常高的问题,提出了一种基于深层卷积神经网络(CNN)对脑电图进行异常检测的方法:首先,对多个异构数据源按标准进行重构和预处理,生成了有118716个样本的训练集和有12022个样本的测试集;然后,构建有快捷连接...
关键词：卷积神经网络 残差模块 脑电图 异常检测 深度学习 
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