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检索条件："关键词=残差网络模型 "
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Resnet18模型在玻璃表面脏污识别中的应用
《福建电脑》2024年第9期17-21,共5页苏国兴 常光超 任传成 
德州学院大学生创新创业训练校级项目“基于图像识别技术的玻璃脏污识别系统研究”(No.X202310448061)资助。
为解决高层建筑窗户的玻璃表面赃污识别检测的困难,本文提出一种基于Resnet18的玻璃表面脏污识别方法。该方法以玻璃表面脏污层为研究对象,将迁移学习和计算机视觉算法相结合,实现对玻璃表面赃污的识别和检测。测试的结果表明,Resnet18...
关键词：玻璃脏污层 图像识别 残差网络模型 迁移学习 
融合注意力机制的深度学习推荐模型被引量：3
《西南民族大学学报（自然科学版）》2022年第5期550-560,共11页于蒙 蔡利平 周绪川 戴涵宇 
中央高校基本科研业务费专项基金(2020NYB41);四川省科技项目(2022NSFSC0530);四川省中医药科研专项(2021ZD017)。
推荐算法的重要应用场景之一是电影推荐,现有的多数推荐模型利用单独的辅助信息进行推荐,一定程度上缓解了推荐不准确问题,有效利用多源信息是提升推荐效果的方式之一.设计了融入注意力机制的残差网络(ARN)模型提取电影海报的特征,增强...
关键词：深度学习 残差网络模型 注意力机制 推荐算法 
多通道递归残差网络的图像超分辨率重建被引量：29
《中国图象图形学报》2021年第3期605-618,共14页程德强 郭昕 陈亮亮 寇旗旗 赵凯 高蕊 
国家重点研发计划项目(2018YFC0808302);国家自然科学基金项目(51774281)。
目的基于神经网络的图像超分辨率重建技术主要是通过单一网络非线性映射学习得到高低分辨率之间特征信息关系来进行重建,在此过程中较浅网络的图像特征信息很容易丢失,加深网络深度又会增加网络训练时间和训练难度。针对此过程出现的训...
关键词：超分辨重建 多通道 递归 交叉 残差网络模型 
ResNet50模型在肺炎识别分类中的应用
《福建电脑》2024年第4期9-13,共5页彭航 邓锡泽 牛玉霞 刘洋 
宁夏自然科学基金(No.2023AAC03293)资助。
为了提高医学图像中肺炎的识别和分类效率,本文使用ResNet50模型对COVID图像、Lung_Opacity图像、Normal图像和Pneumonia图像进行识别分类。通过比较ResNet50与AlexNet和GoogLeNet对肺炎图像分类的准确率、F1值、召回率、精确率、特异...
关键词：肺炎 图像识别 残差网络模型 肺炎分类 
基于深度学习的牙刷姿态识别方法被引量：2
《江苏大学学报（自然科学版）》2021年第3期298-302,共5页王化明 刘茂兴 熊峻峰 于金龙 
针对牙刷分拣中的定位问题,在确定牙刷位置的基础上采用深度学习实现牙刷姿态识别.对牙刷图像进行去噪增强,通过阈值分割提取感兴趣区域,计算图像的几何矩获得牙刷的方向角和外接矩形,以外接矩形的中心作为牙刷位置.用矩形框内的牙刷图...
关键词：牙刷分拣 姿态识别 几何矩 深度学习 残差网络模型 
基于光谱-空间残差网络模型的高光谱遥感图像分类被引量：2
《地理信息世界》2020年第3期42-48,共7页韦春桃 肖博林 李倩倩 白风 卢志豪 
重庆市基础科学与前沿技术研究专项重点项目(cstc2015jcyjBX0023)资助。
残差网络是近几年提出的一种新型深度卷积网络,通过增加网络深度提高分类的准确率,也解决了网络退化问题。基于残差学习原理,设计了针对高光谱遥感图像分类的光谱-空间残差网络模型。首先,将原始高光谱遥感数据三维立方体输入网络模型,...
关键词：高光谱遥感图像分类 残差网络模型 特征提取 批量归一化 DROPOUT 
基于多种模型的流量预测研究
《计算机与网络》2022年第16期50-54,共5页高轶 霍永华 胡晓彦 
6G是下一代无线通信网络的发展方向,6G网络要求更高的峰值数据速率、移动性和更无处不在的智能连接。由于不同的场景和业务需要不同的网络切片(Network Slicing)承载,网络的性能指标各异,对各种资源的需求量也不尽相同,因此需要对网络...
关键词：流量预测 深度学习 基于深度学习的时空数据预测模型 残差网络模型 卷积长短期记忆网络模型 
多感知兴趣区域特征融合的图像识别方法被引量：8
《智能系统学报》2021年第2期263-270,共8页闫涵 张旭秀 张净丹 
国家自然科学基金项目(61471080/F010408);国家支撑计划(2015BAF20B02);国家留学基金委资助计划(201608210308);辽宁省自然科学基金指导计划(2019-ZD-0108).
针对自然图像识别过程中不同深度学习模型关注兴趣区域不同的现象,本文引入深度卷积神经网络融合机制,结合深度迁移学习方法,给出了一种基于多感知兴趣区域特征融合的图像识别方法。本文将迁移学习方法引入牛津大学视觉组网络模型(visua...
关键词：深度学习 图像识别 迁移学习 特征融合 集成学习 特征提取 CAM可视化 视觉组网络模型 残差网络模型 
基于注意力机制与深度学习算法的机床主轴系统故障辨识被引量：2
《兵工学报》2022年第4期861-875,共15页王伟平 王琦 于洋 
中国航空工业创新基金项目(sh2012-18)。
针对具有复杂非线性特点的数控机床主轴系统整体动态退化故障较难辨识及故障研究难度大的问题,从数据分析入手,提出一种基于注意力机制与深度学习算法的智能化故障辨识方法,研究机床主轴系统的整体故障辨识问题。该方法设计了注意力机...
关键词：机床主轴系统 故障辨识 注意力机制 门控循环单元模型 残差网络模型 
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