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卷积神经网络研究综述被引量：97
《计算机时代》2021年第4期8-12,17,共6页李炳臻 刘克 顾佼佼 姜文志 
回顾了卷积神经网络的发展历程,介绍了卷积神经网络的基本运算单元。在查阅大量资料基础上,重点介绍了有代表性的AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet等,对他们所用到的技术进行剖析,归纳、总结、分析其优缺点,并指出卷积神经网络未来...
关键词：卷积神经网络 AlexNet VGGNet GoogLeNet ResNet 
基于CNN-BiLSTM及ResNet网络的板中损伤TFM定位与检测研究被引量：1
《南京大学学报（自然科学版）》2024年第4期566-576,共11页颜劲夫 何其骏 瞿业峰 李义丰 
国家自然科学基金(61571222);江苏省研究生科研与实践创新计划(SJCX24_0563)。
针对全聚焦(Total Focusing Method,TFM)成像技术因其耗时长,在工业应用中受限的问题,提出一种基于CNN-BiLSTM(Convolutional Neural Network-Bi-directional Long Short-Term Memory)网络的快速TFM成像方法,首先利用卷积神经网络从全...
关键词：LAMB波 TFM 损伤检测 CNN-BiLSTM ResNet 
基于直方图均衡残差网络(PE-ResNet)的肠息肉分割研究
《中国医疗器械杂志》2024年第6期607-612,共6页安宇坤 张彪 杨明 林启勇 周平 
国家自然科学基金项目(62371121)。
结肠镜检查是结直肠癌早期病变筛查的重要技术手段,肠息肉的准确分割有助于提高筛查的准确性。早期病变的筛查对于预防肠癌具有重要意义,而肠息肉分割是其中的一个重要研究方向。虽然基于深度学习的肠息肉分割已取得良好的结果,但肠镜...
关键词：肠息肉 分割 残差网络 直方图均衡 
基于FB-LSTM ResNet的滚动轴承故障诊断方法被引量：1
《轴承》2023年第4期93-98,共6页徐敏 王平 
国家自然科学基金青年科学基金资助项目(62001198);甘肃省青年科技基金计划资助项目(20JR10RA186,21JR7RA247)。
提出一种基于FB-LSTM ResNet的滚动轴承故障诊断方法,并将故障诊断过程划分为3个部分。原始振动信号获取与处理模块利用振动信号窗平移方法完成重叠信号的分割,并利用Inception网络高效完成一维信号预处理;振动信号特征提取模块采用FB-L...
关键词：滚动轴承 故障诊断 信号处理 深度学习 LSTM 残差网络 过拟合 
循环多特征信息融合法:一种基于深度学习的车道线检测方法
《科学技术与工程》2024年第10期4156-4164,共9页姚善化 赵帅 
国家自然科学基金(62105004);安徽省教育厅科研项目基金(KJ2020A0308)。
车道线检测是辅助驾驶和自动驾驶的核心技术之一。为了进一步增强车道线特征的提取能力,提出了一种基于深度学习的循环多特征信息融合车道线识别算法。针对模型计算效率问题,该算法将车道线检测问题视为基于行选择单元格的分类问题;针...
关键词：自动驾驶 车道线检测 深度学习 残差神经网络 信息聚合 
Cardiac CT Image Segmentation for Deep Learning-Based Coronary Calcium Detection Using K-Means Clustering and Grabcut Algorithm被引量：1
《Computer Systems Science & Engineering》2023年第8期2543-2554,共12页Sungjin Lee Ahyoung Lee Min Hong 
This research was supported under the framework of an international cooperation program managed by the National Research Foundation of Korea(NRF-2019K1A3A1A20093097);supported by the National Key Research and Development Program of China(2019YFE0107800);was supported by the Soonchunhyang University Research Fund。
Specific medical data has limitations in that there are not many numbers and it is not standardized.to solve these limitations,it is necessary to study how to efficiently process these limited amounts of data.In this ...
关键词：Deep learning VGG resnet CT image processing 
基于BP-Net网络结构的图像去雾算法研究被引量：2
《光学与光电技术》2020年第6期46-52,共7页刘仕彦 张智杰 雷波 
神经网络已被大量应用于图像去雾领域,并取得了较好的效果。但是一般用于去雾的神经网络的深度较深且结构复杂,不利于其在嵌入式平台上的部署。提出了一种基于基础块堆叠的架构,BP-Net(Block Piled Network)。并分别尝试用残差块与信息...
关键词：神经网络 去雾 残差网络 信息蒸馏 感知损失 
基于深度双线性转换注意力机制网络的林业有害生物识别方法被引量：1
《林业科学》2023年第2期121-128,共8页苏佳杰 张哲宇 徐嘉俊 李彬 吕军 姚青 
浙江省自然科学基金项目(LY20C140008)。
【目的】针对林业有害生物种类多,不少物种之间相似度高,视觉差异小,不易区分,导致林业防控人员无法快速准确识别有害生物种类的问题,本文提出基于深度双线性转换注意力机制网络(DBTANet)的林业有害生物细粒度图像识别方法。【方法】以...
关键词：林业有害生物 细粒度图像识别 深度双线性转换 注意力机制 ResNet 
应用ResNet和CatBoost检测重放语声被引量：1
《应用声学》2023年第4期861-870,共10页孙晓川 付景昌 宋晓婷 宗利芳 李志刚 
河北省高等学校科学技术研究项目(ZD2021088);国家重点研发计划项目(2017YFE0135700)。
针对短语声指令声频信息少、不适用句子级重放语声检测的问题以及近距离录声后用高质量重放设备重放的语声难以检测的问题,提出了一种适用于词级重放语声检测的模型。首先,利用短时傅里叶变换、低频平均能量计算和帧排序等方法选择声频...
关键词：重放语声检测 气爆杂声 残差网络 CatBoost 
基于混合路径聚合网络的点云目标识别
《计算机工程与设计》2023年第11期3208-3213,共6页梁正友 陈子奥 蔡俊民 孙宇 
国家自然科学基金项目(61763002)。
针对目前点云目标识别通常强调提取点云数据中的语义特征,但是忽视了原始点云中的定位特征的问题,提出一种基于混合路径聚合网络的点云目标识别方法。使用改进的坐标注意力模块增强数据集的点云定位特征,设计一种混合路径聚合的残差特...
关键词：点云目标识别 残差网络 特征融合 注意力机制 深度学习 金字塔网络 路径聚合网络 
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