共查询到20条相似文献,搜索用时 0 毫秒
1.
2.
得益于深度卷积神经网络在特征提取和语义理解的强大能力,基于深度神经网络的语义分割技术逐渐成为计算机视觉研究的热点课题.在无人驾驶、医学图像,甚至是虚拟交互、增强现实等领域都需要精确高效的语义分割技术.语义分割从图像像素级理解出发,为每个像素分配单独的类别标签.针对基于深度神经网络的语义分割技术,根据技术特性的差异,从编码-解码架构、多尺度目标融合、卷积优化、注意力机制、传统-深度结合、策略融合方面展开,对现有模型的优缺点进行梳理和分析,并当前主流语义分割方法在公共数据集实验结果进行对比,总结了该领域当前面临的挑战以及对未来研究方向的展望. 相似文献
3.
随着深度学习概念的提出,深层神经网络成为机器学习的一个研究方向。在众多的神经网络模型中,卷积神经网络由于具有权值共享、局部感受野、降维等特点,取得了较好的应用成果。卷积神经网络结构包括输入层、卷积层、下采样层、全连接层、输出层,当前层的输出经过激活函数作用后成为下一层的输入。文章对卷积网络的数学模型进行详细推理,采用Python编码实现了深层卷积网络,分别在MNIST和CIFAR-10数据集上进行了测试。实验结果表明,无论是灰度图像还是彩色图像,卷积神经网络都具有较好的识别效果。 相似文献
4.
随着科技的发展人脸识别技术得到了巨大的应用,实现人脸识别的方法也越来越多,本文先简单对比了MLP、RNN、CNN这三个神经网络,然后再对CNN的基础结构进行了一个较为详细的介绍,主要通过对LeNet-5卷积神经网络模型结构的分析来了解卷积神经网络,然后设计了一款针对Olivetti Faces人脸数据库的卷积神经网络模型,通过更改卷积层中卷积核个数以及学习速率来进行一系列实验,最终确定在本次实验当中,当学习速率为0.05时,第一层卷积层卷积核数目为20,第二层卷积层数目为40的时候,能够得到一个针对Olivetti Faces人脸数据库有着较高识别率的一个新的卷积神经网络模型。 相似文献
5.
《现代电子技术》2015,(13):101-106
在实际交通环境中,由于运动模糊、背景干扰、天气条件以及拍摄视角等因素,所采集的交通标志的图像质量往往不高,这就对交通标志自动识别的准确性、鲁棒性和实时性提出了很高的要求。针对这一情况,提出一种基于深层卷积神经网络的交通标志识别方法。该方法采用深层卷积神经网络的有监督学习模型,直接将采集的交通标志图像经二值化后作为输入,通过卷积和池采样的多层处理,来模拟人脑感知视觉信号的层次结构,自动地提取交通标志图像的特征,最后再利用一个全连接的网络实现交通标志的识别。实验结果表明,该方法利用卷积神经网络的深度学习能力,自动地提取交通标志的特征,避免了传统的人工特征提取,有效地提高了交通标志识别的效率,具有良好的泛化能力和适应范围。 相似文献
6.
7.
8.
针对深度学习下的图像识别技术,研究了图像识别和卷积神经网络的工作原理。分析了AlexNet模型、ResNet模型、MobileNet模型的卷积神经网络模型,以及三种算法模型的各自特点,实现了深度学习环境的搭建,通过实验对比三个模型的分类准确率和训练效率,为深度学习下的图像识别算法研究提供参考。 相似文献
9.
10.
11.
人脸包含了较多的可区分生物特征信息,这些信息除了可用于身份认证和识别外,还可用于人脸年龄分类等应用.为克服人脸所表征年龄信息会受到复杂的非线性因素例如个体的基因差异、居住环境、健康情况和种族差别等因素的影响,本文使用深度卷积神经网络,通过设计一系列的卷积、池化、全连接和归一化层,对人脸的年龄进行了有效地分类.本算法能克服传统SVM分类算法不能有效处理人脸图像和实际年龄间复杂的非线性关系而带来的准确率下降问题,在FG-NET人脸数据测试集上达到了94.4%的准确率,能有效地应用在安防、人机交互和娱乐影音等领域. 相似文献
12.
随着大数据的到来以及计算能力的提高,深度学习(Deep Learning, DL)席卷全球。传统的图像分类方法难以处理庞大的图像数据以及无法满足人们对图像分类精度和速度上的要求,基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的图像分类方法冲破了传统图像分类方法的瓶颈,成为目前图像分类的主流算法,如何有效利用卷积神经网络来进行图像分类成为国内外计算机视觉领域研究的热点。本文在对卷积神经网络进行系统的研究并且深入研究卷积神经网络在图像处理中的应用后,给出了基于卷积神经网络的图像分类所采用的主流结构模型、优缺点、时间/空间复杂度、模型训练过程中可能遇到的问题和相应的解决方案,与此同时也对基于深度学习的图像分类拓展模型的生成式对抗网络和胶囊网络进行介绍;然后通过仿真实验验证了在图像分类精度上,基于卷积神经网络的图像分类方法优于传统图像分类方法,同时综合比较了目前较为流行的卷积神经网络模型之间的性能差异并进一步验证了各种模型的优缺点;最后对于过拟合问题、数据集构建方法、生成式对抗网络及胶囊网络性能进行相关实验及分析。 相似文献
13.
14.
15.
《电子技术与软件工程》2019,(10)
本文运用深度学习算法将图像内容和风格进行分离,选择原有图像内容与艺术作品的图像风格,采用VGG19模型和计算机数据第三方库,计算得到初始内容与风格总损失;通过不断优化迭代,尽可能降低总损失数值,进而实现图像风格转换。 相似文献
16.
17.
18.
《信息通信》2019,(12)
图像分类是通过图片所给的特征信息将不同的事物进行识别的一种图像处理技术。随着科学技术的快速发展以及人们对生活质量越来越高的需求,图像的自动分类技术已经运用到各个发展领域当中。当我们在图像上进行分类操作时,传统的图像分类方法由于不能准确掌握识别对象之间的内在联系,同时传统方法也因数据的特征性维度太高而导致识别对象的特征表达受到限制,所以取得的实验结果并不理想。针对以上内容文章提出了一种基于卷积神经网络的图像检测方法,该实验的算法主要借鉴了深度学习及卷积神经网络。与以往的传统图像分类方法不同,深度卷积神经网络模型可以同时进行特征学习和图像分类。通过对实验的各个部分结构进行改进和对卷积神经网络模型进行优化,从而防止过拟合现象,继而提高图像检测的准确度,在CIFAR-10数据库上进行的实验表明,该方法改进后的深度学习模型在图像检测方面取得了有效的结果。 相似文献
19.
近些年,卷积神经网络的发展日趋成熟,在图像识别、目标检测、自然语言处理等多个领域的性能超过了传统的机器学习算法.然而随着网络性能的提升,部署和运行神经网络对于硬件设备要求越来越高.为了将卷积神经网络部署到算力较低的设备,必须在参数量和准确率之间寻求一个平衡.本文首先介绍三种常规的卷积方式,然后从参数量和计算量的角度加以... 相似文献
20.
人脸表情识别是模式识别研究的一个重要领域,现实环境中人脸表情识别容易受到光照、姿态、个体表情差异等因素的影响,识别效果仍有待提高。为了取得更好的人脸表情识别效果,本文提出一种基于迁移卷积神经网络的人脸表情识别方法,本文在训练得到人脸识别网络模型的基础上,采用迁移学习方法将所得人脸识别模型迁移到人脸表情识别任务上,并提出Softmax-MSE损失函数和双激活层(Double Activate Layer, DAL)结构,以提高模型的识别能力。在FER2013数据库和SFEW2.0数据库上的实验表明,本文所提方法分别取得了61.59%和47.23%的主流识别效果。 相似文献