基于改进残差网络的花卉图像分类算法

传统的花卉图像分类都是基于人工手动选择单一特征或者多特征融合再分类,这种方法普遍存在精度低、成本高、泛化能力弱等缺陷,针对目前深度学习在细粒度图像分类中的应用,提出一种基于残差网络、实现端到端的花卉图像分类方法。首先以ResNet18为基础模型,其次将全卷积结构的思想应用于网络模型中,将ResNet18的全连接层替换成卷积层以优化网络模型,最后在优化后的ResNet18中融入混合域注意力机制,由Softmax层进行分类。本文选取了Oxford17flowers和Oxford102flowers两个花卉图像数据集做对比试验,与前人的花卉图像分类方法对比,本文的方法取得了理想的效果,在Oxford17和Oxford102上分别取得了99.26％ 以及99.02％的正确率,提出了一种基于注意力的残差结构改进方法,相较于前人的花卉图像分类方法,该方法能够更有效地提取关键信息的特征,抑制干扰区域的信息,对花卉图像分类具有显著性效果,适用于细粒度图像分类。     

自适应卷积神经网络在面部表情识别中的应用

针对无法对面部表情进行精确识别的问题,提出了基于ResNet50网络融合双线性混合注意力机制的网络模型。针对传统池化算法造成图像特征提取残缺、模糊等问题,提出了一种基于Average-Pooling算法的自适应池化权重算法,同时基于粒子群算法对卷积神经网络模型超参数进行自适应调节,从而进一步提升模型识别精度。基于改进的网络模型,设计了一款实时面部表情识别系统。经验证,在Fer2013数据集和CK+数据集上,改进的模型在测试集中的识别精度分别为73.51%和99.86%。     

基于金字塔池化网络的道路场景深度估计方法

针对从单目视觉图像中估计深度信息时存在的预测精度不够准确的问题,该文提出一种基于金字塔池化网络的道路场景深度估计方法。该方法利用4个残差网络块的组合提取道路场景图像特征,然后通过上采样将特征图逐渐恢复到原始图像尺寸,多个残差网络块的加入增加网络模型的深度;考虑到上采样过程中不同尺度信息的多样性,将提取特征过程中各种尺寸的特征图与上采样过程中相同尺寸的特征图进行融合,从而提高深度估计的精确度。此外,对4个残差网络块提取的高级特征采用金字塔池化网络块进行场景解析,最后将金字塔池化网络块输出的特征图恢复到原始图像尺寸并与上采样模块的输出一同输入预测层。通过在KITTI数据集上进行实验,结果表明该文所提的基于金字塔池化网络的道路场景深度估计方法优于现有的估计方法。     

残差神经网络及其在医学图像处理中的应用研究

残差神经网络（ResNet）是近几年来深度学习研究中的热点,在计算机视觉领域取得较好成就.本文对残差神经网络从以下几个方面进行总结：第一,阐述残差神经网络的基本结构和工作原理;第二,在模型发展方面,以时间为顺序总结了残差神经网络的8种网络模型;第三,在结构优化方面,从残差神经网络的卷积层、池化层、残差单元、全连接层以及整个网络5个方面进行总结;最后,将ResNet应用到医学图像处理领域,主要从图像识别和图像分割2个方面探讨.本文对残差神经网络的原理、模型、结构进行了系统地总结,对残差神经网络的研究发展具有一定的积极意义.     

基于ResNet50改进模型的图像分类研究

针对深度学习中残差网络ResNet50存在的信息丢失、特征提取不充分、网络过拟合和训练困难等问题，文中提出一种基于改进ResNet50的图像分类算法。针对残差网络ResNet50在提取特征时存在丢失输入特征映射情况，造成信息丢失的问题，对主干网络中Stage4的下采样块添加平均池化层，进一步提高网络特征提取能力；针对ResNet50训练过程中存在网络过拟合以及泛化能力差的问题，使用标签平滑方法对交叉熵损失函数进行修改，有效缓解网络损失值震荡幅度；针对ResNet50计算量大、训练困难的问题，使用混合精度和余弦退火衰减方法对模型进行训练，在加快网络收敛速度的同时提高模型的分类精度。实验结果表明，与原ResNet50网络相比，文中算法在ImageNet-1k数据集上Top1和Top5的精度分别提升3.2%和1.6%，能够更好地应用于图像分类任务。     

结合全局与局部池化的多幅图像识别算法

基于目前我国图像识别上的问题,对图像识别算法进行改进刻不容缓。通过网络池化可以提升图像识别中的准确度与速度。所以就目前而言,结合全局与局部池化的多幅图像识别算法是改进这一问题的重要举措。采用提取池化特征值、建立多幅图像识别网络模块实现图像识别。经试验论证,这种算法可以有效地提升图像的识别率,为日常生活中需要进行图像识别的产业提供相应的技术支持。     

融合残差结构和注意力机制的下颌骨CT图像分割方法

针对传统深度学习方法在下颌骨CT图像分割中存在的问题,本文提出一种融合残差结构和注意力机制的改进Unet网络。将注意力机制融入Unet的解码器,构建上采样注意力模块,在不同维度上进行平均池化和最大池化,使网络更加关注下颌骨区域的信息,增强下颌骨分割能力;将残差结构融入Unet网络的编码器,解决深度网络训练时的网络退化和梯度消失问题;采用迁移学习训练的方法,避免因下颌骨图像数据不足导致的网络收敛慢的问题。对比实验表明,改进Unet网络平均交并比达到94.68%,各评价指标均优于FCN、DeeplabV1和SegNet网络。     

基于DCResNet的SAR图像车辆目标识别

合成孔径雷达（SAR）图像自动目标识别中,特征提取和目标分类是两个重要环节。残差网络（ResNet）作为一种较新的卷积神经网络,凭借其对目标特征的自适应学习能力,在SAR图像分类领域表现突出。本文在ResNet基础上,设计出了密集连接型残差网络（DCResNet）,用于SAR图像目标识别。DCResNet在残差模块中增加了跳跃性连接的密度,不仅继承了ResNet的易学习的优点,还加强了特征的传播和利用率。除此之外,DCResNet采用平均池化的方式进行下采样,抑制了SAR图像中噪声对识别精度造成的影响。关于SAR图像目标识别的实验结果证明,本文提出的DCResNet与ResNet、AlexNet相比,不仅具有更快的收敛速度和推理速度,而且目标分类的准确率更高。     

基于改进沙漏网络的人体姿态估计方法

近年来人体姿态估计已成为计算机视觉领域的热门研究方向,堆叠沙漏网络是人体姿态估计领域中最具代表性的研究成果之一,但该网络对于图像细节特征的提取能力较差。为增强网络对细节特征的处理能力,本文提出了基于改进沙漏网络的人体姿态估计模型。该模型使用ResNet50提取高质量的图像底层特征,用步长为2的3×3卷积核代替maxpooling进行下采样,最大程度保留原有图像信息;考虑到不同分辨率下的特征丰富度具有一定差异性,使用不同的残差模块对不同分辨率的feature map进行处理,增强网络对特征的学习能力;最后使用反卷积最大化还原原始图像的局部特征。实验结果显示,本文模型在COCO测试集上的平均精度达到74.1%,比堆叠沙漏网络高出4.7%,检测精度有较大提升。     

结合时序动态图和双流卷积网络的人体行为识别

为了更好地对人体动作的长时时域信息进行建模,提出了一种结合时序动态图和双流卷积网络的人体行为识别算法。首先,利用双向顺序池化算法来构建时序动态图,实现视频从三维空间到二维空间的映射,用来提取动作的表观和长时时序信息;然后提出了基于inceptionV3的双流卷积网络,包含表观及长时运动流和短时运动流,分别以时序动态图和堆叠的光流帧序列作为输入,且结合数据增强、模态预训练、稀疏采样等方式;最后将各支流输出的类别判定分数通过平均池化的方式进行分数融合。在UCF101和HMDB51数据集的实验结果表明:与传统双流卷积网络相比,该方法可以有效利用动作的时空信息,识别率得到较大的提升,具有有效性和鲁棒性。     

基于OC_SVM的Steghide检测算法

通过对使用隐写软件Steghide隐藏信息前后图像T、A、P点数目变化规律的分析,对每幅图像构造一个特征 向量,并且结合支持向量机提出一种基于OC_SVM的Stegthide检测算法,同时,实验结果给出了该算法在不同信息嵌 入量情况下的检测性能。     

基于CMMI的PDM设计

为了提供目前产品数据管理(Product Dato Management,PDM)系统对产品开发过程管理的控制能力,实现产品开发过程中的实时测量与监控,提高管理质量,结合能力成熟度模型(Capability Maturity Model Integration,CMMI)在软件领域的成功经验,适应硬件产品开发领域的需要,在介绍了CMMI的主要思想之后,重点论述了以CMMI为基础定制企业PDM系统的可能性。对产品开发框架进行了分析,提出了基于CMMI的PDM系统概要设计模型。     

服务器分区技术浅述

简要介绍了分区技术的定义，分区的组成、最低配置和用途，最后阐述了分区技术在工程中的应用。     

通信与计算机领域伪代码一致性审查研究

通信、计算机领域的发明专利审查过程中,针对权利要求书中涉及伪代码的情形存在不同的审查观点.在对伪代码与自然语言、标记性程序语言进行辨析,以及对现行发明专利审查规范进行分析溯源的基础上,提出应站在技术人员的角度,按专利审查的一般标准,判断其是否符合专利申请的撰写规定和授权条件,权利要求是否清晰,再进行一致性审查的建议,对其他领域类似情形的发明专利审查具有借鉴意义.     

基于CAS的单点登录系统应用研究

随着信息系统的迅速发展,各类信息化应用系统逐步建立,但是各应用系统之间自成体系,从而导致了每使用一个系统就要重新登录一次,给用户的使用和管理员的管理带来了很多不便.本文研究基于CAS的单点登录系统应用,很好地解决了使用和管理困难问题,介绍了基于CAS的单点登录系统应用设计研究,系统采用用户管理LDAP轻量级目录服务、CAS中央认证服务,设计了一个统一管理界面,通过Web服务传递用户参数,实现了多应用系统的整合.     

基于片上可编程系统的视频车辆跟踪技术研究

针对目前具体产品中算法实现复杂且基于计算机(PC)平台的纯软件环境等问题.提出了一种视频车辆跟踪的嵌入式实现方法.利用可编程片上技术,使得视频检测摆脱PC平台的依赖.以Nios Ⅱ软核处理器和外设知识产权(IP)核为硬件平台,结合模拟/数字信号转换(A/D)和数字/模拟信号转换(D/A)的视频接口,以μC/OS为操作系...     

基于IMS的固定移动融合的探讨

分析了国内运营商当前所面临的困境与挑战,阐述了通过引入IMS进行固定移动融合解决当前面临的问题,重点对基于IMS的固定移动融合网络构架和实现固定移动融合的网络演进策略进行了相关的研究和探讨。     

智能公交支付服务系统的研究

文章提出了一种智能公交支付系统的框架以及应用场景,结合了现有的科学技术研究,为乘客提供公交卡空中充值,使乘客享受便捷、安全的公交支付服务;为乘客提供公交卡实名制认证和消费资金池,让乘客方便管理公交卡,摆脱公交卡遗失、余额无法找回等困扰,为乘客打造优质的出行服务体验。     

基于MongoDB的文本分类研究

文章基于流行的非关系型数据库MongoDB,结合Spark机器学习库中的朴素贝叶斯分类器和支持向量机,对豆瓣影评及京东商评进行情感分类,并采用准确率、召回率、F-Measure等指标对分类效果进行评价,最后测试了Spark-MongoDB平台的扩展性能。