结合SoftPool的VGG19与CapsNet相级联的表情识别模型研究

表情识别作为计算机视觉领域的研究热点,在情感识别、人机交互、智能安防等领域有着重要的应用.文章针对VGG19在训练人脸表情数据集时由于全连接层参数量过大而易过拟合的问题,利用胶囊网络CapsNet对VGG19的全连接层进行替换,以实现VGG19与CapsNet相级联,从而改善训练时过拟合的问题,同时使得级联后的模型在RAF-DB数据集上的精度提高了5.28％.针对VGG19特征提取网络的MaxPool易丢失人脸特征图信息的问题,利用SoftPool对MaxPool进行替换,从而在最大程度上保留了人脸的细粒度特征.实验结果表明,改进后的模型在RAF-DB数据集上取得了 84.21％的精度,在FER2013数据集上取得了 73.16％的精度,表情识别效果更优.     

结合注意力机制和密集连接网络的车辆检测方法

为提高算法对车辆检测的准确性,解决原有算法在复杂交通场景下对车辆检测效果不佳的问题,提出一种基于注意力机制和改进密集连接网络结构的车辆检测方法。首先在过渡层中使用SoftPool整合密集块之间的特征信息;其次通过轻量化通道注意力机制加强有效通道特征的表达,将其作为Darknet-53的深层特征提取层;引入CIOU损失作为模型的边界框位置预测损失项,使用深度可分离卷积缩减模型体积;与原算法相比mAP值提高2.6%,模型体积缩减为原来的42%,实验证明本算法在复杂交通场景下具有良好的检测性能。