基于改进的YOLOv3算法的乳腺超声肿瘤识别

为了提高乳腺癌诊断的效率以及准确性,本文提出一种基于改进的YOLOv3算法来构建一个乳腺超声肿瘤识别算法,辅助医生进行乳腺癌的诊断。首先在Res2Net网络上融入SE模块构建SE-Res2Net网络来取代原始YOLOv3中的特征提取网络,以此提升模型特征提取的能力。然后通过搭建一个新型下采样模块（downsample block）来解决原始模型中下采样操作容易出现信息丢失的不足。最后为了进一步提升模型特征提取的能力,结合残差连接网络以及密集连接网络的优点构建Res-DenseNet网络来替换原始模型的残差连接方式。实验结果表明:改进后的YOLOv3算法比原始YOLOv3算法的mAP提高了4.56%,取得较好的检测结果。     

基于迁移学习的无监督跨域人脸表情识别

本文主要研究了基于迁移学习的无监督跨域人脸表情识别.在过去的几年里,提出的许多方法在人脸表情识别方面取得了令人满意的识别效果.但这些方法通常认为训练和测试数据来自同一个数据集,因此其具有相同的分布.而在实际应用中,这一假设通常并不成立,特别当训练集和测试集来自不同的数据集时,即跨域人脸表情识别问题.为了解决这一问题,本...