基于集成分类型深度神经网络的视网膜眼底血管图像分割

深度学习;卷积神经网络;图像分割;集成学习     

基于深度神经网络的遥感图像分类算法综述

准确、高效的遥感图像分类是遥感图像解析的重要研究内容之一。近年来,随着机器学习技术的发展,深度神经网络日渐成为一种有效的遥感图像分类处理方法。分析了遥感图像分类目前存在的一些问题,并简要阐述了几种典型的深度神经网络的原理结构;然后根据遥感图像分类的研究现状和深度神经网络对遥感图像分类的研究现状,总结了深度神经网络在遥感图像分类技术应用中的发展趋势。     

基于深度卷积神经网络的快速图像分类算法

为了应对大量图像的分类问题,提出一种基于深度卷积神经网络和CUDA-cuDNN并行运算的快速图像分类方法。该方法利用深度卷积神经网络自动学习特征的优势来解决手工设计特征普适性差等问题,同时结合基于CUDA架构的cuDNN并行运算策略来提高训练速度和加快分类速度,并且针对深度卷积神经网络易受参数扰动等缺点,引入批量正则化（Batch Normalization）以提高算法的鲁棒性。实验结果表明,该方法不仅大幅缩短了训练时间同时加快了图像的分类速度,而且进一步降低了图像分类的错误率。     

基于深度卷积神经网络的图像重建算法

视频或者图像在传输过程中,可能出现随机性的误码、突发性的误码、传输中的丢包等等,对解码出的图像数据也会有严重的影响.本文提出了基于深度学习的图像重建算法：一种基于图像背景预测生成模糊区域内容的无监督图像重建神经网络模型.为了重建出逼真的图像,神经网络模型需要既理解整个图像的内容,又为缺失的部分重构出一个合理的假设.损失函数包含标准像素级重建损失和对抗损失,在训练卷积神经网络模型时,能够更好地处理图像中的结构细节产生更清晰的结果.通过实验可以发现本文设计的深度卷积神经网络模型与基于样本插值的算法相比在图像重建中有着较好的效果.     

基于深度卷积神经网络的图像检索算法研究

为解决卷积神经网络在提取图像特征时所造成的特征信息损失,提高图像检索的准确率,提出了一种基于改进卷积神经网络LeNet-L的图像检索算法。首先,改进LeNet-5卷积神经网络结构,增加网络结构深度。然后,对深度卷积神经网络模型LeNet-L进行预训练,得到训练好的网络模型,进而提取出图像高层语义特征。最后,通过距离函数比较待检图像与图像库的相似度,得出相似图像。在Corel数据集上,与原模型以及传统的SVM主动学习图像检索方法相比,该图像检索方法有较高的准确性。经实验结果表明,改进后的卷积神经网络具有更好的检索效果。     

基于卷积神经网络的图像分割应用

近年来,计算机视觉领域随着深度学习的发展取得了长足进步,而该领域中卷积神经网络发挥了重要作用。计算机视觉领域的发展与物品识别检测、视频监控分析等息息相关,在日常生活和生产中具有重要作用。作为其最基本的算法之一,图像语义分割更是关键所在,只有保证图像语义分割,才能使后续算法正常执行分类或者识别命令。基于此,探讨了卷积神经网络在计算机视觉领域尤其是图像分割方面的应用,以提升图像分割算法的效率及效果。     

基于深度学习的图像语义分割算法综述

随着自动驾驶及虚拟现实技术等领域的发展,图像语义分割方法受到越来越多的计算机视觉和机器学习研究人员的关注。首先介绍了图像语义分割领域的常用术语以及需要了解的背景概念,并介绍语义分割问题中几种经典的深度学习算法,如全卷积神经网络(FCN)、Deeplab等。最后针对当前图像语义分割算法的应用,总结展望未来研究方向。     

基于类别先验与深度神经网络特征的显著性检测

现有的显著性检测算法多基于图像底层特征,在内容复杂的图像上应用时容易受到干扰。为此,提出一种加入类别先验信息的显著性检测算法。基于深度神经网络生成的特征图谱,选择对预训练集分类结果有正向贡献的部分加权重组,根据保留的空间信息生成显著性图像,结合颜色对比和图像过分割算法进行显著性目标分割。在网络图像组成的公开测试集上的实验结果表明,与IT,SR等算法相比,该算法的平均正确率、召回率和F值都有明显提高。     

基于深度神经网络的图像修复算法综述

深度学习的快速发展使计算机视觉技术应用越来越广泛,同时利用深度神经网络根据破损图像的已知信息对图像复原的修复技术成为关注的热点。对近年基于深度神经网络的图像修复方法进行了综述和分析：按照模型优化的方向,对图像修复方法进行分类综述;介绍了图像修复常用的数据集和性能评价指标,并在相关数据集上对各种基于深度神经网络的破损图像修复算法进行性能评价和分析;总结和分析了现有图像修复方法面临的挑战和未来研究方向。     

基于卷积神经网络的图像分类算法综述

卷积神经网络（CNN）是目前基于深度学习的计算机视觉领域中重要的研究方向之一。它在图像分类和分割、目标检测等的应用中表现出色,其强大的特征学习与特征表达能力越来越受到研究者的推崇。然而,CNN仍存在特征提取不完整、样本训练过拟合等问题。针对这些问题,介绍了CNN的发展、CNN经典的网络模型及其组件,并提供了解决上述问题的方法。通过对CNN模型在图像分类中研究现状的综述,为CNN的进一步发展及研究方向提供了建议。     

基于卷积神经网络的肺结节分类算法

肺部的检查是每年体检的重要一部分。体检中有成百上千的病例,而每个病例中含有许多的肺部横切面CT图像。这些都需要专业医生去逐个筛查出存在肺结节的病例,不仅工作量大而且存在误筛的可能。针对上述问题,把卷积神经网络（CNN）引入筛查存在肺结节的CT图像诊断,提出一种基于CNN的分类算法。在LIDC数据库的实验结果表明,对比应用广泛的lenet-5网络和传统方法等,使用自定义的卷积神经网络将分类的正确率提升了4到10个百分点不等。AUC值为0.821?6,也是几个分类器中最大的。相比于其他方法,该方法能较为准确地识别肺部CT图像,可以为临床诊断提供较为客观的参考。     

深度卷积神经网络在医学图像分割中的应用研究

在临床医学影像诊断中,仅靠医生个人经验和传统技术手段难以精准识别医学图像结果,而依托计算机技术对医学图像处理,不仅能提高医生对医学图像的诊断效率,而且能减少医生的主观性判断,有利于提升医学诊断质量。在计算机领域卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）对图像分析具有显著优势。基于此,文章分析深度卷积神经网络在医学图像分割中的应用。     

融合深度图像的卷积神经网络语义分割方法

该文提出了一种基于深度学习框架的图像语义分割方法,通过使用由相对深度点对标注训练的网络模型,实现了基于彩色图像的深度图像预测,并将其与原彩色图像共同输入到包含带孔卷积的全卷积神经网络中。考虑到彩色图像与深度图像作为物体不同的属性表征,在特征图上用合并连接操 作而非传统的相加操作对其进行融合,为后续卷积层提供特征图输入时保持了两种表征的差异。在两个数据集上的实验结果表明,该法可以有效提升语义分割的性能。     

基于并行深度卷积神经网络的图像美感分类

随着计算机和社交网络的飞速发展, 图像美感的自动评价产生了越来越大的需求并受到了广泛关注. 由于图像美感评价的主观性和复杂性, 传统的手工特征和局部特征方法难以全面表征图像的美感特点, 并准确量化或建模. 本文提出一种并行深度卷积神经网络的图像美感分类方法, 从同一图像的不同角度出发, 利用深度学习网络自动完成特征学习, 得到更为全面的图像美感特征描述; 然后利用支持向量机训练特征并建立分类器, 实现图像美感分类. 通过在两个主流的图像美感数据库上的实验显示, 本文方法与目前已有的其他算法对比, 获得了更好的分类准确率.     

深度神经网络图像语义分割方法综述

图像语义分割是计算机视觉领域近年来的热点研究课题,随着深度学习技术的兴起,图像语义分割与深度学习技术进行融合发展,取得了显著的进步,在无人驾驶、智能安防、智能机器人、人机交互等真实场景中应用广泛。首先对应用于图像语义分割的几种深度神经网络模型进行简单介绍,接着详细阐述了现有主流的基于深度神经网络的图像语义分割方法,依据实现技术的区别对图像语义分割方法进行分类,并对每类方法中代表性算法的技术特点、优势和不足进行分析与总结。之后归纳了图像语义分割常用的大规模公共数据集和性能评价指标,并在此基础上对经典的语义分割方法的实验结果进行了对比,最后对语义分割领域未来可行的研究方向进行展望。     

深度卷积神经网络下的图像风格迁移算法

针对图像风格迁移中出现的图像扭曲、内容细节丢失的问题,提出一种基于深度卷积神经网络的带有语义分割的图像风格迁移算法。定义内容图像损失和风格图像损失函数;对内容图像与风格图像分别进行语义分割,并将Matting算法作用在内容图像上,使用最小二乘惩罚函数来增强图片边缘真实性;进行图像的内容重建和风格重建生成新的图像。分析比较Neural Style改进方法、CNNMRF方法和带有语义分割的图像风格迁移方法生成的图像。实验结果和质量评估表明,70%带有语义分割的图像风格迁移方法生成的图像没有明显的图像扭曲,且内容细节完好。所以,该方法可以解决图像扭曲和细节丢失的问题,使内容丰富的图像可以得到精确的风格迁移。     

基于深度残差网络图像分类算法研究综述

近年来,由于计算机技术的飞速迅猛发展,特别是硬件条件的改善,计算能力不断提高,深层神经网络训练的时间大大缩短,深度残差网络也迅速成为一个新的研究热点.深度残差网络作为一种极深的网络架构,在精度和收敛等方面都展现出了很好的特性.研究者们深入研究其本质并在此基础上提出了很多关于深度残差网络的改进,如宽残差网络,金字塔型残差网络,密集型残差网络,注意力残差网络等等.本文从残差网络的设计出发,分析了不同残差单元的构造方式,介绍了深度残差网络不同的变体.从不同的角度比较了不同网络之间的差异以及这些网络架构在常用图像分类数据集上的性能表现.最后我们对于这些网络进行了总结,并讨论了未来深度残差网络在图像分类领域的一些研究方向.