深度学习在点云分类中的研究综述

点云数据被广泛用于多种三维场景,深度学习凭借提取特征自动化、泛化能力强等优势在三维点云的应用领域快速发展,逐渐成为点云分类的主流研究方法。根据提取方式的不同,将现有算法归纳为传统方法以及深度学习算法。着重介绍基于深度学习的代表性方法和最新研究,总结其基本思想以及优缺点,对比分析主要方法的实验结果;展望深度学习在点云分类领域的未来工作以及研究发展方向。     

深度学习下的病媒蚊虫分类

蚊虫是多种疾病的传播媒介,对病媒蚊虫的监测是预防蚊媒疾病的关键,针对传统病媒蚊虫的人工鉴定方法成本较高且效率低下,提出深度学习下的病媒蚊虫分类方法,基于迁移学习,微调(fine-tuning) ResNet18、DenseNet121、MobileNetV2这3种ImageNet预训练模型,在900张少量蚊虫数据集下采用K折交叉验证,对埃及伊蚊、白纹伊蚊、库蚊3种蚊虫进行分类,评估模型性能,平均峰值准确率分别达到了95%、97%、97%.最后,利用在900张蚊虫数据集下重新训练后的模型,对344张蚊虫图像进行预测,其中轻量化模型MobileNetV2达到了最高0.95的精准率(precision)、召回率(recall)、F1 score.结合3种模型的最终预测准确率,得出轻量化的模型MobileNetV2在少量数据集下表现更优.实验改变了以往的模型微调方式,通过设置模型分类层学习率为前层学习率的10倍,与前人实验相比,对白纹伊蚊的预测准确率提高了5%–6%,解决了少量数据样本的训练收敛问题,进一步拓展了病媒蚊虫识别的适用环境.     

一种只利用序列信息预测RNA结合蛋白的深度学习模型

RNA结合蛋白在选择性剪贴、RNA编辑及甲基化等多种生物功能中发挥非常重要的作用,从氨基酸序列预测这些蛋白的功能成为基因组功能注释领域的重要挑战之一. 传统的预测方法往往从序列中提取氨基酸的理化特性作为初始特征,忽略了motif及motif之间的位置信息,同时由于训练数据规模小、噪声大,导致预测的精度及可信度降低. 在此提出了一种从序列预测RNA结合蛋白的深度学习模型. 该模型利用2阶段卷积神经网络探测蛋白质序列的功能域,利用长短期记忆网络获得序列的定长特征表示并且能够学习到功能域之间的长短期依赖关系.预测算法中所用到的特征均是通过“学习”自动获得,克服了传统机器学习中特征选择过程过多的人工干预. 实验结果表明:模型在处理大规模序列数据时具有明显的优势.     

一种基于深度学习的恶意软件家族分类模型

恶意软件的家族分类问题是网络安全研究中的重要课题,恶意软件的动态执行特征能够准确的反映恶意软件的功能性与家族属性。本文通过研究恶意软件调用Windows API的行为特点,发现恶意软件的恶意行为与序列前后向API调用具有一定的依赖关系,而双向LSTM模型的特征计算方式符合这样的依赖特点。通过设计基于双向LSTM的深度学习模型,对恶意软件的前后API调用概率关系进行了建模,经过实验验证,测试准确率达到了99.28%,所提出的模型组合方式对恶意软件调用系统API的行为具有良好的建模能力,为了深入的测试深度学习方法的分类性能,实验部分进一步设置了对抗样本实验,通过随机插入API序列的方式构造模拟对抗样本来测试原始参数模型的分类性能,对抗样本实验表明,深度学习方法相对某些浅层机器学习方法具有更高的稳定性。文中实验为深度学习技术向工业界普及提供了一定的参考意义。     

用于糖尿病视网膜病变检测的深度学习模型

近年来,深度学习在计算机视觉方面取得了巨大的进步,并在利用计算机视觉完成医学影像的阅片工作方面展现出了良好的应用前景.针对糖尿病眼底病变筛查工作,通过构建两级深度卷积神经网络,完成了原始照片的特征提取、特征组合和结果分类,最终得出筛查结果.通过与医生的诊断结果进行比较,证明了模型的输出结果与医生诊断结果之间具有高度的一致性.同时,提出了利用弱监督学习进行细粒度图像分类的改进方法.最后,对未来研究的方向进行了展望.     

深度学习在高光谱图像分类领域的研究现状与展望

高光谱图像（Hyperspectral imagery,HSI）分类是高光谱遥感对地观测技术的一项重要内容,在军事及民用领域都有着重要的应用.然而,高光谱图像的高维特性、波段间高度相关性、光谱混合等使得高光谱图像分类面临巨大挑战.近年来,随着深度学习新技术的出现,基于深度学习的高光谱图像分类在方法和性能上得到了突破性的进展,为其研究提供了新的契机.本文首先介绍了高光谱图像分类的背景、研究现状及几个常用的数据集,并简要概述了几种典型的深度学习模型,最后详细介绍了当前的一些基于深度学习的高光谱图像分类方法,总结了深度学习在高光谱图像分类领域中的主要作用和存在的问题,并对未来的研究方向进行了展望.     

Classification of Glaucoma in Retinal Images Using EfficientnetB4 Deep Learning Model

Today, many eye diseases jeopardize our everyday lives, such as Diabetic Retinopathy (DR), Age-related Macular Degeneration (AMD), and Glaucoma. Glaucoma is an incurable and unavoidable eye disease that damages the vision of optic nerves and quality of life. Classification of Glaucoma has been an active field of research for the past ten years. Several approaches for Glaucoma classification are established, beginning with conventional segmentation methods and feature-extraction to deep-learning techniques such as Convolution Neural Networks (CNN). In contrast, CNN classifies the input images directly using tuned parameters of convolution and pooling layers by extracting features. But, the volume of training datasets determines the performance of the CNN; the model trained with small datasets, overfit issues arise. CNN has therefore developed with transfer learning. The primary aim of this study is to explore the potential of EfficientNet with transfer learning for the classification of Glaucoma. The performance of the current work compares with other models, namely VGG16, InceptionV3, and Xception using public datasets such as RIM-ONEV2 & V3, ORIGA, DRISHTI-GS1, HRF, and ACRIMA. The dataset has split into training, validation, and testing with the ratio of 70:15:15. The assessment of the test dataset shows that the pre-trained EfficientNetB4 has achieved the highest performance value compared to other models listed above. The proposed method achieved 99.38% accuracy and also better results for other metrics, such as sensitivity, specificity, precision, F1_score, Kappa score, and Area Under Curve (AUC) compared to other models.     

基于深度学习的卫星图像识别分类方法

卫星遥感技术是一种非常重要的地球空间监测技术.卫星遥感图像经过处理后具有数据量大和数据类型复杂多样的特点,传统方法进行识别分类耗费大量人力物力.为了降低工作量,并为后续处理提供便利,本文将深度学习算法应用于卫星图像的识别分类中,设计了一种基于VGGNet的识别分类方法,利用除雾算法对训练数据进行数据增强处理,并添加岭回归正则化层,利用标签之间的相关性进行预测,使得方法达到90%以上的F2 score,并在实验部分进行了对比验证.最后利用此方法搭建了一个基于Django的在线识别分类展示系统.     

基于深度学习的临床心电图分类算法

心电图反映了人体心脏健康状况,是临床诊断心血管类疾病的重要依据.随着心电图数量的快速增长,计算机辅助心电图分析的需求愈加迫切,心电图自动分类作为实现计算机辅助心电图分析不可或缺的技术手段,具有重要的医学价值.由于心电信号非常微弱、抗干扰性差,传统心电图分类算法存在测试集上效果好,实际临床应用效果欠佳的问题.为此,本文研...     

图像超分辨率深度学习研究及应用进展

图像超分辨率重建是用低分辨率图像重建出对应的高分辨率图像的过程。目前,图像超分辨率技术已经成功应用于计算机视觉和图像处理领域。近年来,由于深度学习具有能够从大量数据中自动学习特征的能力,因此被广泛应用于图像超分辨率领域中。介绍了图像超分辨重建的背景,详细总结了用于图像超分辨率的深度学习模型,阐述了图像超分辨率技术在卫星遥感图像、医学影像、视频监控、工业检测任务方面的应用。总结了图像超分辨算法的当前研究现状以及未来发展方向。     

深度学习模型GoogleNet-PNN对肝硬化的识别

针对传统机器学习人工提取特征耗时耗力,并且提取高质量特征存在一定困难等问题,将基于深度学习的方法,首次结合卷积神经网络和概率神经网络,提出了一种新的模型GoogleNet-PNN,其自动学习特征,避免了手动提取特征的繁琐性,而且结合了PNN训练容易、收敛速度快等特点,在肝病分类的实验中取得了较好的效果;并使用了迁移学习的方法,通过在自然图像集的预训练,然后应用到医学图像,避免了因样本不足而出现的过拟合问题,实验结果最终表明识别准确率要优于其他方法,达到了98%的客观识别率。     

基于深度学习的遥感图像茶园区域识别应用研究

得益于遥感技术的发展和深度学习在图像处理方面的进展,采用深度学习识别遥感图像的方法被广泛应用。与传统的统计农作物种植面积方法相比较,通过深度学习的方法来识别茶园种植区域,可以减少人工依赖,节约人力资源,实时获取数据,具有更高的时效性。数据来源于Bigmap,以贵州省卫星遥感图像为数据基础,提出了使用深度学习来识别茶园区域的应用方法。实验目标为从整张遥感图像中提取出茶园种植区域。首先对遥感图像进行数据预处理,然后采用人工目视解译的方法标注出茶园区域并制成数据集,将数据集导入神经网络进行训练获得网络模型,最后将验证图像放入到训练好的神经网络当中,获得验证结果;检测精确率为95.83%,检测召回率为85.00%。     

一种基于两阶段深度学习的集成推荐模型

近年来,深度学习技术被广泛应用于推荐系统领域并获得了很大的成功,然而深度学习模型的输入质量对学习结果具有很大影响,稀疏的输入特征向量不仅会增加后续模型训练的难度,而且容易导致学习结果落入局部最优.提出一个基于两阶段深度学习的集成推荐模型：首先,利用具有封闭式参数计算能力的边缘化堆叠去噪自动编码机进行用户和项目高层抽象特征的提取;然后,将得到的用户抽象特征和项目抽象特征进行连接并作为深度神经网络模型的输入向量,通过联合训练的方式进行参数学习和模型优化.此外,为了对低阶特征交互进行建模,推荐模型中还集成了基于原始特征向量的逻辑回归模型.在通用数据集上的大量对比实验研究表明：与当前流行的深度学习推荐方法相比,该方法在推荐精度和召回率方面都有所改善,甚至是在数据稀疏和冷启动的环境下.     

深度特征融合方法及其在叶片病害识别中的应用

农作物叶片病害的自动识别是计算机视觉技术在农业领域的一个重要应用. 近年来, 深度学习在农作物叶片病害识别上取得了一些进展, 但这些方法都是采用基于单一深度卷积神经网络模型的深度特征表示. 而不同的深度卷积神经网络模型对图像的表征能力的互补性这一有用的特性, 还没有得到关注和研究. 本文提出一种用于融合不同深度特征的网络模型MDFF-Net. MDFF-Net将两个预训练的深度卷积神经网络模型进行并联, 再为各个模型分别设置一个具有相同神经元个数的全连接层, 以将不同模型输出的深度特征变换成相同维度的特征, 再通过2个全连接层的非线性变换, 进一步提升特征融合的效果. 我们选取VGG-16和ResNet-50作为MDFF-Net网络的并联骨干网络, 在一个包含5种苹果叶片病害的公开数据集上进行实验. 实验结果显示, MDFF-Net网络的识别精度为96.59%, 取得了比VGG-16和ResNet-50单一网络更好的识别效果, 证明了该深度特征融合方法的有效性.     

基于深度学习的纹理布匹瑕疵检测方法

布匹瑕疵检测是纺织工业中产品质量评估的关键环节, 实现快速、准确、高效的布匹瑕疵检测对于提升纺织工业的产能具有重要意义. 在实际布匹生产过程中, 布匹瑕疵在形状、大小及数量分布上存在不平衡问题, 且纹理布匹复杂的纹理信息会掩盖瑕疵的特征, 加大布匹瑕疵检测难度. 本文提出基于深度卷积神经网络的分类不平衡纹理布匹瑕疵检测方法(Detecting defects in imbalanced texture fabric based on deep convolutional neural network, ITF-DCNN), 首先建立一种基于通道叠加的ResNet50卷积神经网络模型(ResNet50+)对布匹瑕疵特征进行优化提取; 其次提出一种冗余特征过滤的特征金字塔网络(Filter-feature pyramid network, F-FPN)对特征图中的背景特征进行过滤, 增强其中瑕疵特征的语义信息; 最后构造针对瑕疵数量进行加权的MFL (Multi focal loss)损失函数, 减轻数据集不平衡对模型的影响, 降低模型对于少数类瑕疵的不敏感性. 通过实验对比, 提出的方法能有效提升布匹瑕疵检测的准确率及定位精度, 同时降低了布匹瑕疵检测的误检率和漏检率, 明显优于当前主流的布匹瑕疵检测算法.     

一种基于深度学习的青铜器铭文识别方法

考古出土的青铜器铭文是非常宝贵的文字材料,准确、快速地了解其释义和字形演变源流对考古学、历史学和语言学研究均有重要意义.青铜器铭文的辨识需要综合文字的形、音、义进行研究,其中第一步也是最重要的一步就是分析文字的形体特征.本文提出一种基于两阶段特征映射的神经网络模型来提取每个文字的形体特征,最后对比目前已知的文字研究成果,如《古文字类编》、《说文解字》,得出识别的结果.通过定性和定量的实验分析,我们发现本文提出的方法可达到较高的识别精度.特别地,在前10个预测类别中（Top-10）准确率达到了94.2%,大幅缩小了考古研究者的搜索推测空间,提高了青铜铭文识别的效率和准确性.     

深度学习在图像识别中的应用研究综述

深度学习作为图像识别领域重要的技术手段，有着广阔的应用前景，开展图像识别技术研究对推动计算机视觉及人工智能的发展具有重要的理论价值和现实意义，文中对深度学习在图像识别中的应用给予综述。介绍了深度学习的由来，具体分析了深度信念网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络以及胶囊网络等深度学习模型，对各个深度学习模型的改进型模型逐一对比分析。总结近年来深度学习在人脸识别、医学图像识别、遥感图像分类等图像识别应用领域取得的研究成果并探讨了已有研究值得商榷之处，对深度学习在图像识别领域中的发展趋势进行探讨，指出有效使用迁移学习技术识别小样本数据，使用非监督与半监督学习对图像进行识别，如何对视频图像进行有效识别以及强化模型的理论性等是该领域研究的进一步方向。     

基于深度学习的图像风格迁移研究进展

图像风格迁移是计算机视觉领域的一个热点研究方向.随着深度学习的兴起,图像风格迁移领域得到了突破性的发展.为了推进图像风格迁移领域的发展,对基于深度学习的图像风格迁移的现有研究方法进行综述.对基于深度学习的图像风格迁移方法进行分类和梳理,并对比分析基于卷积神经网络和基于生成对抗网络的风格迁移方法,介绍了图像风格迁移的改进...     

基于深度学习的中文文本分类算法

针对现有情感分析模型将卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)建模分离的状况,论文提出了一种基于双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)和CNN相结合并带有注意力机制(Attention)的文本分类模型。模型先获取上下文语义特征,再融合局部语义特征,同时对每一时刻的特征信息给予多个不同权重关注。实验表明,该模型可以有效地增强分类语义特征的捕获能力,比使用单一神经网络或者它们的任意两两组合,该模型不论在训练速度还是在预测准确度方面都有很好的改善。     

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.