基于深度学习的眼底视网膜图像疾病分类研究

提出了一种基于深度学习的多疾病分类方法,实现了一个完整的眼底视网膜图像辅助诊断解决方案。将Resnet50作为主干网络,并且利用多任务学习来解决多标签分类问题,根据左右眼的相关性对左右眼图像进行拼接,融合左右眼特征,从而提高模型的精度。由于基于眼底图像的疾病分类本质上是根据图像上的病灶来判断的,因此引入注意力机制来使得模型更关注病灶特征,增强网络对有效特征的学习能力。最后通过多模型融合技术,进一步提高模型的精度。通过设计多组对比实验,确定Resnet50主干网络为本实验最佳选择,而注意力机制的引入和多模型融合使得模型的诊断准确率提升。     

基于级联多任务深度学习的卡口识别引擎研究

针对在将卡口非结构化视频图像数据转化为智能结构化信息的过程中存在环境的复杂性、需求的多样性、任务的关联性和识别的实时性等问题,提出了一种级联多任务深度学习网络的卡口识别引擎方法,其通过充分利用分割、检测、识别等任务之间的相互联系实现了高精度的、高效的、同步实时的卡口车辆多种基本信息的识别(车型、品牌、车系、车身颜色以及车牌等识别任务)。首先,利用深度卷积神经网络自动完成车型的深度特征学习,在特征图上进行逻辑回归,从卡口道路复杂背景中提取出感兴趣区域(包括多车辆对象);然后,利用多任务深度学习网络对提取出来的车辆对象实现多层次的多任务识别。实验结果表明,提出的方法在识别精度和效率上都明显优于传统计算机视觉方法和现有的基于深度学习的识别引擎技术,该方法对车型、品牌、车系及车牌的识别与检测精度均达到98%以上,检测效率提升了1.6倍。     

基于深度学习的女装图片分类探索

互联网商品图像的属性分类是人工智能领域的重要研究课题之一,针对商品图像属性分布不 平衡以及不同属性间存在相关性等问题,该文以女装图像为分类目标,提出了一种基于卷积神经网络的商品图像分类方法。首先,从电商网站获取大量商品图像,并进行人工标注;然后,基于卷积神经 网络框架,采用了一种有效的采样策略,通过增加新的损失函数,实现了基于多任务学习方法的商品图像属性准确分类;最后,通过对不同策略下分类结果的对比分析,验证了该方法的有效性。结果显 示,所提出方法具有较高的分类精度。     

基于时序图像深度学习的电熔镁炉异常工况诊断

超高温电熔镁炉（Fused magnesium furnace,FMF）生产炉况监测困难,易发生欠烧异常工况,不仅造成产品质量下降,也直接危害生产安全与人员安全.现有的人工巡检方式实时性差,容易发生漏报和误报,甚至导致铁制炉壳烧透、烧漏.针对该问题,本文采用视频信号,利用电熔镁炉欠烧工况的时空特征,即在炉壳表面出现的局部不规则高亮区域的空间特征,以及该高亮区域随时间呈现出亮度增强、面积变大的时序特征,提出一种基于卷积循环神经网络（Convolutional recurrent neural network,CRNN）的电熔镁炉异常工况诊断新方法.该方法包括图像序列一致性变换和时序残差图像提取预处理、基于卷积神经网络（Convolutional neural network,CNN）的空间特征提取、基于循环神经网络（Recurrent neural network,RNN）的时序特征提取、基于加权中值滤波的工况自动标记.最后采用实际的电熔镁炉炉壳的视频信号,进行了所提方法与现有的两种深度学习网络模型的实验比较研究,结果说明了所提方法的优越性.     

基于深度学习的视频异常检测研究综述

视频异常检测涉及概率统计、机器学习和深度学习等方法.文中旨在综合作者课题组研究成果和其它前沿科研工作,聚焦于基于深度学习的视频异常检测方法,全面探讨该领域的背景、挑战与解决方案.综合领域内的大多数相关论文,对其进行系统分析,以期为学者提供现阶段研究进展的基础认知.对基于深度学习的视频异常检测方法进行分类、分析,总结各类方法的网络模型选择,详细介绍常用数据集和性能评价指标,以性能对比突显各类方法的优势,并对视频异常检测领域的未来研究方向和应用场景进行深入探讨和展望.     

基于深度学习的目标检测算法综述

传统目标检测算法大多基于滑动窗口和人工特征提取,存在计算复杂度高和在复杂场景下鲁棒性差的缺点。近年来,研究人员将深度学习技术应用于目标检测领域,显著提高了算法性能。相比传统算法,基于深度学习的目标检测算法具有速度快、准确性高和在复杂条件下鲁棒性强的优点。从评价指标、公开数据集、传统算法框架等方面对目标检测任务进行阐述,按照是否存在显式的区域建议和是否定义先验锚框两种分类标准,对现有基于深度学习的目标检测算法进行分类,分别介绍算法的演进路线并总结算法机制、优势、局限性及适用场景。在此基础上,分析对比代表性算法在公开数据集中的表现,并对基于深度学习的目标检测的未来研究方向进行展望。     

基于深度学习的交通流量预测研究

交通流量序列具有不平稳性、周期性、易受节假日等因素影响的特点，因此交通流量预测是一项困难的任务。针对交通流量序列的预测问题，设计了一种基于深度学习的交通流量预测模型。模型融合了卷积神经网络和长短时记忆神经网络两种网络结构，卷积神经网络用于提取特征分量，长短时记忆神经网络综合提取出来的特征分量做序列预测。通过在贵州省高速公路车流量数据集上的验证，模型比传统的预测方法具有更高的精确度和实时性，在不同数据集上的泛化性能良好。     

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。     

基于深度学习的图像识别技术的研究

随着科技的蓬勃发展,人工智能逐渐应用于图像处理领域。传统图像处理与识别以人为提取特征为手段,但大量特征提取给图像识别造成了一定困扰,由此引进了深度学习图像识别技术。相比于传统方法,深度学习能够提供基于学习的特征表示,在自动特征提取和分割识别准确率方面具有良好表现。基于此,针对深度学习的图像识别技术进行综述,并总结了讨论内容。     

基于深度学习的图像风格转换研究

随着深度学习的发展,图像风格转换任务开始使用卷积神经网络实现。针对传统图像转换网络在转换后,保留纹理细节的能力不足的问题,本文基于Justin等人的风格转换模型,优化了转换网络中的残差结构,并结合生成对抗的思想,改进了风格转换模型,使模型能提取图像中更抽象的特征,并对损失函数进行调整,进一步提升生成图像的质量。实验表明,本文方法在进行图像风格转换时,有效提升了风格化效果并且通过比较在多种评价指标下得到的结果,可知图像质量得到提升。     

基于深度学习的时间序列数据异常检测方法

针对类间分布不平衡的时间序列数据的异常检测问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的检测方法.首先采用抽样法对不平衡时间序列数据进行预处理;其次,将处理后的时间序列数据转换为尺度一致、时长一致的片段;最后将数据送入具有4层隐藏层结构的卷积神经网络模型中进行异常检测.实验结果表明,所提方法弥补了现存的检测技术由于忽略数据分布的偏斜性而造成的少数类检测精度低的缺点,并通过与现有的时间序列分类方法的比较,验证了所提方法的高效性.     

基于深度学习的字符型验证码识别研究

字符型验证码作为常见的验证码类型,被广泛应用在各种网络平台,作为一种防止自动化脚本入侵的信息安全手段.针对这种验证码识别问题提出了一种基于卷积神经网络来识别字符型图片验证码的方法.采用TensorFlow深度学习框架对卷积神经网络模型进行训练,将灰度化的验证码图像作为输入,通过验证码数据集进行实验.结果表明,该模型对识...     

基于深度学习的轻量级和多姿态人脸识别方法

目前基于深度学习的人脸识别方法存在识别模型参数量大、特征提取速度慢的问题,而且现有人脸数据集姿态单一,在实际人脸识别任务中无法取得好的识别效果。针对这一问题建立了一种多姿态人脸数据集,并提出了一种轻量级的多姿态人脸识别方法。首先,使用多任务级联卷积神经网络（MTCNN）算法进行人脸检测,并且使用MTCNN最后包含的高层特征做人脸跟踪;然后,根据检测到的人脸关键点位置来判断人脸姿态,通过损失函数为ArcFace的神经网络提取当前人脸特征,并将当前人脸特征与相应姿态的人脸数据库中的人脸特征比对得到人脸识别结果。实验结果表明,提出方法在多姿态人脸数据集上准确率为96.25%,相较于单一姿态的人脸数据集,准确率提升了2.67%,所提方法能够有效提高识别准确率。     

细粒度图像分类的深度学习方法

细粒度图像分类旨在从某一类别的图像中区分出其子类别,通常细粒度数据集具有类间相似和类内差异大的特点,这使得细粒度图像分类任务更加具有挑战性.随着深度学习的不断发展,基于深度学习的细粒度图像分类方法表现出更强大的特征表征能力和泛化能力,能够获得更准确、稳定的分类结果,因此受到了越来越多研究人员的关注和研究.首先,从细粒度...     

基于深度卷积神经网络的行人检测

行人检测一直是目标检测研究与应用中的热点。目前行人检测主要通过设计有效的特征提取方法建立对行人特征的描述,然后利用分类器实现二分类。卷积神经网络作为深度学习的重要组成,在图像、语音等领域得到了成功应用。针对人工设计的特征提取方法难以有效表达复杂环境下行人特征的问题,提出采用多层网络构建深度卷积神经网络实现对行人检测的方法。系统分析了卷积神经网络层数、卷积核大小、特征维数等对识别效果的影响,优化了网络参数。实验结果表明该方法对于行人检测具有很高的识别率,优于传统方法。     

基于深度学习的鱼类分类算法研究

回顾近年来国内外对鱼类分类的研究进展,指出传统方法存在的缺陷。深度学习是目前图像分类的主流方法。研究基于卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Network)的鱼类分类模型,并以该模型为基础,进一步提出利用迁移学习,以预训练网络的特征结合SVM算法(Pre CNN+SVM)的混合分类模型。实验以Fish4-Knowledge(F4 K)作为数据集,使用Tensor Flow训练网络模型。实验结果表明,利用Pre CNN+SVM算法,取得了98.6%的准确率,较传统方法有显著提高。对于小规模数据集,有效解决了需要人工提取特征的不可迁移性。