卷积神经网络研究综述

近年来,卷积神经网络在图像分类、目标检测、图像语义分割等领域取得了一系列突破性的研究成果,其强大的特征学习与分类能力引起了广泛的关注,具有重要的分析与研究价值。首先回顾了卷积神经网络的发展历史,介绍了卷积神经网络的基本结构和运行原理,重点针对网络过拟合、网络结构、迁移学习、原理分析四个方面对卷积神经网络在近期的研究进行了归纳与分析,总结并讨论了基于卷积神经网络的相关应用领域取得的最新研究成果,最后指出了卷积神经网络目前存在的不足以及未来的发展方向。     

全卷积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的热点研究课题,随着全卷积神经网络的迅速兴起,图像语义分割和全卷积神经网络的融合发展取得了非常卓越的成绩.通过对近年来高质量文献的收集,重点对全卷积神经网络图像语义分割方法进行总结.将收集的文献,按照应用场景的不同,划分为经典语义分割、实时性语义分割和RGBD语义分割,对具有代表性的分割方法...     

基于全卷积神经网络的医学图像语义分割研究进展综述

医学图像语义分割是计算机视觉和医疗领域的重要研究方向。基于全卷积神经网络的医学图像分割已经取得了显著进展,并在健康监测、疾病诊断和治疗方面得到广泛应用。文章总结了该领域的主要数据集和评价指标,回顾了现有的研究方法,尤其对于有突出贡献和技术引领的模型进行了详细介绍,并指出了现存的挑战和一系列有前景的研究方向。     

全卷积多并联残差神经网络

随着人工智能的火热发展,深度学习已经在很多领域占有了一席之地.作为深度学习中一个典型网络--残差神经网络模型自提出之日起就成为了众多研究者的关注点.然而,残差神经网络还有很大的改进空间.为了更好地解决反向传播中梯度减小的问题,本文提出了一种改进的残差神经网络,称为全卷积多并联残差神经网络.在该网络中,每一层的特征信息不仅传输到下一层还输出到最后的平均池化层.为了测试该网络的性能,分别在三个数据集(MNIST,CIFAR-10和CIFAR-100)上对比图像分类的结果.实验结果表明,改进后的全卷积多并联残差神经网络与残差网络相比具有更高的分类准确率和更好的泛化能力.     

卷积神经网络在目标检测中的应用综述

深度学习作为机器学习的一个分支,在各个领域的应用越来越广,已经成为语音识别、自然语言处理、信息检索等方面的一个主要发展方向;其在图像分类、目标检测等方面更是不断取得新的突破。文中首先梳理了卷积神经网络在目标检测中的典型应用;其次,对几种典型卷积神经网络的结构进行了对比,并总结了各自的优缺点;最后,讨论了深度学习现阶段存在的问题以及未来的发展方向。     

深度卷积神经网络的目标检测算法综述

目标检测是计算机视觉中的核心任务之一,在智能视频监控、自动化监测、工业检测等领域应用广泛。近些年来,随着深度学习的快速发展,基于深度卷积神经网络的目标检测算法逐渐替代了传统的目标检测算法,成为了该领域的主流算法。介绍了目标检测算法的常用数据集和性能评价指标,介绍了卷积神经网络的发展,重点分析比较了两阶段目标检测算法和单阶段目标检测算法,展望了基于深度卷积神经网络的目标检测算法未来的发展。     

基于全卷积神经网络的肝脏CT影像分割研究

针对腹部CT影像邻近器官对比度较低及因个体肝脏形状差异较大等引起肝脏分割困难的问题,提出了全卷积神经网络肝脏分割模型。首先通过卷积神经网络提取图像深层、抽象的特征,再通过反卷积运算对提取到的特征映射进行插值重构后得到分割结果。由于单纯进行反卷积得到的分割结果往往比较粗糙,因此,在反卷积之前,先融合高层与低层的特征,并且通过增加反卷积的层数、减少反卷积步长,得到了更为精确的分割结果。与传统卷积神经网络的分割方法相比,该模型可以充分利用CT影像的空间信息。实验数据表明该模型能够使腹部CT影像肝脏分割具有较高的精度。     

深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用研究综述

随着大数据时代的到来,含更多 隐含层的深度卷积神经网络(Convolutional neural networks, CNNs)具有更复杂的网络结构,与传统机器学习方法相比具有更强大的特征学习和特征表达能力。使用深度学习算法训练的卷积神经网络模型自提出以来在计算机视觉领域的多个大规模识别任务上取得了令人瞩目的 成绩。本文首先简要介绍深度学习和卷积神经网络的兴起与展,概述卷积神经网络的基本模型结构、卷积特征提取和池化操作。然后综述了基于深度学习的卷积神经网络模型在图像分类、物体检测、姿态估计、图像分割和人脸识别等多个计算机视觉应用领域中的研究现状 和发展趋势,主要从典型的网络结构的构建、训练方法和性能表现3个方面进行介绍。最后对目前研究中存在的一些问题进行简要的总结和讨论,并展望未来发展的新方向。     

基于卷积神经网络的目标检测研究综述

随着训练数据的增加以及机器性能的提高,基于卷积神经网络的目标检测冲破了传统目标检测的瓶颈,成为当前目标检测的主流算法。因此,研究如何有效地利用卷积神经网络进行目标检测具有重要的价值。首先回顾了卷积神经网络如何解决传统目标检测中存在的问题;其次介绍了卷积神经网络的基本结构,叙述了当前卷积神经网络的研究进展以及常用的卷积神经网络;然后重点分析和讨论了两种应用卷积神经网络进行目标检测的思路和方法,指出了目前存在的不足;最后总结了基于卷积神经网络的目标检测,以及未来的发展方向。     

基于全卷积网络的叠层薄片条纹检测方法

烟标、卡片等片状产品的准确计数对企业成本的控制具有重要价值。然而,薄片产品数量大、种类多,其端面图像易出现薄片条纹对比度低、灰度不均、宽度不一、粘连和断裂等问题。此外,传统视觉检测方法仅凭图像的单一特征无法实现多种叠层薄片的兼容检测。针对这些难题,提出一种基于深度卷积神经网络的叠层薄片条纹检测方法。此方法利用端到端卷积网络分割叠层薄片端面图像的条纹区域,用于薄片计数。实验结果表明,本文方法相比于传统方法具有更好的准确性和鲁棒性。深度卷积神经网络拥有较大的上下文和多尺度信息,从而可解决困扰传统图像处理方法面临的粘连、破损和低对比度等问题,拓宽叠层薄片智能计数的应用领域。     

轮廓指导的层级混合多任务全卷积网络

传统的深度多任务网络通常在不同任务之间共享网络的大部分层(即特征表示层).由于这样做会忽视不同任务各自的特殊性,所以往往会制约其适应数据的能力.提出了一种层级混合的多任务全卷积网络HFFCN,以解决CT图像中的前列腺分割问题.特别地,使用一个多任务框架来解决这个问题.这个框架包括一个分割前列腺的主任务和一个回归前列腺边界的辅助任务.这里,第2个任务主要是用来精确地描述在CT图像中模糊的前列腺边界.因此,HFFCN架构是一个双分支的结构,包含一个编码主干和两个解码分支.不同于传统的多任务网络,提出了一个信息共享模块,用以在两个解码分支之间共享信息.这使得HFFCN可以学习任务的通用层级信息,同时保留一些不同任务各自的特征表示.在一个包含有313个病人的313张计划阶段图片的CT图像数据集上做了详细的实验.实验结果证明了HFFCN网络可以超越现有其他先进的分割方法或者传统的多任务学习模型.     

基于异卷积神经网络的入侵检测

网络已经深入人们生产生活的各领域。然而,由于存在大量的非法入侵行为,网络所面临的安全问题也越来越严峻。因此,检测入侵以保障网络安全是一个亟待解决的问题。针对此,本文提出一种基于异卷积神经网络的入侵检测方法,采用深度学习的卷积神经网络模型完成对入侵数据的特征提取,然后根据2种不同结构的卷积神经网络训练数据,从而得到最优模型,用以判断网络入侵。最后,使用KDD 99数据进行对比实验,验证本文方法的准确性和精确性。     

基于全卷积神经网络的林木图像分割

针对传统方法进行图像分割易受噪声影响问题,提出了一种基于全卷积神经网络的林木图像分割方法。该方法不需要对图像进行预处理,利用上池化和反卷积层恢复图像分辨率,采用跳跃连接降低网络复杂度,同时避免了梯度消失问题,使用Dropout正则化随机激活网络隐藏单元以防止过拟合,后端结合全连接的条件随机场以恢复对象边缘的细节信息,进一步优化分割结果。该模型能够在林木图像上实现良好的分割。     

基于改进全卷积神经网络的玉米叶片病斑分割

玉米叶部病斑的准确分割是识别玉米叶部病害类别、实现作物精准施药的关键。为了准确分割出玉米叶部的病斑区域,提出了一种基于改进全卷积神经网络（Fully Convolutional Neural Network,FCN）的玉米叶片病斑分割方法。该方法的网络结构主要包括一个编码网络和对应的解码网络,在解码网络之后添加一个像素级别的分类器。编码网络结构是在传统VGG16网络的基础上进行改进,解码网络主要是对编码网络中的下采样层进行反卷积操作,通过对解码网络不断地进行训练,可以恢复编码网络输出特征图的分辨率,得到更为精确的分割效果。利用该研究方法与FCN、DeepLabV3、PSP Net等图像分割网络模型在不同的评价指标上进行比较,结果表明研究方法具有较好的分割性能,可以准确分割出玉米叶部的病斑区域。     

基于卷积神经网络的雷达目标检测方法

雷达目标检测近年来一直是雷达信号处理中的重要任务,在探测监控等安全领域中有非常重要的作用;针对传统恒虚警目标检测方法存在的环境适应能力较弱、复杂地形环境下雷达虚警数量急剧上升等问题,提出一种基于卷积神经网络的雷达目标检测方法;以雷达回波信号数据处理后得到的距离-多普勒图像作为模型的训练集和测试集,设计基于FasterR-CNN结构的雷达目标检测模型,训练模型并将测试结果与传统恒虚警目标检测算法结果相比较,所设计的模型提升了雷达目标检测正确率并较大地减少了虚警数量,这表明将卷积神经网络应用于雷达回波信号的处理任务中是可行的。     

松耦合图卷积文本分类网络

文本分类任务是自然语言处理领域内一个重要的研究问题.近年来,因处理复杂网络结构的出色能力,图神经网络模型(Graph Neural Network,GNN)受到广泛关注并被引入到文本分类任务中.在之前的研究中,基于图卷积网络(Graph Convolu-tional Neural Network,GCN)的分类模型使用...     

Deep Convolutional Neural Network Approach for COVID-19 Detection

Coronavirus disease 2019 (Covid-19) is a life-threatening infectious disease caused by a newly discovered strain of the coronaviruses. As by the end of 2020, Covid-19 is still not fully understood, but like other similar viruses, the main mode of transmission or spread is believed to be through droplets from coughs and sneezes of infected persons. The accurate detection of Covid-19 cases poses some questions to scientists and physicians. The two main kinds of tests available for Covid-19 are viral tests, which tells you whether you are currently infected and antibody test, which tells if you had been infected previously. Routine Covid-19 test can take up to 2 days to complete; in reducing chances of false negative results, serial testing is used. Medical image processing by means of using Chest X-ray images and Computed Tomography (CT) can help radiologists detect the virus. This imaging approach can detect certain characteristic changes in the lung associated with Covid-19. In this paper, a deep learning model or technique based on the Convolutional Neural Network is proposed to improve the accuracy and precisely detect Covid-19 from Chest Xray scans by identifying structural abnormalities in scans or X-ray images. The entire model proposed is categorized into three stages: dataset, data pre-processing and final stage being training and classification.