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近年来,深度学习模型在各种计算机视觉方面都展现出了远远优于传统方法的性能,在自然场景中的文字区域定位问题中引入深度学习方法无疑也是大势所趋。文章提出了一种基于深度全卷积网络方法的文字区域定位方法,实现了端到端的训练、检测,使得训练更为有效,检测过程更加高效。最终文中方法在ICDAR 2015数据集上对比基于MSER等的传统方法有了很大提升,达到了86.57%的查准率和82.1%的召回率。 相似文献
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利用卷积神经网络进行毫米波图像违禁物体定位 总被引:1,自引:0,他引:1
随着毫米波器件的成熟,毫米波成像雷达已经应用于人体安检.但毫米波图像中违禁物体的定位仍然是一个艰巨的任务,这极大地限制了毫米波成像雷达的应用.文章将卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)应用于毫米波图像,自动定位毫米波图像中的违禁物体,如枪、刀等.利用滑动窗口在输入图像上滑动,并通过CNN得到各个子图块存在违禁物体的概率.图像块是相互交叠的,将各子图块的概率值累积起来,得到概率累积图.概率累计图反映了违禁物体的位置.由于CNN和概率累积图的应用,在实验中,该方法获得了很高的定位准确率,验证了该方法的有效性. 相似文献
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现阶段在开展目标检测工作时,当需要更换检测目标时就需要完成卷积神经网络的重新训练,导致在更换检测目标时投入更多的训练成本,花费更多的时间,降低了目标检测的准确率和效率。针对这种问题,提出了准确划分检测目标各个检测状态的种类,对输入的图像实时使用卷积神经网络图像分类模型完成图像分类,借助图像分类类别来完成检测目标状态判定。测试表明,这种方法能够满足检测目标快速更换的要求,能够极大提高检测目标的准确性,同时也在很大程度上降低了训练成本。 相似文献
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文本图像倾斜校正是文字识别前端的重要预处理环节.为了克服现有方法的倾斜角度检测范围只在-90°~90°的缺点,将文本图像倾斜角度检测问题转换为倾斜角度类检测问题,利用深度卷积神经网络的分类功能,选取适当的损失函数,设计了一阶段二分类和多阶段多分类的检测结构,实现了多种文本图像倾斜角度类的检测,进而得到了文本图像的倾斜角... 相似文献
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《电子技术与软件工程》2019,(1)
本文阐述了卷积神经网络的基本概念,并基于此引出全卷积神经网络和带孔卷积等卷积神经网络,对其含义、优缺点及其在图像语义分割中的应用进行了进一步的介绍和总结。本文阐述了卷积神经网络的基本概念,并基于此引出全卷积神经网络和带孔卷积等卷积神经网络,对其含义、优缺点及其在图像语义分割中的应用进行了进一步的介绍和总结。 相似文献
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《电子技术与软件工程》2019,(22)
本文针对环境监控视频图像分类,文章从集成卷积神经网络的角度,探析了其在图像分类中的有效应用,以卷积神经网络实现图像处理,建立不同计算神经节点,评估图像并进行分类。实验结果表明,深度神经网络拥有最大间隔和最小分类误差,是对交叉熵准则的有效补充,对图像的分类处理结果良好,值得进一步的研究和推广。 相似文献
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TensorFlow是Google公司发布的开源人工智能深度学习框架,卷积神经网络是进行图像识别的一种有效方法。本文在研究Tensorflow深度学习框架以及卷积神经网络的基础上,利用keras官方下载的cifar数据集,采用LeNet-5算法对数据进行了处理、建模、训练、并对模型进行了评估以及保存,利用测试集完成测试后,不同图像识别的准确率有所不同,青蛙识别的准确率最高,为79%,汽车的识别准确率为78%,猫和狗的识别准确率最低,分别为41%和53%,所有图像识别的平均准确率为65%。 相似文献
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为了有效提高深度图像的分辨率,文中借鉴经典SqueezeNet网络结构,提出一种基于Fire Module的卷积神经网络模型。该算法实现了直接从低分辨率图像到高分辨率图像的映射和转化,其中Fire Module作为网络的非线性映射模块,在减少参数的同时可学习图像的深层特征。为了避免插值预处理,在网络的输出层引入反卷积层,实现3倍上采样和高分辨率图像的输出。实验表明,采用该基于Fire Module的卷积神经网络模型的反卷积算法得到的超分辨率图像细节更加丰富,客观指标PSNR值和SSIM值的评价也明显优于其他算法。 相似文献
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传统的卷积神经网络使用池化层对信息进行降维操作,通常会造成信息损失,从而影响网络的表达能力.针对这一问题,使用参数池化层(Parameterized Pooling Layer)替代传统卷积神经网络中的池化层,提出参数池化卷积神经网络(Parameterized Pooling CNN,PPCNN).参数池化层在仅仅增加了少量网络参数的情况下,最大可能的保留了卷积神经网络中希望被保留下来的特征;同时,由于增加了池化层前向传播的信息,从而影响了反向传播算法中权值的更新,网络收敛速度更快;实验结果表明,PPCNN模型与传统卷积神经网络模型以及部分改进模型相比,参数池化卷积神经网络模型是有效的. 相似文献
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一种用于图像二值化的细胞神经网络模型 总被引:3,自引:0,他引:3
本文提出了一种用于图像二值化的神经网络模型,它们称它为数字式细胞神经网络。它基于蔡少堂等提出的细胞神经网络概念,但采用了神经元离散时间的数字动力学技术,利用这个模型,只要通过简单的整数运算就可以并行高速地对灰度图像进行二值化,对于不同邻接和权值的选择得到了比传统二值化方法更自然的二值图像。另外,所提出的神经网络模型非常适合于数字VLSI实现。 相似文献
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主要利用人工神经网络的理论知识研究在图像识别中的应用为目的,研究图像识别中图像分割的技术,同时详细分析了多层前馈神经网络的描述及BP算法工作过程。介绍隐层的选择及隐层神经元数选择的一些经验方法。针对BP算法存在的问题,提出加可变动量因子的BP算法,通过对网络训练过程参数调整以及增加可变动量因子等方面进行优化改进,实验证明加快了训练速度,改善了BP网络的学习效果。 相似文献
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树种调查一直面临着成本高、效率低、精度不高等问题.利用遥感手段能大大提高树种类型调查的工作效率、节省成本;卷积神经网络(CNN)虽然已经在自然图像分类领域取得了许多突破,但是较少有人将CNN模型用于单木树种分类.基于上述考虑,搭建出CNN模型,并与高分遥感影像相结合,进行单木树种分类.在利用高分影像半自动化构建单木树种... 相似文献
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为解决传统遥感图像分类方法特征提取过程复杂、特征表现力不强等问题,该文提出一种基于深度卷积神经网络和多核学习的高分辨率遥感图像分类方法。首先基于深度卷积神经网络对遥感图像数据集进行训练,学习得到两个全连接层的输出将作为遥感图像的两种高层特征;然后采用多核学习理论训练适合这两种高层特征的核函数,并将它们映射到高维空间,实现两种高层特征在高维空间的自适应融合;最后在多核融合特征的基础上,设计一种基于多核学习-支持向量机的遥感图像分类器,对遥感图像进行精确分类。实验结果表明,与目前已有的基于深度学习的遥感图像分类方法相比,该算法在分类准确率、误分类率和Kappa系数等性能指标上均有所提升,在实验测试集上3个指标分别达到了96.43%, 3.57%和96.25%,取得了令人满意的结果。
相似文献19.
车辆检测是遥感图像分析领域的热点研究内容之一,车辆目标的智能提取和识别,对于交通管理、城市建设有重要意义。在遥感领域中,现有基于卷积神经网络的车辆检测方法存在实现过程复杂并且对于车辆密集区域检测效果不理想的缺陷。针对上述问题,该文提出基于端到端的神经网络模型DF-RCNN以提高车辆密集区域的检测精度。首先,在特征提取阶段,DF-RCNN模型将深浅层特征图的分辨率统一并融合;其次,DF-RCNN模型结合可变形卷积和可变形感兴趣区池化模块,通过加入少量的参数和计算量以学习目标的几何形变。实验结果表明,该文提出的模型针对密集区域的车辆目标具有较好的检测性能。 相似文献