一种改进残差网络的服装图像识别模型

传统的服装多类别分类方法主要是人工提取图像的颜色、纹理、边缘等特征,这些人工选取特征方法过程繁琐且分类精度较低。深度残差网络可通过增加神经网络的深度获得较高的识别精度被广泛地应用于各个领域。为提高服装图像识别精度问题,提出一种改进深度残差网络模型：改进残差块中卷积层、调整批量归一化层与激活函数层中的排列顺序;引入注意力机制;调整网络卷积核结构。该网络结构在标准数据集Fashion-MNIST和香港中文大学多媒体实验室提供的多类别大型服装数据集（DeepFashion）上进行测试,实验结果表明,所提出的网络模型在服装图像识别分类精度上优于传统的深度残差网络。     

基于3D卷积神经网络的动态手势识别

传统的2D卷积神经网络在进行视频识别时容易丢失目标在时间维度上的相关特征信息,导致识别准确率降低。针对该问题,本文采用3D卷积网络作为基本的网络框架,使用3D卷积核进行卷积操作提取视频中的时空特征,同时集成多个3D卷积神经网络模型对动态手势进行识别。为了提高模型的收敛速度和训练的稳定性,运用批量归一化（BN）技术优化网络,使优化后的网络训练时间缩短。实验结果表明,本文方法对于动态手势的识别具有较好的识别结果,在Sheffield Kinect Gesture (SKIG)数据集上识别准确率达到98.06%。与单独使用RGB信息、深度信息以及传统2D CNN相比,手势识别率均有所提高,验证了本文方法的可行性和有效性。     

基于深度可分离卷积和宽残差网络的医学影像超分辨率重建

为提高医学影像超分辨率的重建质量,提出了一种基于深度可分离卷积的宽残差超分辨率神经网络算法。首先,利用深度可分离卷积改进网络的残差块,扩宽残差块中卷积层的通道,将更多的特征信息传入了激活函数,使得网络中浅层低级图像特征更容易地传播到高层,提高了医学影像超分辨率的重建质量;然后,采用组归一化的方法训练网络,将卷积层的通道维度划分为组,在每个组内计算归一化的均值和方差,使得网络训练过程更快地收敛,解决了深度可分离卷积扩宽通道数导致网络训练难度增加的问题,同时网络表现出更好的性能。实验结果表明,对比传统的最近邻插值、双三次插值超分辨率算法,以及基于稀疏表达的超分辨率算法,所提算法重建出的医学影像纹理细节更加丰富、视觉效果更加逼真。对比基于卷积神经网络的超分辨率算法,基于宽残差超分辨率神经网络算法和生成对抗网络超分辨率算法,所提算法在峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）上有显著的提升。     

一种改进的深度学习的道路交通标识识别算法

针对复杂的环境,结合图像预处理与深度学习神经网络,提出了一种道路交通标识识别算法。该方法不仅利用图像分割技术,而且利用卷积神经网络模型对道路交通标识进行了更准确的识别。首先,通过调节光照影响、去除复杂背景、数据增强和归一化等批量预处理操作,形成一个完整的数据集;然后,结合squeeze-and-excitation思想和残差网络结构,充分训练出自己的卷积神经网络模型;最后,将优化的网络模型用于道路交通标识的识别。实验结果表明,该方法使训练时间缩短了12%左右,识别精度可达99.26%。     

基于卷积神经网络改进的图像自动分割方法

针对图像序列三维重建中多视角目标分割需要人工参与任务繁重的问题,提出一种基于卷积神经网络改进的图像自动分割方法。首先将序列图像去噪处理、归一化并进行语义标注后制作数据集,然后对改进的融合多尺度特征和残差连接的卷积神经网络进行训练,得到优化后的卷积神经网络分割模型,最后将预分割图像加载到优化的分割模型中得到归一化的掩码图,再利用三次样条插值法将其恢复分辨率后与原图做自定义的掩码操作得到高清分割结果。本文以主流分割软件PhotoShop分割结果为参考标准进行对比,实验结果证明,该方法的准确率与参考标准接近,而且可实现批量自动分割,较好的解决三维重建中目标分割任务繁重的问题。     

基于多尺度分割的图像识别残差网络研究

深度卷积神经网络能够解决复杂的计算机视觉问题,被广泛应用于图像识别任务中。在基于深度卷积神经网络的图像识别过程中,增加网络的深度和宽度能够产生丰富的特征信息,使用多尺度分割方法能够有效减少冗余的特征信息。然而,增加网络的深度和进行多尺度分割都会影响识别速度。如何在保证精度的同时提高识别速度,成为设计高效网络的关键问题。通过增加网络宽度的方法对ResNet残差网络进行改进,在保证精度的基础上提升识别速度。使用ResNet-D中的残差结构并减少网络长度,得到长度只有7层的残差网络,同时对HS-ResNet中的多尺度分割方法进行优化,只保留最后一次连接合并操作,得到图像识别残差网络SSRNet。在CIFAR 10和CIFAR 100数据集上的实验结果显示,SSRNet速度最高较ResNet网络提升7倍多,同时错误率最高下降8.81%,表明缩短网络长度可大幅加快图像识别速度,同时结合多尺度分割方法能够有效提升识别精度。     

改进的卷积神经网络单幅图像超分辨率重建

针对经典的基于卷积神经网络的单幅图像超分辨率重建方法网络较浅、提取的特征少、重建图像模糊等问题，提出了一种改进的卷积神经网络的单幅图像超分辨率重建方法，设计了由密集残差网络和反卷积网络组成的新型深度卷积神经网络结构。原始低分辨率图像输入网络，利用密集残差学习网络获取更丰富的有效特征并加快特征梯度流动，其次通过反卷积层将图像特征上采样到目标图像大小，再利用密集残差学习高维特征，最后融合不同卷积核提取的特征得到最终的重建图像。在Set5和Set14数据集上进行了实验，并和Bicubic、K-SVD、SelfEx、SRCNN等经典重建方法进行了对比，重建出的图像在整体清晰度和边缘锐度方面更好，另外峰值信噪比（PSNR）平均分别提高了2.69?dB、1.68?dB、0.74?dB和0.61?dB。实验结果表明，该方法能够获取更丰富的细节信息，得到更好的视觉效果，达到了图像超分辨率的增强任务。     

基于改进Inception卷积神经网络的手写体数字识别

手写体数字识别风格变化大,而传统手写体数字识别的准确率又严重依赖于人工特征设计,一旦提取的特征不理想,识别效果就会收到非常大的影响。针对手写体识别正确率无法满足高精度的问题,设计一种高精度的手写体数字分类网络。首先使用连续非对称卷积提取图像的初步特征同时减少计算所需参数,其次使用深度可分离卷积改进Inception结构,并结合残差网络以防止梯度弥散,最后进行softmax分类。通过MNIST数据集实验,得到99.45%的识别率。为进一步提高网络识别率,在分类层使用支持向量机(SVM)代替传统卷积神经网络(CNN)的全连接层与softmax层,经交叉验证得到99.78%的识别率。结果表明,改进Inception结构能够获得更大的网络宽度,同时SVM对于CNN提取的特征的分类能力也有较好效果。     

基于卷积神经网络的色情图像检测

针对通常使用的色情图像检测方法中难以获取准确的色情图像特征的问题,提出一种以数据为导向基于深度卷积神经网络来获取图像特征的色情图像检测方法。对含色情内容和不含色情内容的图片数据集进行数据增强处理,接着使用Inception模块设计及建立卷积神经网络模型;使用批量随机梯度下降算法训练卷积神经网络获取色情图像特征;使用训练好的模型识别一张图像是否是色情图像。测试集检测正确率达到了99.06%,对比实验表明所设计的网络模型因其参数更少比其他模型更不易过拟合并比其他方法实现了更高的准确率。     

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.     

融合迁移学习的AlexNet神经网络不锈钢焊缝缺陷分类

针对不锈钢焊缝缺陷特征提取存在主观单一性和客观不充分性等问题,提出一种融合迁移学习的AlexNet卷积神经网络模型,用于不锈钢焊缝缺陷的自动分类。首先,由于不锈钢焊缝缺陷数据较为缺乏,通过采用迁移学习对网络前3层冻结,减少网络对输入数据量的要求;对后2层卷积层提取的特征信息批量归一化(batch normalization, BN),以加快网络的收敛速度;并使用带泄露线性整流(leaky rectified linear unit, LeakyReLU)函数对抑制神经元进行激活,从而提高模型的鲁棒性和特征提取能力。结果表明,该模型最终达到了95.12%的准确率, 相比原结构识别精度提高了9.8%。验证了改进后方法能够对裂纹、气孔、夹渣、未熔合和未焊透5类不锈钢焊缝缺陷实现高精度分类。相比现有方法,其识别面更广,精度更高,具有一定的工程实践意义。     

基于改进的深度卷积神经网络的人体动作识别方法

针对现有的动作识别算法的特征提取复杂、识别率低等问题,提出了基于批归一化变换(batch normalization)与GoogLeNet网络模型相结合的网络结构,将图像分类领域的批归一化思想应用到动作识别领域中进行训练算法改进,实现了对视频动作训练样本的网络输入进行微批量(mini-batch)归一化处理。该方法以RGB图像作为空间网络的输入,光流场作为时间网络输入,然后融合时空网络得到最终动作识别结果。在UCF101和HMDB51数据集上进行实验,分别取得了93.50%和68.32%的准确率。实验结果表明,改进的网络架构在视频人体动作识别问题上具有较高的识别准确率。     

卷积神经网络的多字体汉字识别

目的 多字体的汉字识别在中文自动处理及智能输入等方面具有广阔的应用前景,是模式识别领域的一个重要课题。近年来,随着深度学习新技术的出现,基于深度卷积神经网络的汉字识别在方法和性能上得到了突破性的进展。然而现有方法存在样本需求量大、训练时间长、调参难度大等问题,针对大类别的汉字识别很难达到最佳效果。方法 针对无遮挡的印刷及手写体汉字图像,提出了一种端对端的深度卷积神经网络模型。不考虑附加层,该网络主要由3个卷积层、2个池化层、1个全连接层和一个Softmax回归层组成。为解决样本量不足的问题,提出了综合运用波纹扭曲、平移、旋转、缩放的数据扩增方法。为了解决深度神经网络参数调整难度大、训练时间长的问题,提出了对样本进行批标准化以及采用多种优化方法相结合精调网络等策略。结果 实验采用该深度模型对国标一级3 755类汉字进行识别,最终识别准确率达到98.336%。同时通过多组对比实验,验证了所提出的各种方法对改善模型最终效果的贡献。其中使用数据扩增、使用混合优化方法和使用批标准化后模型对测试样本的识别率分别提高了8.0%、0.3%和1.4%。结论 与其他文献中利用手工提取特征结合卷积神经网络的方法相比,减少了人工提取特征的工作量;与经典卷积神经网络相比,该网络特征提取能力更强,识别率更高,训练时间更短。     

糖尿病性视网膜图像的深度学习分类方法

目的 糖尿病性视网膜病变（DR）是目前比较严重的一种致盲眼病,因此,对糖尿病性视网膜病理图像的自动分类具有重要的临床应用价值。基于人工分类视网膜图像的方法存在判别性特征提取困难、分类性能差、耗时费力且很难得到客观统一的医疗诊断等问题,为此,提出一种基于卷积神经网络和分类器的视网膜病理图像自动分类系统。方法 首先,结合现有的视网膜图像的特点,对图像进行去噪、数据扩增、归一化等预处理操作;其次,在AlexNet网络的基础上,在网络的每一个卷积层和全连接层前引入一个批归一化层,得到一个网络层次更复杂的深度卷积神经网络BNnet。BNnet网络用于视网膜图像的特征提取网络,对其训练时采用迁移学习的策略利用ILSVRC2012数据集对BNnet网络进行预训练,再将训练得到的模型迁移到视网膜图像上再学习,提取用于视网膜分类的深度特征;最后,将提取的特征输入一个由全连接层组成的深度分类器将视网膜图像分为正常的视网膜图像、轻微病变的视网膜图像、中度病变的视网膜图像等5类。结果 实验结果表明,本文方法的分类准确率可达0.93,优于传统的直接训练方法,且具有较好的鲁棒性和泛化性。结论 本文提出的视网膜病理图像分类框架有效地避免了人工特征提取和图像分类的局限性,同时也解决了样本数据不足而导致的过拟合问题。     

基于小样本学习的SAR图像识别

深度学习已成为图像识别领域的一个研究热点。与传统图像识别方法不同,深度学习从大量数据中自动学习特征,并且具有强大的自学习能力和高效的特征表达能力。但在小样本条件下,传统的深度学习方法如卷积神经网络难以学习到有效的特征,造成图像识别的准确率较低。因此,提出一种新的小样本条件下的图像识别算法用于解决SAR图像的分类识别。该算法以卷积神经网络为基础,结合自编码器,形成深度卷积自编码网络结构。首先对图像进行预处理,使用2D Gabor滤波增强图像,在此基础上对模型进行训练,最后构建图像分类模型。该算法设计的网络结构能自动学习并提取小样本图像中的有效特征,进而提高识别准确率。在MSTAR数据集的10类目标分类中,选择训练集数据中10%的样本作为新的训练数据,其余数据为验证数据,并且,测试数据在卷积神经网络中的识别准确率为76.38%,而在提出的卷积自编码结构中的识别准确率达到了88.09%。实验结果表明,提出的算法在小样本图像识别中比卷积神经网络模型更加有效。     

基于深度学习的垃圾图片处理与识别

针对城市环境卫生提出的对市民生活垃圾进行分类回收的要求,考虑计算机卷积神经网络在图片分类中的强大表现,提出了基于深度学习中卷积神经网络对垃圾图片处理以及输出识别的新模型与方法。针对目前图像局部特征表达存在的复杂性,模糊性等不足,采用特征多层池化以及系统神经网络学习的方式进行优化。同时在ResNet101模型的基础上设计并构建了基于CNN(Convolutional Neural Network)算法的新模型框架,此系统模型也能实现端与端的实时识别。新模型提高了对训练样本图像信息提取的精确度以及图片识别的准确率,实验表明识别准确率平均提高了10%。为未来实现人工智能垃圾分类提供图像识别模型基础。     

基于卷积神经网络的手势识别初探

提出一种用于手势识别的新算法,使用卷积神经网络来进行手势的识别。该算法避免了手势复杂的前期预处理,可以直接输入原始的手势图像。卷积神经网络具有局部感知区域、层次结构化、特征抽取和分类过程等特点,在图像识别领域获得广泛的应用。试验结果表明,该方法能识别多种手势,精度较高且复杂度较小,具有很好的鲁棒性,也克服传统算法的诸多固有缺点。     

一种基于深度学习的改进人脸识别算法

针对当前许多算法在非约束条件下特征判别能力不强、人脸识别性能不佳等问题,提出一种基于深度学习的改进人脸识别算法,通过训练多任务级联卷积神经网络,完成非约束图像的人脸检测和人脸归一化,提高训练图像的人脸信息,减少对模型的干扰。同时使用Softmax损失与中心损失联合监督训练模型,优化类内聚合、类间分散。实验结果表明,该算法提高了模型的特征判别能力,在LFW标准测试集上达到了较高的识别率。     

基于注意力机制学习的变电设备缺陷检测方法

针对现有的变电站缺陷图像检测识别算法鲁棒性弱问题,提出一种基于注意力机制学习的变电设备缺陷图像检测识别方法。所提方法以卷积神经网络作为缺陷图像特征提取的骨架网络,融合注意力机制原理,进一步提升缺陷图像特征的可辨识性。首先,构建注意力机制的卷积神经网络特征提取模型,提取不同注意力机制下变电站缺陷图像特征;其次,设计一种自适应特征学习函数,将不同注意力机制下的特征融合成为新的高质量变电缺陷图像特征;最后,将不同注意力机制下的缺陷图像特征输入到分类模型,实现变电站缺陷图像检测。所提方法增强了变电设备缺陷图像检测的准确性与鲁棒性,实验结果显示,所提方法的mAP达到了70.4%。