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针对深度卷积神经网络模型缺乏对语义信息的表征能力,而细粒度视觉识别中种类间视觉差异微小且多集中在关键的语义部位的问题,提出基于语义信息融合的深度卷积神经网络模型及细粒度车型识别模型.该模型由定位网络和识别网络组成,通过定位网络FasterRCNN获取车辆目标及各语义部件的具体位置;借助识别网络提取目标车辆及各语义部件的特征,再使用小核卷积实现特征拼接和融合;最后经过深层神经网络得到最终识别结果.实验结果表明,文中模型在斯坦福BMW-10数据集的识别准确率为78.74%,高于VGG网络13.39%;在斯坦福cars-197数据集的识别准确率为85.94%,其迁移学习模型在BMVC car-types数据集的识别准确率为98.27%,比该数据集目前最好的识别效果提高3.77%;该模型避免了细粒度车型识别对于车辆目标及语义部件位置的依赖,并具有较高的识别准确率及通用性. 相似文献
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卷积神经网络在单帧图像超分辨率重建任务中取得了巨大成功,但是其重建模型多是基于单链结构,层间联系较弱且不能充分利用网络提取的分层特征。针对这些问题,本文设计了一种多路径递归的网络结构(MRCN)。通过使用多路径结构来加强层之间的联系,实现特征的有效利用并且提取丰富的高频成分,同时使用递归结构降低训练难度。此外,通过引入特征融合的操作使得在重建的过程中可以充分利用各层提取的特征,并且自适应的选择有效特征。在常用的基准测试集上进行了大量实验表明,MRCN比现有的方法在重建效果上具有明显提升。 相似文献
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轻量化超分辨率网络对安防监控、实时人脸识别等领域具有重要意义。然而,现有超分辨率重建网络以牺牲内存和计算成本为代价提高重建效果,从而限制其在实际场景中的应用。提出基于动态自适应层叠网络的轻量化超分辨率重建网络。利用双路残差块中的深度可分离卷积提取低频特征,并引入像素注意力机制获取更丰富的细节特征,以减少参数量并增强网络的重建能力。将双路残差块中的一部分卷积参数作为动态卷积核的子卷积,并与动态自适应模块共享,利用可学习参数调节共享卷积的权重,增强网络的非线性映射关系,充分提取图像的纹理细节信息。实验结果表明,相比VDSR、CARN、PAN等网络,该网络重建得到的图像纹理更接近原始图像,其参数量仅为传统轻量化网络CARN的1/2,在放大因子为4的Set5数据集上峰值信噪比相比CARN提高0.16 dB。 相似文献
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高围压下岩石破坏和摩擦滑动过程中的声发射性活动性 总被引:8,自引:1,他引:7
在600MPa范围内,实验测定了居庸关花岗岩变形破坏和摩擦滑动过程中的声发射活动性。在有围压的情况下,岩石变形破坏过程中缺少在单轴压缩下经常出现的第一次声发射活动高峰;随着围压的增加,声发射活动性由致密型向致密不稳定型过渡;开始出现声发射所对应的应力—应变条件相对于破裂点而言有随围压增加而“提前”的趋势.采用归一化的处理以后,发现破裂过程中声发射累计数增长曲线随着围压增加而曲率减小。指数函数拟合结果表明:随围压增加指数系数减小,并且阶段间的差别逐渐消失。摩擦滑动的应力积累阶段的声发射活动性也遵循指数规律上升,但指数系数较变形破坏过程为小.稳定滑动过程本身的声发射累计数随应变量的增大只是线性地增加. 相似文献
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基于视频交通检测中实时性和准确性要求,研究了三帧差分、背景差分及动态阈值等算法,提出增加虚拟窗口的方法,使整个车流量检测算法只针对有效序列图像信息进行处理.该方法通过排除差异大图像求均值,快速初始化虚拟窗口背景模型,在检测窗口内使用三帧差分和动态阈值准确定位运动车辆目标,实时更新背景后,根据背景差分法得到的窗口图像信息统计车流情况.实验结果表明,该方法可以有效应用于基于视频的实时车流量检测中. 相似文献
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一、系统概述随着规模的不断壮大,承揽工程数量的不断增加,各个施工企业都积累了大量宝贵的工程技术经济数据。但是,针对当前工程数据的采集、整理和应用的步伐显得相对滞后,从而不能有效利用生产数据,造成了资源的极大浪费。本系统旨在利用信息化的手段,为企业建立起相对完善的数据收集、整理、挖掘、统计分析的运行机制,各个项目部在施工生产中的实际资源消耗将被准确的记录下来,并对这些数据进行精加工处理,将收集到的零散的原始工程数据汇总后进行科学系统的统计分析。一方面,企业领导可以实时掌握各个项目的进展状况,解决由于各种管理… 相似文献