Convolutional solutions of partial difference equations

A significant part of the theory of one-dimensional linear shift-invariant systems is based on the concept of weighting function (or impulse response): the output is the convolution of the weighting function with the input. This paper introduces the concept of linear translation-invariant systems and uses this notion in studying impulse response, z-transforms, and transfer functions for multidimensional systems.     

A combination of differential equations and convolution in understanding the spread of an epidemic

Nonlinear dynamical method of projecting the transmission of an epidemic is accurate if the input parameters and initial value variables are reliable. Here, such a model is proposed for predicting an epidemic. A method to supplement two variables and two parameters for this proposed model is demonstrated through a robust statistical approach. The method described here worked well in case of three continuous distributions. Model predictions could be lower estimates due to under-reporting of disease cases. Anad hoc procedure with a technical note is provided in the appendix An earlier version of this paper was presented at the annual conference of the Indian Society for Mathematical Modelling & Computer Simulation, Bangalore, November 14–15, 2002     

Multi-Scale Dilated Convolutional Neural Network for Hyperspectral Image Classification

基于多尺度空洞卷积神经网络的高光谱图像分类

郑姗姗¹,刘文¹,单锐¹,赵静一²,江国乾³,张智⁴

（1. 燕山大学理学院,河北 秦皇岛 066004;2. 燕山大学机械工程学院,河北 秦皇岛 066004;3. 燕山大学电气工程学院,河北 秦皇岛 066004;4. 北京航天研究所,北京 100094）

创新点说明：

1）将图像分割方法——空洞卷积用于卷积神经网络进行高光谱图像分类,提取更加广泛、抽象的图像特征。

2）构建基于多尺度空洞卷积神经网络的高光谱图像分类方法。搭建多尺度聚合结构,在每个通道中使用快捷连接和空洞卷积结构,有效提取图像特征,避免信息丢失。

研究目的：

针对图像信息丢失问题,得到高精度的高光谱图像分类方法。

研究方法：

在Indian Pines和Pavia University数据集上,与4个已有的高光谱图像分类方法进行对比实验,比较OA, AA和Kappa值。

研究结果：

多尺度空洞卷积神经网络在Indian Pines和Pavia University数据集上OA值分别达到了99.58%,99.92%。AA值分别达到了99.57%,99.90%。Kappa分别达到了99.52%,99.89%。

结论：

1）在卷积神经网络中引入空洞卷积,可以有效避免图像信息丢失。

2）多尺度空洞卷积神经网络能提取更佳的判别性特征,实现高分类性能。

关键词：多尺度聚合;空洞卷积;高光谱图像分类;快捷连接

     

基于模糊梯度卷积核的在线棒材断面中心识别

针对传动带上严重堆叠、形状尺寸不规则的棒材,提出基于模糊梯度卷积核的在线棒材断面中心识别方法.以标准圆边缘为中心环,结合棒材断面边缘点偏离中心环的程度定义一个模糊梯度卷积核;通过模糊梯度卷积核与实时棒材断面梯度图像的卷积操作,实现棒材断面中心的增强;依次执行候选点选取、局部峰值抑制、距离检测步骤确定中心位置.实验结果表明,该方法能有效抑制棒材中心增强过程中易产生的峰值扩散现象,减少误识别和漏识别;平均计算时间为8.3 ms,满足系统实时性要求.     

一类分数阶微分方程组的L^p稳定性

讨论了一类分数阶微分方程组的L^p稳定性,给出了分数阶微分方程组在有限时间情况下L^p稳定的充分条件,其主要是利用了一类特殊卷积的性质．     

基于FPGA的深度卷积神经网络优化压缩算法研究

针对现有海量数字图像信息落后,提出了新型的压缩算法,设计出基于FPGA的视频图像采集系统.应用深度卷积神经网络优化视频图像编码算法和聚类算法实现数据特征提取,将图像与距离信息作为深度卷积神经网络的输入与输出,并利用其特征提取能力学习图像特征的距离信息,提取深度卷积神经网络中的全连接层作为编码,通过迭代调整确定图像编码,完成图像压缩.应用测试结果显示,该算法具有较高效率优势,且图像压缩解码后质量较好.     

基于RISC-V处理器的卷积加速SoC系统设计

为提高卷积神经网络（CNN）的计算效率和能效,以8 bit定点数据作为输入,设计一个支持激活、批标准化以及池化等CNN网络中常见计算类型的卷积加速器,优化循环计算顺序并将其与数据复用技术相结合,以提高卷积计算的效率。基于软硬件协同设计思想,构建包含RISC-V处理器和卷积加速器的SoC系统,RISC-V处理器基于开源的指令集标准,可以根据具体的设计需求扩展指令功能。将该SoC系统部署在Xilinx ZCU102开发板上,RISC-V处理器和卷积加速器分别工作在100 MHz和300 MHz频率下,测试结果表明,该加速器的算力达到153.6 GOP/s,运行VGG16网络进行图片推理计算时加速效果较好。     

基于多尺度特征融合的行人重识别方法

针对行人重识别任务在特征提取时缺乏对行人特征尺度变化的考虑,导致其易受环境影响而具有低行人重识别准确率的问题,提出了一种基于多尺度特征融合的行人重识别方法。首先,在网络浅层通过混合池化操作来提取多尺度的行人特征,从而帮助网络提升特征提取能力;然后,在残差块内添加条形池化操作以分别提取水平和竖直方向的远程上下文信息,从而避免无关区域的干扰;最后,在残差网络之后利用不同尺度的空洞卷积进一步保留多尺度的特征,从而帮助模型灵活有效地解析场景结构。实验结果表明,在Market-1501数据集上,所提方法的Rank1达到95.9%,平均精度均值（mAP）为88.5%;在DukeMTMC-reID数据集上,该方法的Rank1达到90.1%,mAP为80.3%。可见所提方法能够较好地保留行人特征信息,从而提高行人重识别任务准确率。     

有遮挡环境下的人脸识别方法综述

随着人脸识别应用领域的逐渐扩大,有遮挡环境下的人脸识别面临着一定的技术挑战。深度学习方法由于其具有强大的学习能力,成为解决有遮挡环境下的人脸识别问题的一种较好的解决方案,但仍面临诸多待解决的问题。减少遮挡对人脸识别算法带来的性能影响是该领域的重点和难点问题之一。从模型、算法和数据集的角度分析了近年来相关研究进展;对比了不同算法的性能结构、优缺点以及存在的问题;探讨了未来可能的研究方向。