注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 基于双目视觉的振动筛运行状态在线检测方法

  2. 针对现有振动筛运行状态检测方法仅能对振动筛局部运行状态进行检测,且存在精度低、时效性差等问题,提出了一种基于双目视觉的振动筛运行状态在线检测方法。首先通过双目视觉检测装置对振动筛的运动图像进行采集;然后对图像进行灰度化处理,利用多尺度Harris角点检测算法获取图像的特征点,引入图像金字塔理论改进Lucas-Kanade光流估计算法,提高图像特征点运动轨迹的在线追踪性能;最后设计BP神经网络分类器,完成对特征点运动轨迹的分析与辨识,实现对振动筛整体运行状态的检测。试验结果表明,该检测方法准确性高

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38699724

  1. 基于多尺度注意力网络的行人属性识别算法

  2. 为了提高行人属性识别的准确率,提出了一种基于多尺度注意力网络的行人属性识别算法。为了提高算法的特征表达能力和属性判别能力,首先,在残差网络ResNet50的基础上,增加了自顶向下的特征金字塔和注意力模块,自顶向下的特征金字塔由自底向上提取的视觉特征构建;然后,融合特征金字塔中不同尺度的特征,为每层特征的通道注意力赋予不同的权重。最后,改进了模型损失函数以减弱数据不平衡对属性识别率的影响。在RAP和PA-100K数据集上的实验结果表明,与现有算法相比,本算法对行人属性识别的平均精度、准确度、F1性

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38678550

  1. 改进的SSD算法及其对遥感影像小目标检测性能的分析

  2. 针对以Faster R-CNN为代表的基于候选框方式的遥感影像目标检测方法检测速度慢,而现有SSD算法在小目标检测中性能低的问题,提出一种改进的SSD算法,综合利用现有基于候选框方式和一体化检测方式的优势,提升检测性能。该算法利用密集连接网络替换原有的VGGNet作为骨干网络,并且在密集连接模块之间构建特征金字塔,代替原有多尺度特征图。为验证所提算法的精度及性能,设计样本数据在线采集系统,并采集飞机及运动场目标样本集作为实验样本,通过对改进SSD算法的训练,验证了其网络结构的稳定性,在无迁移学习

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：weixin_38658982

  1. COVID-CT-Code：用于从纸质CT扫描中检测Covid-19的全自动代码：https：doi.org10.11012020.06.08.20121541-源码

  2. 基于全自动深度学习的网络，可从新的大型肺部CT扫描数据集中检测COVID-19 COVID-19是一个严重的全球性问题，在早期阶段通过监视和检测感染者，人工智能可以在防止损失方面发挥重要作用。 本文旨在提出一种高速，准确的全自动方法，从患者的CT扫描图像中检测COVID-19。 我们引入了一个新的数据集，其中包含来自282位正常人的48260张CT扫描图像和来自95位COVID-19感染患者的15589张图像。 在第一阶段，该系统运行我们提出的图像处理算法，以丢弃肺内无法正常看到的那些CT图像

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-29
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_42122988

  1. 基于特征金字塔网络的改进算法

  2. 针对小目标检测提出了一种基于特征金字塔网络改进的算法。通过引入预测优化模块,并结合感兴趣区域的上下文信息,使得特征信息具有更强的稳健性,同时通过内部级联的多阈值预测网络进行预测,最终实现多尺度多阶段的预测,在保证网络参数基本不变的前提下准确率得到提升。实验结果表明,经标准数据集VOC07+12训练后,所提算法在VOC2007测试中的准确率达到80.9%,具有很好的检测性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-26
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_38592455

  1. 基于检测-分割的图像拼接篡改盲取证算法

  2. 为了解决现有图像拼接篡改盲取证算法中所存在的篡改区域检测偏差大，篡改对象分割精度低，算法框架单一等问题，提出了一种基于检测-分割的图像拼接篡改盲取证算法。该算法基于Mask R-CNN的网络结构，新增一条自下而上的路径来改进特征金字塔（FPN）的网络结构，以实现多级特征的融合。同时采用新的非极大值抑制算法Soft-NMS，在不增加计算复杂度的前提下提升区域提取网络（RPN）的输出结果。此外，在该算法中定义合适的损失函数，以满足检测-分割任务融合的实验需要。实验结果表明，该算法在标准测试集中AP值

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38623819

  1. 基于深度学习网络的小目标检测算法研究

  2. 为了有效攻克SSD算法对小目标检测不敏感这一难题，文中分析了SSD算法的缺陷并给出了改进算法，该算法以一种新颖的特征融合方式将不同尺度的特征图融合在一起，同时利用新生成的特征图替换了原SSD算法中的特征图，形成全新的特征金字塔以预测最终的检测结果。通过在PascalVOC上进行的一系列实验，证实了文中算法的性能，测试结果表明改进模型对小目标的检测精度提升了 3.2%，同时检测的速度也很好地满足了对实时性能的要求。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38590784