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多尺度分类挖掘算法 认领
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作者 张璐璐 赵书良 +1 位作者 田真真 陈润资 《计算机应用研究》 北大核心 2021年第2期414-420,共7页
多尺度分类挖掘多局限于空间数据,且对一般数据尺度特性进行分类的研究较少。针对上述问题,进行普适的多尺度分类方法研究,以扩大多尺度适用范围。从空间数据估计角度出发,结合层次理论和尺度特性,基于概率密度估计离散化方法,针对数据... 多尺度分类挖掘多局限于空间数据,且对一般数据尺度特性进行分类的研究较少。针对上述问题,进行普适的多尺度分类方法研究,以扩大多尺度适用范围。从空间数据估计角度出发,结合层次理论和尺度特性,基于概率密度估计离散化方法,针对数据的多尺度特性进行分类挖掘。以非局部均值和三次卷积插值为理论基础,利用Q统计和不一致度量进行操作,提出多尺度分类尺度上推算法和多尺度分类尺度下推算法。采用UCI数据集和H省人口真实数据集进行实验,并与CFW、MSCSUA和MSCSDA等算法进行对比,结果表明,该算法可行有效。与其他算法相比,尺度上推算法正确率平均提高4.5%,F-score提高4.8%,NMI提高12.3%,尺度下推算法各个相应指标分别平均提高5.3%,6.6%和11.8%。 展开更多
关键词 尺度 不一致度量 尺度转换 尺度分类挖掘 Q统计
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基于多融合多尺度特征的高光谱图像分类研究 认领
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作者 潘绍明 《激光杂志》 CAS 北大核心 2021年第2期110-114,共5页
针对高光谱图像(HSI)波段之间的冗余性给高光谱图像分类结果产生的不利影响,研究基于多融合多尺度特征的高光谱图像分类方法。将采用于主成分分析降维处理的HSI数据作为多尺度特征多融合残差网络输入,利用多尺度特征多融合残差块提取HS... 针对高光谱图像(HSI)波段之间的冗余性给高光谱图像分类结果产生的不利影响,研究基于多融合多尺度特征的高光谱图像分类方法。将采用于主成分分析降维处理的HSI数据作为多尺度特征多融合残差网络输入,利用多尺度特征多融合残差块提取HSI中的光谱特征和空间特征,并组成若干组光谱-空间特征;采用支持向量机展开分类处理,获取各光谱-空间特征的概率输出结果和权重,建立多特征加权概率融合模型,利用最大后验概率获取高光谱图像分类结果。实验结果表明:光谱-空间多尺度特征融合残差块数量为2+2模式、空间输入尺寸大小为9×9,可获取最佳多尺度特征融合残差网络;所提方法抗噪能力较好,可较好体现地物细节信息;且具备较高的高光谱图像分类精度。 展开更多
关键词 尺度 高光谱图像 分类 光谱特征 空间特征 融合
基于卷积神经网络的脑肿瘤分割方法综述 认领
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作者 梁芳烜 杨锋 +1 位作者 卢丽云 尹梦晓 《计算机工程与应用》 北大核心 2021年第7期34-43,共10页
脑肿瘤自动分割对脑肿瘤诊断、手术规划和治疗评估中起着重要的作用。然而,由于脑病变结构的高可变性,组织边界模糊,以及数据有限和类不平衡等问题,导致其仍面临巨大的挑战。目前,大部分分割依赖手工,耗时耗力,易受主观影响,寻求一种高... 脑肿瘤自动分割对脑肿瘤诊断、手术规划和治疗评估中起着重要的作用。然而,由于脑病变结构的高可变性,组织边界模糊,以及数据有限和类不平衡等问题,导致其仍面临巨大的挑战。目前,大部分分割依赖手工,耗时耗力,易受主观影响,寻求一种高效的自动分割方法非常具有研究意义。介绍了脑肿瘤分割的研究背景、意义和难点,并概述了其发展历程;从数据和结构优化两方面详细描述基于脑肿瘤分割的卷积神经网络,简介脑分割常用的数据集和性能指标;分析了2017至2019年的BraTs挑战赛中排名靠前的算法性能,并讨论分析卷积神经网络应用于脑肿瘤分割的发展趋势。 展开更多
关键词 卷积神经网络 脑肿瘤 尺度 任务 视图
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双尺度网络高分辨率楼面影像微小缺陷检测 认领
4
作者 孙光民 陈佳阳 +2 位作者 李冰 李煜 闫冬 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS 北大核心 2021年第2期286-293,共8页
为了便于对建筑外墙瓷砖松动和开裂现象进行定期排查以保证周围居民的人身安全,本文提出了一种通过高分辨率相机拍摄的楼面图像进行微小缺陷自动检测的方法。将原始检测任务划分为大尺度下的非墙体分割任务以及小尺度下的缺陷检测任务;... 为了便于对建筑外墙瓷砖松动和开裂现象进行定期排查以保证周围居民的人身安全,本文提出了一种通过高分辨率相机拍摄的楼面图像进行微小缺陷自动检测的方法。将原始检测任务划分为大尺度下的非墙体分割任务以及小尺度下的缺陷检测任务;分别针对这些任务训练相应的深度模型并应用其进行处理;将这些多尺度任务的处理结果进行融合,得到微小缺陷的最终检测结果。实验表明:本文算法在精度和效率上都要明显优于单尺度方法。本文算法已在某小区实际部署运行并取得了良好的效果,具有很高的实用价值。 展开更多
关键词 目标检测 墙面 缺陷 高分辨率检测器 卷积神经网络 尺度 滑窗 负反馈技术
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针对遥感图像大棚提取的深度学习模型研究 认领
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作者 宋灿 吴谨 +1 位作者 朱磊 邓慧萍 《微电子学与计算机》 北大核心 2021年第1期51-56,共6页
大棚面积统计是蔬菜业进行科学管理的客观需求,通过深度学习自动获取大棚面积能更好地降低人工成本.为了准确获取大棚面积,本文使用基于深度学习的模型框架来解决这一问题.首先,使用金字塔池化模块和链式池化模块分别处理大尺度和小尺... 大棚面积统计是蔬菜业进行科学管理的客观需求,通过深度学习自动获取大棚面积能更好地降低人工成本.为了准确获取大棚面积,本文使用基于深度学习的模型框架来解决这一问题.首先,使用金字塔池化模块和链式池化模块分别处理大尺度和小尺度的高层特征,在保持分辨率和避免退化的情况下提取多尺度的语义信息;然后,使用递归残差模块交替融合高层和低层信息,进一步优化分割结果。通过和三种较新的算法进行比较,实验结果表明本文的方法取得了最优的结果. 展开更多
关键词 遥感图像 大棚提取 深度学习 尺度 递归残差学习
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一种基于多尺度融合卷积神经网络的人群计数方法 认领
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作者 蒋俊 龙波 +1 位作者 高明亮 邹国锋 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第1期234-239,共6页
人群间的相互遮挡和多变的空间尺度是基于单幅图像人群计数算法面临的主要挑战。近年来,基于深度学习的人群计数算法在该问题上取得了显著的成效,然而越来越深的网络结构给模型的训练和应用带来了困难。为了解决上述问题,提出了一种基... 人群间的相互遮挡和多变的空间尺度是基于单幅图像人群计数算法面临的主要挑战。近年来,基于深度学习的人群计数算法在该问题上取得了显著的成效,然而越来越深的网络结构给模型的训练和应用带来了困难。为了解决上述问题,提出了一种基于多尺度融合卷积神经网络(multi-scale fusion convolution neural network,MSF-CNN)的人群计数方法。方法采用三列不同大小卷积核的卷积神经网络来提取不同空间尺度的图像特征,同时在网络结构中引入融合层将提取到的特征进行融合并求取密度图,最后对密度图积分求和得到人群数量。在ShanghaiTech数据集及UCF_CC_50数据集上的实验结果表明,该方法能够适应复杂的场景,有效减少人群间相互遮挡和空间尺度的变化对计数结果的影响,同时模型易于训练,明显优于现有人群计数方法。 展开更多
关键词 人群计数 尺度 卷积神经网络 深度学习
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基于中值滤波的多尺度快速图像融合算法 认领
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作者 王艺洁 《电脑知识与技术:学术版》 2021年第2期169-170,共2页
针对传统图像融合时间较慢,融合后图像纹理不清晰的缺点,提出了一种基于中值滤波的多尺度快速图像融合算法。首先通过中值滤波快速将图像分解为基层和细节层,再通过权值融合的方法将不同源的细节层和基层融合,获得融合图像。实验表明,... 针对传统图像融合时间较慢,融合后图像纹理不清晰的缺点,提出了一种基于中值滤波的多尺度快速图像融合算法。首先通过中值滤波快速将图像分解为基层和细节层,再通过权值融合的方法将不同源的细节层和基层融合,获得融合图像。实验表明,该方法具有较好的刻画纹理能力和较少的运算时间。 展开更多
关键词 图像融合 中值滤波 尺度
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基于二维随机震源的地震波全波形反演研究 认领
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作者 李小霞 魏丽君 《数学的实践与认识》 北大核心 2021年第1期108-115,共8页
全波形反演利用全部的波场信息做反演求解,兼顾了地震波的运动学特征和动力学特征,是一种直接基于波动方程描述地震波在地下介质中的传播过程,能够获得地质结构和岩性资料的方法.但是作为一种非线性反演算法,如何提高全波形反演的计算... 全波形反演利用全部的波场信息做反演求解,兼顾了地震波的运动学特征和动力学特征,是一种直接基于波动方程描述地震波在地下介质中的传播过程,能够获得地质结构和岩性资料的方法.但是作为一种非线性反演算法,如何提高全波形反演的计算速度和成像精度是目前优化反演的难点和重点.针对全波形反演的效率问题,采用分层和模块化的matlab工具箱,开展了基于随机震源的全波形反演数值计算,由于采用的方法可以给定计算节点上的多线程资源,易于编程,无需矩阵,有效的减少了外部krylov迭代的数量,并将提出的方法与常规全波形反演方法进行对比分析,证明了基于随机震源全波形反演更加高效. 展开更多
关键词 全波形反演 非线性反演 尺度 随机震源
基于地震资料的多尺度小波变换识别沉积旋回技术 认领
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作者 陈思民 朱建伟 孟庆涛 《世界地质》 CAS 2021年第1期140-145,共6页
为探究基于地震资料的不同尺度小波变换方法下的沉积旋回识别特点,秉承前人运用测井数据连续小波变换进行地层旋回划分的依据和思路,以合成记录标定为桥梁,成功利用地震资料对歧口坳陷古近系沙三段31砂组进行旋回划分。通过建立理想声... 为探究基于地震资料的不同尺度小波变换方法下的沉积旋回识别特点,秉承前人运用测井数据连续小波变换进行地层旋回划分的依据和思路,以合成记录标定为桥梁,成功利用地震资料对歧口坳陷古近系沙三段31砂组进行旋回划分。通过建立理想声波曲线模型,总结了旋回界面和旋回内转换界面与能谱图和不同尺度小波系数曲线对应特征,并对实际测井资料进行连续小波变换完成旋回划分。同时提取井旁地震道,获得旋回与地震道不同尺度小波系数曲线关系图,总结利用地震资料不同尺度小波变换系数曲线划分旋回最优方法。实际应用效果表明,利用地震资料大尺度(a100)小波系数控制旋回界面范围条件下,运用小尺度(a5)小波系数曲线可进行精细旋回划分,该方法充分发挥了地震资料横向分辨率较好的特点,同时提高了地震资料纵向分辨率,使得利用地震资料对沉积旋回进行识别更加精细。 展开更多
关键词 地震资料 小波变换 尺度 旋回识别
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一种基于UAV-LiDAR点云的多尺度单木分割 认领
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作者 李森磊 李健平 +1 位作者 蒋腾平 丛阳滋 《测绘科学技术》 2021年第1期14-25,共12页
小型UAV-LiDAR (Unmanned Aerial Vehicle-Light Detecting and Ranging)可以快速获取林区三维数据,已经被广泛运用于林业调查。并且通过单木分割可以在激光点云中快速获取单株植被,进而获取单木几何参数。本文利用UAV-LiDAR进行数据采... 小型UAV-LiDAR (Unmanned Aerial Vehicle-Light Detecting and Ranging)可以快速获取林区三维数据,已经被广泛运用于林业调查。并且通过单木分割可以在激光点云中快速获取单株植被,进而获取单木几何参数。本文利用UAV-LiDAR进行数据采集,针对现有单木分割算法邻域尺度不易确定、复杂场景下单一尺度无法满足等问题设计由粗到精多尺度的单木分割策略,避免对邻域大小等参数的依赖。此外以往区域合并方法主要基于分割点云的水平投影的曲率、大小等,模糊了高程方向信息,由此本文基于点云三维分布特征设计合并准则。实验表明,本文方法在更有效的分割树冠的同时极大的抑制过分割的产生,测区内F得分达到了89%,较原方法提高7%左右。 展开更多
关键词 单木分割 LIDAR UAV 尺度
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湖北省高精度行政区域界线测绘的技术方法 认领
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作者 李亚 谭磊 李峥 《地理空间信息》 2021年第3期128-130,I0003,共4页
行政区域界线是国家实施有效管理的重要依据。随着信息化时代的快速发展,对多尺度、高精度的行政区域界线数据的应用需求越来越广。详细介绍了基于高分辨遥感影像的湖北省1∶10 000比例尺行政区域界线测绘的内容和工作流程,并对行政区... 行政区域界线是国家实施有效管理的重要依据。随着信息化时代的快速发展,对多尺度、高精度的行政区域界线数据的应用需求越来越广。详细介绍了基于高分辨遥感影像的湖北省1∶10 000比例尺行政区域界线测绘的内容和工作流程,并对行政区域界线测绘的关键技术进行了探索与研究;分析总结了行政区域界线测绘中存在的典型问题,并提供了相应的解决方案,为今后大比例尺行政区域界线测绘工作提供了经验。 展开更多
关键词 行政区域界线测绘 尺度 高精度 遥感影像
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基于可变向卷积网络的语义分割算法 认领
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作者 胡朝阳 汪国有 《计算机与数字工程》 2021年第1期26-30,共5页
随着深度学习方法的不断发展,基于深度卷积网络特征的语义分割已经成为自动驾驶、室内导航、遥感制图等领域视觉感知应用的一项重要技术。然而对于多样性变化背景中的目标图像,现有基于局部上下文卷积特征的语义分割方法仍然存在分类精... 随着深度学习方法的不断发展,基于深度卷积网络特征的语义分割已经成为自动驾驶、室内导航、遥感制图等领域视觉感知应用的一项重要技术。然而对于多样性变化背景中的目标图像,现有基于局部上下文卷积特征的语义分割方法仍然存在分类精度低的问题。为此,提出了基于可变向卷积网络的语义分割算法。首先,在特征图每一个像素点上预测对象主要观测方向,然后在这个主要的方向上通过卷积运算来预测对象的类别。考虑到对象的尺度的变化,算法在预测像素点类别时,使用空洞卷积在多个尺度下进行预测。相比于一般的语义分割网络,算法在多个方向选择性地利用显著的语义特征,融入更可分的上下文,提高了网络的识别能力。算法在PASCAL VOC2012公开数据集上取得了更优的结果。 展开更多
关键词 语义分割 上下文 可变向卷积 尺度
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基于自然解决方案(NbS)理念下的多尺度国土空间综合整治生物多样性保护 认领
13
作者 许庆福 许梦 《山东国土资源》 2021年第1期67-73,共7页
生物多样性保护是国土空间综合整治的重要目标。国土空间综合整治中生物多样性保护具有明显的尺度性,遵循基于自然解决方案(NbS)理念,在区域(或流域)尺度,通过构建核心区、缓冲区、生态廊道和生态节点,形成区域(或流域)生物多样性保护网... 生物多样性保护是国土空间综合整治的重要目标。国土空间综合整治中生物多样性保护具有明显的尺度性,遵循基于自然解决方案(NbS)理念,在区域(或流域)尺度,通过构建核心区、缓冲区、生态廊道和生态节点,形成区域(或流域)生物多样性保护网络;在景观尺度,通过构建多样化、异质化的生态景观,营造良好的生物栖息环境;在场地尺度,针对不同功能空间(农业、城镇、生态),构建生物多样性保护工程体系和技术模式。 展开更多
关键词 生物样性保护 国土空间综合整治 基于自然解决方案(NbS) 尺度
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高炉炉缸区焦炭石墨化过程中多尺度孔隙结构的变化规律 认领
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作者 胡中杰 吴胜利 +2 位作者 曹银平 王臣 周恒 《中南大学学报:自然科学版》 EI CAS 北大核心 2021年第2期331-338,共8页
在不同加热温度下(1100~1600℃)模拟高炉炉缸区焦炭的石墨化过程,利用真空排水法及氮气吸附法考察不同石墨化程度焦炭的多尺度孔隙结构演变过程。研究结果表明:二次加热后的焦炭中孔隙结构丰富且复杂,随着二次加热温度的升高,焦炭的显... 在不同加热温度下(1100~1600℃)模拟高炉炉缸区焦炭的石墨化过程,利用真空排水法及氮气吸附法考察不同石墨化程度焦炭的多尺度孔隙结构演变过程。研究结果表明:二次加热后的焦炭中孔隙结构丰富且复杂,随着二次加热温度的升高,焦炭的显气孔率、比表面积、孔容积及微孔数量呈规律性变化,可分为3个过程:即1100≤t<1200,1200≤t<1400和1400≤t<1600℃,且在温度低于1400℃时灰分析出主导焦炭孔隙结构变化,大于1400℃时则主要受焦炭石墨化的影响;同时,不同石墨化程度焦炭的吸附脱附曲线均存在交叉点,且2条曲线不重合形成了"滞后环",基于滞后回线原理分析认为焦炭石墨化后的气孔结构多呈"毛囊"状;在焦炭石墨化过程中,内部灰分逐渐熔化析出至基质表面的迁移行为是导致出现上述规律的原因。 展开更多
关键词 焦炭 石墨化 尺度 孔隙结构 滞后环
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不同桥梁结构多尺度建模方法比选 认领
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作者 张凡 贾明晓 +1 位作者 刘祖军 马帅 《建材技术与应用》 2021年第1期7-12,共6页
基于有限元软件ANSYS建立一四跨连续箱梁桥的精细模型和多尺度模型,分别利用MPC多点约束法、RBE3表面约束法、CERIG表面约束法、建立约束方程法连接多尺度模型,对五种模型在自重、桥面铺装两种工况下进行静力分析和模态分析,验证各方法... 基于有限元软件ANSYS建立一四跨连续箱梁桥的精细模型和多尺度模型,分别利用MPC多点约束法、RBE3表面约束法、CERIG表面约束法、建立约束方程法连接多尺度模型,对五种模型在自重、桥面铺装两种工况下进行静力分析和模态分析,验证各方法的精度和合理性。分析结果表明,在静力分析中MPC法对不同单元之间的位移变形协调的模拟与实际最为相符,CERIG法和MPC法能对不同单元之间的应力协调的模拟与实际最为相符,并且均能很好地模拟结构的震动特性。 展开更多
关键词 尺度 界面连接 有限元
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基于深度多级小波变换的图像盲去模糊算法 认领 被引量:1
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作者 陈书贞 曹世鹏 +1 位作者 崔美玥 练秋生 《电子与信息学报》 EI 北大核心 2021年第1期154-161,共8页
近年来卷积神经网络广泛应用于单幅图像去模糊问题,卷积神经网络的感受野大小、网络深度等会影响图像去模糊算法性能。为了增大感受野以提高图像去模糊算法的性能,该文提出一种基于深度多级小波变换的图像盲去模糊算法。将小波变换嵌入... 近年来卷积神经网络广泛应用于单幅图像去模糊问题,卷积神经网络的感受野大小、网络深度等会影响图像去模糊算法性能。为了增大感受野以提高图像去模糊算法的性能,该文提出一种基于深度多级小波变换的图像盲去模糊算法。将小波变换嵌入编-解码结构中,在增大感受野的同时加强图像特征的稀疏性。为在小波域重构高质量图像,该文利用多尺度扩张稠密块提取图像的多尺度信息,同时引入特征融合块以自适应地融合编-解码之间的特征。此外,由于小波域和空间域对图像信息的表示存在差异,为融合这些不同的特征表示,该文利用空间域重建模块在空间域进一步提高重构图像的质量。实验结果表明该文方法在结构相似度(SSIM)和峰值信噪比(PSNR)上具有更好的性能,而且在真实模糊图像上具有更好的视觉效果。 展开更多
关键词 图像去模糊 深度学习 小波变换 尺度 特征融合
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神经网络技术下多尺度时序数据离群点挖掘 认领
17
作者 罗晓媛 赵丽艳 +1 位作者 刘君 邹栋 《计算机仿真》 北大核心 2021年第1期231-235,共5页
在大量的网络数据中,可能隐藏着少许攻击序列,离群点是由异常机制产生,不服从数据的普遍分布规律,设计一个基于神经网络的多尺度时序数据离群点挖掘方法。采用对象与其类别聚类中心的相似度来测量对象属于聚类的程度,确定检测对象的邻域... 在大量的网络数据中,可能隐藏着少许攻击序列,离群点是由异常机制产生,不服从数据的普遍分布规律,设计一个基于神经网络的多尺度时序数据离群点挖掘方法。采用对象与其类别聚类中心的相似度来测量对象属于聚类的程度,确定检测对象的邻域,采用神经网络技术对多尺度时序数据离群点挖掘,初始化BP神经网络,基于网络的实际输出和预期输出,判断网络的停止条件,不断迭代上述基于神经网络的计算过程,直至所有的离群点挖掘完毕,以此完成多尺度时序数据离群点挖掘。实验结果表明,提高了挖掘准确性,还提高了离群点挖掘效率。 展开更多
关键词 神经网络 尺度 时序数据 离群点 挖掘
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碳纳米管/碳纤维多尺度增强体复合材料的研究进展 认领
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作者 柳欣 王保山 望红玉 《化工新型材料》 CAS 北大核心 2021年第1期9-13,共5页
碳纤维(CF)树脂基复合材料由于其良好的力学性能被应用于航天、航空、化工等领域,但由于CF表面呈惰性,与树脂基体界面结合性较差,限制了其力学性能的发挥。由微米尺度的CF与纳米尺度的碳纳米管(CNTs)复合而成的CNTs/CF多尺度增强体,可... 碳纤维(CF)树脂基复合材料由于其良好的力学性能被应用于航天、航空、化工等领域,但由于CF表面呈惰性,与树脂基体界面结合性较差,限制了其力学性能的发挥。由微米尺度的CF与纳米尺度的碳纳米管(CNTs)复合而成的CNTs/CF多尺度增强体,可以改善复合材料的界面性能,有助于其力学性能的提升,是目前CF复合材料领域的研究热点。简单介绍了CNTs/CF多尺度增强体复合材料的研究进展,并阐述了未来的发展趋势。 展开更多
关键词 碳纳米管 碳纤维 尺度 研究进展
目标检测难点问题最新研究进展综述 认领
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作者 罗会兰 彭珊 陈鸿坤 《计算机工程与应用》 北大核心 2021年第5期36-46,共11页
目标检测是计算机视觉领域最基本的问题之一,已经被广泛地探讨和研究。虽然近年来基于深度卷积神经网络的目标检测方法使得检测精度有了很大提升,但是在实际应用中仍然存在较多挑战。综述了目标检测领域的最新研究趋势,针对不同的目标... 目标检测是计算机视觉领域最基本的问题之一,已经被广泛地探讨和研究。虽然近年来基于深度卷积神经网络的目标检测方法使得检测精度有了很大提升,但是在实际应用中仍然存在较多挑战。综述了目标检测领域的最新研究趋势,针对不同的目标检测挑战和难题:目标尺度变化范围大、实时检测问题、弱监督检测问题和样本不均衡问题,从四个方面综述了最近的目标检测研究方法,分析了不同算法之间的关系,阐述了新的改进方法、检测过程和实现效果,并详细比较了不同算法的检测精度、优缺点和适用场景。最后讨论了未来有可能进一步发展的几个方向。 展开更多
关键词 目标检测 卷积神经网络 尺度 实时检测 弱监督 样本不均衡
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基于汇聚CNN和注意力增强网络的遮挡人脸检测方法 认领
20
作者 项丽萍 杨红菊 《数据采集与处理》 北大核心 2021年第1期95-102,共8页
针对现实场景中遮挡人脸检测精度低的问题,提出了一种基于汇聚CNN和注意力增强网络的遮挡人脸检测方法。首先,在主网络的多层原始特征图上,通过有监督学习的方法增强原始特征图中人脸可见部分的响应值。然后,将多个增强特征图组合成附... 针对现实场景中遮挡人脸检测精度低的问题,提出了一种基于汇聚CNN和注意力增强网络的遮挡人脸检测方法。首先,在主网络的多层原始特征图上,通过有监督学习的方法增强原始特征图中人脸可见部分的响应值。然后,将多个增强特征图组合成附加增强网络与主网络汇聚设置,以加快对多尺度遮挡人脸的检测速度。最后,将有监督信息分散到各个尺寸的特征图上进行监督学习,为不同尺寸的特征图设置了基于锚框尺寸的损失函数。在WIDER FACE和MAFA数据集上的实验结果表明,该方法的检测精度高于当前主流人脸检测方法。 展开更多
关键词 遮挡人脸检测 卷积神经网络 注意力增强网络 有监督学习 尺度
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