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基于卷积神经网络的交通标志识别方法 认领
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作者 申元 赵芸 《浙江科技学院学报》 CAS 2021年第1期16-23,共8页
交通标志识别在自动驾驶过程中起着十分重要的作用。为了解决识别精度低的问题,提出一种基于卷积神经网络的识别方法,通过改进深度相互学习网络完成对交通标志的识别,使用ResNet-19网络作为特征提取部分,使用全局平均池化层作为分类器部... 交通标志识别在自动驾驶过程中起着十分重要的作用。为了解决识别精度低的问题,提出一种基于卷积神经网络的识别方法,通过改进深度相互学习网络完成对交通标志的识别,使用ResNet-19网络作为特征提取部分,使用全局平均池化层作为分类器部分,使用交叉熵损失和相对熵损失作为损失函数部分,并增加超参数α与δ来衡量这两个损失在训练中的权重;同时,引入一种使用不同初始值的批量归一化层训练的技巧,以此来提高模型的收敛速度。试验研究中,改进的方法用在德国交通标志识别测试集上达到了98.90%的识别精度,比改进前精度提高了2.17%,与目前优秀的交通标志识别模型相比,本方法精度仍有一定的提高。试验结果表明在复杂的环境中,本方法可以准确地识别交通标志,这为后续相关研究提供了良好的技术支持。 展开更多
关键词 交通标志识别 深度相互学习网络 批量归一化 全局平均池化 权重损失
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基于深度学习的腹部多器官图像分割 认领
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作者 谢飞 权媚阳 +1 位作者 管子玉 段群 《西北大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期1-7,共7页
CT扫描是临床上腹部相关疾病诊断的常规检查方式,通过CT,医生能对腹部的器官结构和组织病变结构产生更加直观的观察,从而提高了疾病诊断的准确性,因此,精准地对CT图片进行图像分割有着非常重要的临床价值。传统的分割算法针对腹部形变... CT扫描是临床上腹部相关疾病诊断的常规检查方式,通过CT,医生能对腹部的器官结构和组织病变结构产生更加直观的观察,从而提高了疾病诊断的准确性,因此,精准地对CT图片进行图像分割有着非常重要的临床价值。传统的分割算法针对腹部形变较大、体积较小且组织边缘模糊的器官分割效果相对较差。为此,该文提出了基于改进nnUNet腹部多器官图像分割方法,在腹部CT图像上分割肝脏、胃、肠道和胰腺4个器官。该文利用自适应权重的损失函数对nnUNet网络进行改进,使得网络在分割过程中更加关注体积较小且样本数量相对较少的器官特征。实验表明,该文提出方法相对于现有传统的分割方法具有更高的准确性和敏感性。 展开更多
关键词 腹部多器官分割 nnUNet 自适应权重损失函数 语义分割
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面向Android恶意应用静态检测的特征频数差异增强算法 认领
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作者 李向军 孔珂 +2 位作者 魏智翔 王科选 肖聚鑫 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2020年第6期993-1002,共10页
随着Android应用程序数量的快速增长,面向Android应用程序的安全性检测已成为网络安全领域的热点研究问题之一。针对恶意应用静态检测的特征选择,给出了良性特征、恶意特征、良性典型特征、恶意典型特征、非典型特征等概念,设计提出了... 随着Android应用程序数量的快速增长,面向Android应用程序的安全性检测已成为网络安全领域的热点研究问题之一。针对恶意应用静态检测的特征选择,给出了良性特征、恶意特征、良性典型特征、恶意典型特征、非典型特征等概念,设计提出了特征频数差异增强算法FDE。FDE算法通过计算特征出现在良性与恶意应用中的频数,去除静态特征中的非典型特征。为合理验证算法的目标效果和性能优劣,分别设计了基于平衡数据与非平衡数据的实验,对于非平衡数据,引入了权重损失函数。实验结果表明,FDE算法可有效去除静态特征中的非典型特征,筛选出有效特征,权重损失函数可有效提高非平衡数据中的恶意数据识别率。 展开更多
关键词 特征频数差异增强算法 权重损失函数 特征选择 非典型特征 恶意应用
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