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中国计量大学理学院应用数学系 收藏

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研究主题:网络    超分辨率重建    卷积    神经网络    自适应    

研究学科:自动化类    电子信息类    

被引量:93H指数:5EI: 12 北大核心: 15 CSCD: 15

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15 条 记 录,以下是 1-10

基于复合卷积神经网络的图像去噪算法 ( EI收录)
1
《模式识别与人工智能》中国计量大学理学院应用数学系 吕永标 赵建伟 曹飞龙  出版年:2017
国家自然科学基金项目(No.61672477;61571410)资助~~
基于深度学习理论,将图像去噪过程看成神经网络的拟合过程,构造简洁高效的复合卷积神经网络,提出基于复合卷积神经网络的图像去噪算法.算法第1阶段由2个2层的卷积网络构成,分别训练阶段2中的3层卷积网络中的部分初始卷积核,缩短...
关键词:图像去噪 卷积神经网络 随机梯度下降法  
构建带空洞卷积的深度神经网络重建高分辨率图像 ( EI收录)
2
《模式识别与人工智能》中国计量大学理学院应用数学系 张焯林 赵建伟 曹飞龙  出版年:2019
国家自然科学基金项目(No.61672477);浙江省自然科学基金项目(No.LY18F020018)资助~~
为了在滤波器参数保持不变的情形下扩大感受野,在非常深的卷积网络超分辨率模型网络中引入空洞卷积方法.首先,分析不同膨胀系数组合的空洞卷积块的感受野,并选择更好的结构作为空洞卷积块.然后,堆叠卷积块并加入残差连接构成深度卷积...
关键词:超分辨率重建 卷积神经网络 空洞卷积  残差连接  
基于3D多尺度特征融合残差网络的高光谱图像分类 ( EI收录)
3
《模式识别与人工智能》中国计量大学理学院应用数学系 郭文慧 曹飞龙  出版年:2019
国家自然科学基金项目(No.61672477)资助~~
深度学习中用于训练的高光谱图像(HSI)数据十分有限,因此较深的网络不利于空谱特征的提取.为了缓解该问题,文中提出3D多尺度特征融合残差网络,利用深度学习和多尺度特征融合的方式对光谱-空间特征进行有序的学习.首先对3D-...
关键词:深度学习  多尺度特征融合  特征提取 高光谱图像分类
基于递归多尺度卷积网络的图像超分辨率重建 ( EI收录)
4
《模式识别与人工智能》中国计量大学理学院应用数学系 高青青 赵建伟 周正华  出版年:2020
国家自然科学基金项目(No.61571410);浙江省自然科学基金项目(No.LY18F020018,LSY19F020001)资助。
不断加深网络的深度可提高网络的超分辨率重建效果,但是网络的加深会导致网络参数量急速增加,难以进行网络训练和内存存储.为了减小深度网络的参数规模并尽量保持网络的重建性能,基于递归和多尺度的思想,文中提出精简的基于递归多尺度...
关键词:超分辨率重建 深度学习  递归 多尺度
基于多输入密集连接神经网络的遥感图像时空融合算法 ( EI收录)
5
《模式识别与人工智能》中国计量大学理学院应用数学系 姚凯旋 曹飞龙  出版年:2019
国家自然科学基金项目(No.61672477)资助~~
为了解决地表反射率遥感卫星Landsat和MODIS影像的时空融合问题,文中提出基于多输入密集连接网络的遥感图像时空融合算法.首先提出多输入的密集连接网络,学习包含连续时刻间差异信息的过渡遥感影像.基于差异相似假设,融合...
关键词:遥感图像 深度学习  时空融合  密集神经网络  
基于三重交互关注网络的医学图像分割算法 ( EI收录)
6
《模式识别与人工智能》中国计量大学理学院应用数学系 高程玲 叶海良 曹飞龙  出版年:2021
国家自然科学基金项目(No.62006215);浙江省自然科学基金项目(No.LZ20F030001)资助。
深度学习由于强大的特征提取能力,在克服类不平衡问题上具有一定优势,但分割精度和效率仍需提升.针对此问题,文中提出基于三重交互关注网络的医学图像分割算法.设计三重交互关注模块,并嵌入特征提取过程,通过对特征的通道维度和空间...
关键词:深度学习  语义分割  类不平衡  注意力机制  
基于自适应半耦合字典学习的超分辨率图像重建
7
《计算机应用研究》中国计量大学理学院应用数学系 黄陶冶 孙恬恬 周正华 赵建伟  出版年:2020
国家自然科学基金资助项目(61571410);浙江省自然科学基金资助项目(LY18F020018,LSY19F020001)。
在超分辨图像重建领域,如何平衡字典学习中表示系数的稀疏性和协同性对重建效果具有重要意义。针对该问题,在半耦合字典学习的超分辨重建基础上,利用核范数构建一个新的正则项,将稀疏性和协同性作为一个整体进行考虑,并用交替方向乘子...
关键词:超分辨率重建 半耦合字典学习  自适应 核范  
基于三阶段生成网络的图像修复 ( EI收录)
8
《模式识别与人工智能》中国计量大学理学院应用数学系 邵新茹 叶海良 杨冰 曹飞龙  出版年:2022
国家自然科学基金项目(No.62176244,62006215);浙江省自然科学基金项目(No.LZ20F030001)资助。
基于深度学习的图像修复研究重点之一是色彩、边缘和纹理的生成,然而,已有研究对色彩、边缘和纹理生成方法还可优化.因此,文中提出三阶段生成网络,每个阶段分别侧重于对色彩、边缘和纹理的合成.具体而言,在HSV色彩生成阶段,可在...
关键词:图像修复 生成对抗网络  HSV色彩生成模型  特征双向融合解码器  
基于重建注意力深度网络的超分辨率图像重建
9
《计算机应用研究》中国计量大学理学院应用数学系 项军 周正华 赵建伟  出版年:2020
浙江省自然科学基金资助项目(LY18F020018,LSY19F020001);国家自然科学基(61571410)
现有基于深度学习的图像超分辨率重建方法主要依靠改变网络结构和加深网络深度来提升重建效果。针对现有基于注意力机制的深度网络未考虑重建各部分不同作用的问题,提出重建注意力机制,构建基于重建注意力神经网络(RAN)的超分辨率图...
关键词:超分辨率重建 注意力机制  重建注意力  通道注意力  
基于局部-非局部交互卷积的3D点云分类 ( EI收录)
10
《模式识别与人工智能》中国计量大学理学院应用数学系 芦新宇 杨冰 叶海良 曹飞龙  出版年:2022
国家自然科学基金项目(No.62032022,62006215)资助。
现阶段点云分类研究已被广泛应用于机器人操作、自主驾驶和虚拟现实等多个领域,提取既丰富又具有高判别能力的特征是3D点云分类的关键.为此,文中设计基于局部-非局部交互卷积的3D点云分类算法,改善点云的特征提取.首先,构造局部...
关键词:深度学习  点云分类  局部-非局部交互卷积  自适应特征融合  
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