【摘 要】
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针对基于关键点的目标检测参数量大、检测框误匹配的问题,提出一种轻量级的基于关键点检测的无锚框目标检测算法。首先将输入图片输入优化过的特征提取算法,通过级联角池化与中心池化,输出3个关键点的热力图与它们的嵌入向量;然后通过嵌入向量匹配热力图并画出检测框。文中的创新点在于将SqueezeNet中的轻量级模块firemodule适配至CenterNet,并用深度可分离卷积代替主干网的常规卷积,同时,针对
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针对基于关键点的目标检测参数量大、检测框误匹配的问题,提出一种轻量级的基于关键点检测的无锚框目标检测算法。首先将输入图片输入优化过的特征提取算法,通过级联角池化与中心池化,输出3个关键点的热力图与它们的嵌入向量;然后通过嵌入向量匹配热力图并画出检测框。文中的创新点在于将SqueezeNet中的轻量级模块firemodule适配至CenterNet,并用深度可分离卷积代替主干网的常规卷积,同时,针对CenterNet的检测框误匹配问题优化了算法输出形式与训练时的损失函数。实验结果表明,改良后的算法使得
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近年来,工业物联网迅猛发展,在实现工业数字化、自动化、智能化的同时也带来了大量的网络威胁,且复杂、多样的工业物联网环境为网络入侵者创造了全新的攻击面。传统的入侵检测技术已无法满足当前工业物联网环境下的网络威胁发现需求。对此,文中提出了一种基于深度强化学习算法近端策略优化(Proximal Policy Optimization 2.0,PPO2)的工业物联网入侵检测系统。该系统将深度学习的感知能力
苏州发绣作为苏绣的分支,是由精选的少女天然发丝作为原材料的苏州民间特殊绣种。通过对苏州发绣工艺流程、针法风格的分析以及对发绣色彩的考释,总结出苏州发绣技艺与色彩融合给予当代设计者的美学价值、思维与方法启示,对苏州发绣的传承与创新融合具有重要意义。
针对FCM算法在分割脑MRI图像时存在噪声敏感性和初始聚类中心随机性的问题,提出一种融合图像Tamura纹理特征的改进FCM图像分割算法。首先提取图像的Tamura纹理特征,将其与灰度特征线性加权构成融合特征。然后使用模糊邻域关系计算像素点的密度,将其与距离关系结合自适应选取初始聚类中心。最后使用融合特征作为更新隶属度和聚类中心的特征约束。实验利用该方法与FCM,D-FCM,WKFCM方法对Bra
在动态场景的SLAM系统中,传统的特征点法视觉SLAM系统易受动态物体的影响,使得图像前后两帧的动态物体区域出现大量的误匹配,导致机器人定位精度不高。为此,提出一种结合自适应窗隔匹配模型与深度学习算法的动态场景RGB-D SLAM算法。构建基于自适应窗隔匹配模型的视觉SLAM前端算法框架,该框架筛选图像帧后采用基于网格的概率运动统计方式实现匹配点筛选,以获得静态区域的特征匹配点对,然后使用恒速度模
深度学习算法被广泛地应用于网络流量分类,具有较好的分类效果,应用卷积神经网络不仅能大幅提高网络流量分类的准确性,还能简化其分类过程.然而,神经网络面临着对抗攻击等安
渗透测试是通过模拟黑客攻击的方式对网络进行安全测试的通用方法,传统渗透测试方式主要依赖人工进行,具有较高的时间成本和人力成本。智能化渗透测试是未来的发展方向,旨在更加高效、低成本地进行网络安全防护,渗透测试路径发现是智能化渗透测试研究的关键问题,目的是及时发现网络中的脆弱节点以及攻击者可能的渗透路径,从而做到有针对性的防御。文中将深度强化学习与渗透测试问题相结合,将渗透测试过程建模为马尔可夫决策模型,在模拟网络环境中训练智能体完成智能化渗透测试路径发现;提出了一种改进的深度强化学习算法Noisy-Doub
针对现有多核聚类方法较少考虑多核数据局部流形结构以及在多核融合时学习参数过多进而易受多核噪声异常等干扰的问题,文中首先提出了基于局部核回归的聚类方法(CKLR)。该方法通过局部学习来刻画单核数据的流形结构并采用稀疏化的局部核回归系数来进行预测和聚类。文中进一步提出了基于单核局部核回归融合的多核聚类方法(CMKLR)。该方法为每个核矩阵构造对应的稀疏化的局部核回归系数,并采用全局线性加权融合的方式获得了多核数据下的局部流形结构和同样稀疏化的多核局部回归系数。所提方法较好地避免了现有方法的两个缺陷,且该方法仅
Wi-Fi CSI提供的被动式行为识别方法在许多场景得到了应用,但现有系统较少考虑信号穿墙的场景,导致信号穿墙后识别精度急剧下降。为提高系统的适应性,对信号穿墙后的行为识别方法进行研究,提出一种基于信道状态信息(CSI)的穿墙行为识别方法。根据CSI数据变化的特性,在预处理阶段,对CSI数据进行相位校准来证明原始CSI矩阵具有低秩性,并对其进行低秩矩阵分解,消除无用的静态CSI分量,凸显信号穿过墙
近年来,"Deepfake"视频引起了广泛的关注。人们很难区分Deepfake视频。这些篡改的视频将给社会带来巨大的潜在威胁,如被用来制作假新闻等。因此,目前需要找到一种有效识别这些合成视频的方法。针对上述问题,提出了一种基于3D CNNS的深度伪造视频检测模型。该模型注意到Deepfake视频的时域特征和空域特征的不一致,而3D CNNS可以有效捕获Deepfake视频的这一特征。实验结果表明,