轻量化网络相关论文
当今,随着汽车保有量的增加,交通安全问题越来越受到重视。计算机技术的快速发展,为自动驾驶汽车的行驶安全问题提供了一种解决途......
目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务,指的是从图像或视频中检测并提取出指定目标的技术,被广泛应用于自动驾驶、交通大数据、......
YOLOv4目标检测算法主干网络庞大且参数量和计算量过多，难以部署在算力和存储资源有限的移动端嵌入式设备上。提出一种改进的YOLOv4......
由于存储资源和功耗等限制，在嵌入式设备上部署基于深度学习的目标检测算法存在困难，且效果不佳。基于YOLOv4算法，提出了一种改进的YO......
为了提高无人机集群检测精度和速度，提出了改进YOLOv4无人机集群目标检测方法。使用轻量化网络MobileNetV3分别获得5个有效特征层代......
为解决YOLOv4目标检测网络结构复杂、参数多、训练所需的配置高以及实时检测图片的传输帧数低，难以实现工业上的应用普及等问题，提出......
针对当前YOLOv5s的颈部特征提取网络PANET的特征提取不足，常规卷积Conv消耗了大量的参数量和计算量的问题，提出一种轻量化目标检测算......
在隧道工程地质勘察中，需要对岩石岩性进行判断和识别，以便开展工程岩体定量分析及工程地质安全评价。鉴于目前岩石岩性识别过程中存......
现有的针对PCB裸板的缺陷检测方法存在精确度低、实时性差且难以在移动端部署等问题，本文以YOLO（you only look once）v4算法为基本框......
基于深度神经网络的目标检测方法在现代社会的自动驾驶、移动娱乐和视频监控等等各个领域都有着广泛的应用。然而,基于深度学习的......
针对海面目标检测模型难以应用在存储能力和计算能力较小的移动端的问题，提出一种基于改进YOLOv5的海面目标检测算法。采用轻量级提......
在万物互联的智能时代，以深度学习为代表的人工智能技术正全方位改变人类的生产和生活方式.与此同时，云边端计算架构的成熟和发展使......
由于海面舰船目标的检测设备受算力和存储空间所限，海面目标难以识别，所以舰船目标检测模型的大小需要轻量，且保持较高检测精度。针对......
超宽带雷达人体目标行为识别是近年来模式识别领域的一个研究热点,在灾难救援、人机交互、病人监测等领域具有重要的应用价值。基......
针对基于深度学习目标识别算法具有网络结构复杂、参数量大、计算延迟高等特点，难以直接应用于弹载任务的问题，对网络轻量化方法进行......
近年来,伴随着人工智能和自动驾驶技术的兴起,计算机视觉,尤其是目标跟踪技术结合机器人或无人车的研究愈发火热。目前,目标跟踪算......
针对光学合成孔径“低小慢”目标的中频信息缺失而难以进行目标识别的问题，提出一种基于多维度混合模型缩放（EfficientNetv2）的改进YO......
随着人工智能技术的发展,智能设备在生活中的比重日益增大,越来越多的人工任务开始被智能设备所代替。其中,图像语义分割作为计算......
选煤厂危险区域人员全身目标检测因粉尘、雾气干扰难以准确与生产环境背景区分,而人员头部特征相对易于辨识,且人头在监控视角下被......
深度学习凭借海量训练样本和不断提升的硬件算力的支持,在计算机视觉的多个领域里获得了巨大成功,基于深度卷积神经网络的模型目前......
近年来随着智能交通辅助管理技术的不断进步发展,其为人们的生活增添了诸多便利。视频监控作为交通辅助管理的主要数据来源之一,其......
高光谱图像同时包含丰富的光谱信息和空间信息,给地物分类带来了巨大机遇的同时也给分类算法提出了新挑战。近年来基于深度学习的......
随着深度学习的新算法和新结构在各大框架的落地,网络对物体推算速率和精度得到极大提升。无人机经过多年研究,其续航、稳定性等性......
高精度的环境感知是实现智能驾驶的技术基础,解决可靠的环境感知问题是保证智能驾驶中人车安全的重要前提。随着深度学习算法和传......
随着我国高速铁路运营里程的快速增长,如何保障铁路安全运营成为一个关键问题。铁路异物侵限作为铁路行车安全重要威胁之一,要求检......
目前,放射治疗是治疗癌症相对有效的手段之一,它是利用放射线如放射性同位素产生α、β、γ射线和各类X射线等直接破坏癌变细胞的D......
人机交互（Human Computer Interaction,HCI）是人工智能领域研究的热点方向,情绪识别是其中的重要研究内容。情绪识别是通过获取个体......
遥感图像目标检测作为一个基础且具有挑战性的视觉任务,不仅在军事领域应用广泛,如准确获取战场信息并对敌方进行精准打击。它还在......
学位
烟雾识别对于火灾的早期探测及火灾危害的降低具有重要的意义。目前基于计算机视觉的烟雾探测手段存在误报较多,准确率偏低,使用深......
针对复杂工况下高速动车组轴箱轴承故障难以准确诊断的问题,提出了一种ShuffleSE单元设计方法,并基于模块化思想建立了一种新的轻......
以卷积神经网络为基础的目标检测模型,凭借着其卓越的性能优势,在交通、安防、医疗等领域展现出了极大的潜力和价值,而在未来检测......
目标检测一直是图像处理和计算机视觉领域最基本和最具挑战性的热点问题之一。无论是在可见光场景还是红外场景下,目标检测都有着......
良好的路面状态是保证道路交通安全的前提条件,快速准确地获取路面缺陷信息,规避道路安全威胁,已成为道路养护的首要任务。目前人......
近年来,视频作为可视媒体数据的重要组成部分深深影响着人们的生活。视频信号在产生、传输过程中常受到噪声的影响,给用户带来不良......
深度卷积神经网络在各个领域都表现出很好的效果，与之伴随的是庞大的计算量和参数量。针对当前基于深度卷积神经网络的目标检测算法......
作为机器视觉任务中最为基础的人脸识别,已经普及到生活的方方面面。在军事领域、公共安全领域、公共交通领域、银行金融领域和生......
合成孔径雷达图像领域开放数据集较少、图像相干斑噪声等因素,导致一些基于合成孔径雷达图像地物分类应用的精度偏低。深度学习中......
随着智慧城市、智慧交通战略的铺开,城市公共交通信息化速度加快,公交车能够方便的获取到实时位置、道路情况等信息为乘客提供到站......
在智慧旅游建设中,景区客流量作为衡量一个区域繁忙程度的重要指标,愈发得到管理人员的重视。行人检测与跟踪技术作为计算机视觉领......
智慧城市是未来城市的发展方向,在城市建设中,市政部门对于公路公共设施的管理,需要一种智能监管体系,而公路公共设施目标的识别则......
飞机在飞行过程中,受到不可控的环境等外部因素影响,容易出现各种损伤。这些损伤对飞机的安全飞行有较大的威胁,在地勤维修工作中,......
轻量化网络可解决深度神经网络参数较多、计算量较高、难以部署在计算能力有限的边缘设备上等问题.针对轻量化网络中常用的分组卷......
近年来,随着人工智能技术的日益成熟,采用深度学习算法的智能抄表系统相继开发,可以自动的将图片中的表读数、二维码等目标区域的......
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