轻量级卷积神经网络相关论文
现如今在视觉领域中卷积神经网络模型在确保识别率不大幅降低的前提下正朝着更低的计算量；更少的参数；更小的存储占用的轻量化趋势发......
遥感图像具有复杂的整体结构和丰富的纹理特征，基于卷积神经网络（CNN）的遥感图像分类方法虽然能够捕获丰富的局部信息，但有限的感受野......
深度卷积神经网络是水下图像增强的主要方法之一，但其过高的内存消耗和计算需求阻碍了在实际应用中的部署。为此，提出一种轻量级的密......
针对Deeplabv3+网络在语义分割任务中存在计算量大、训练速度慢的问题，使用改进后的轻量级卷积神经网络Xception作为骨干特征提取网......
人脸识别技术能够更加有效地对个人身份进行鉴别,传统的人脸识别算法容易受遮挡、光照、姿态等外界因素的影响,在自然场景中识别准......
自动驾驶技术重塑了人们对于出行的认知,具有极大的社会价值与经济价值。车辆检测作为自动驾驶技术的基础方向之一,为后续防撞预警......
目前,建筑工地的视频监控分析系统依然以人工监察为主,然而监察员检查频率低,反馈时间长,工人安全意识相对薄弱,都导致建筑工地安......
图像颜色处理常被广泛运用于人们生活和科学研究当中。随着人工智能的迅猛发展,人们自然地将深度学习技术与灰度图像预测相结合,且......
基于实景图像的室内视觉定位通过识别一幅室内实景图像,根据该图像在建筑物中的具体位置来实现室内定位。其具有完全不依赖任何基......
在人脸识别领域,由于人脸数据易于获取的特点,使得人脸识别系统容易受到演示攻击,所以需要利用人脸活体检测技术对演示攻击进行防......
目前,人们习惯用手机相机记录生活,而且图片是记录信息的一种重要媒介,因此图片在手机相册内大量存在,开发一款辅助用户拍照的相机......
现代社会智能化发展飞快,公共场所监控摄像头越来越普及,相应的基于监控视频的行人目标跟踪技术也有着广泛的应用前景。近年来,深......
针对在工业环境中,机器人的抓取精准度受到物体不同的姿态和角度等影响的问题,提出一种基于注意力机制的实时性逐像素网络抓取检测......
最近几年,目标检测算法模型层出不穷,取得了令人瞩目的进展,在工业领域和生活领域都找到了许许多多的适用场景。但现有的目标检测......
我国的农作物病害识别主要依靠人工,借助计算机进行农作物病害识别存在病害样本数据量少,识别的精度低、实时性差等问题.针对上述......
深度学习在人脸识别的研究和应用中取得一定成效,但因计算量大且耗时,不适用于小型嵌入式设备。基于融合梯度特征的轻量级卷积神经......
在证件审核场景中,常规的深度学习人脸识别方法人证比对精度低且在嵌入式设备运行效率差。为解决上述问题,本文提出了改进的轻量级......
针对现有细粒度图像分类算法普遍存在的模型结构复杂、参数多、分类准确率较低等问题,提出一种注意力特征融合的SqueezeNet细粒度......
目标检测技术作为计算机视觉领域一个重点研究内容,已经广泛应用于交通出行、安防监控、健康医疗等各个生活场景之中。目前基于传......
水下机器人是水下作业利器,可辅助或代替人工执行水下监控和复杂环境的作业任务。然而受环境感知技术和路径规划等技术的限制,当前......
目前,计算机视觉广泛应用于户外视频监控、无人驾驶、车牌识别等场景。但现有算法都以天气情况良好为前提,未考虑不同天气情况对算......
单目深度预测是计算机视觉领域中一项具有挑战的任务,而且在3D重建中占据着重要的组成部分。随着卷积神经网络的出现,使用深度学习......
在无人机巡检图像中,检测出绝缘子是实现输电线路状态分析的关键.本研究采用轻量级卷积神经网络代替传统的人工特征提取器,获取输......
为实现作物叶片病害的准确识别,该研究以PlantVillage工程开源数据库中14种作物38类叶片为研究对象,从网络规模小型化和计算过程轻......
针对传统卷积神经网络在人脸识别中模型复杂程度高、处理数据较慢的问题,提出一种轻量级卷积神经网络算法。首先,通过对数据集采用......
近年来,自动驾驶成为了世界范围内的各大汽车公司和互联网公司的研究热点,而自动驾驶领域的高级驾驶员辅助系统已得到了广泛的应用......
卷积神经网络在基于视觉的机器人抓取检测任务上取得了较好的检测效果,但是大多数方法都有太多的计算参数,不适合资源有限的系统。......
随着高性能计算芯片的发展,在移动设备上部署深度学习模型成为了当今的热门。卷积神经网络(简称CNN)作为深度学习技术的一种,由于......
近年来随着人工智能的新一轮复兴,计算机视觉领域迎来飞速发展。卷积神经网络作为计算机视觉领域的基础模型之一,是当前许多计算机......
针对战场环境下装甲目标的检测任务,提出一种基于轻量级网络的快速检测方法.首先以轻量级卷积神经网络MobileNet 作为骨架网络,构......
