摘要：为解决纽扣表面缺陷检测中人工效率低下,且无需对纽扣表面瑕疵进行分类的问题,提出一种基于DEEP SVDD与改进VGG16的纽扣表面缺陷检测模型。在VGG16中增加BN层加快网络收敛;为提升网络特征提取能力引入SE注意力模块;使用全局平局池化替代全连接层,减少模型参数量,使模型更加健壮。实验结果表明,改进后的模型在DEEP SVDD中的两种方法软边界及一类方法的AUC值分别提升7.7%、5.9%,均高于96%,单张检测时间仅4.5 ms,模型性能满足实际要求。

摘要：针对客户服务业务中台资源异常信息人工诊断不及时、故障辨识率低等问题,提出一种基于改进卷积神经网络的故障诊断方法。卷积层后引入批量归一化层提高模型的泛化能力,在全连接层引入Droupout函数来缓解过拟合问题,还对数据进行了增强处理以及运用灰狼算法对超参数进行寻优。该模型在Pytorch和Pycharm环境下进行仿真,得出经典卷积神经网络的测试集准确率在85%左右,而改进后的测试集准确率在94%左右,表明所提设计具有明显效果。

摘要：为了解决车辆重识别过程中因车辆特征图分块所导致的空间信息丢失问题,提出一种联合条纹特征之间关系的模块以弥补丢失的空间信息。首先,针对车辆特殊的物理结构,构建了一种双分支神经网络模型,对输出的特征图进行水平和垂直均等分割并在不同的神经网络分支上进行训练;然后,设计多激活值模块以减少噪声并丰富特征图信息;接着,使用三元组和交叉熵损失函数对不同的特征进行监督训练以约束类内距离并扩大类间距离;最后,设计批量归一化(BN)模块消除不同损失函数在优化方向上存在的差异,从而加速模型的收敛。使用所提方法在VeRi-776和VehicleID两个公共数据集上进行实验,结果表明该方法的Rank1值优于现有最好的方法VehicleNet,验证了其有效性。

摘要：为解决现有文本引导图像修复模型在处理文本图像融合时模态间信息缺乏高效融合导致修复结果不真实且语义一致性差的问题,提出一种通过条件批量归一化融合图像文本特征实现文本引导的图像修复模型BATF。首先,通过空间区域归一化编码器对破损和未破损区域分别归一化,减少了直接特征归一化对均值方差偏移的影响;其次,将提取的图像特征与文本特征向量通过深度仿射变换进行融合,增强了生成器网络特征图的视觉语义嵌入,使图像和文本特征得到更有效的融合;最后,为增强修复图像的纹理真实性及语义一致性,设计了一种高效鉴别器并引入了目标感知鉴别器。在CUB bird这个带有文本标签的数据集上进行定量和定性实验表明,提出模型在PSNR(peak signal-to-noise ratio)、SSIM (structural similarity)以及MAE(mean absolute error)度量指标分别达到了20.86、0.836和23.832。实验结果表明,BATF模型对比现有的MMFL和ALMR模型效果更好,修复的图像既符合给定文本属性的要求又具有高度语义一致性。

摘要：近年来,卷积神经网络(CNN)在植物病害检测中得到了迅速的发展和广泛的应用。番茄叶病是植物病害中的一种重要病害,所以设计一种能准确识别番茄叶病的模型是很有必要的。DCNet模型主要利用空洞卷积技术来训练网络模型,并使用批量归一化技术来加速模型收敛,采用随机失活技术避免过拟合问题。同时也利用批量归一化技术和随机失活技术减少了模型的训练次数,提高了植物叶片病害的分类效率。实验表明,与不同的CNN模型相比,在解决番茄病害分类问题上,该模型无论是参数量还是分类精度都达到了最好的效果。

摘要：在高分辨率网络(HRNet)的基础上,提出一种融合Ghost卷积的轻量型高分辨率网络(GLHRNet)。首先使用Ghost卷积模块和极化自注意力(PSA)模块在HRNet中构建新的残差块结构,新的残差块结构可以在减少网络模型参数量和计算量的同时,建模高分辨率图像的长距离依赖关系。接着在新网络模型中引入IBN-Net的设计思想,在新网络模型的浅层同时使用批量归一化和实例归一化,为网络模型引入外观不变性,减小光照变化问题对模型的影响。算法在COCO人体姿态估计数据集上的实验结果表明,与HRNet相比新网络模型的参数量降低了36.1%,计算量降低了35.2%,人体姿态估计的平均准确率提高了1.4个百分点。

摘要：三维点云语义分割是大型场景点云数据理解和分析的关键步骤之一。为实现室内场景点云更高精度的分割,提出一种基于深度残差网络与梯度优化的语义分割方法(DRN-GO),通过加深集抽象模块与特征传递模块的层数,加强对点云的特征学习,并在网络层之间引入残差网络进行特征链接。为防止网络层次的增加导致模型过拟合,在编解码后的全连接层部分加入Dropout结构,并在每层网络输入前对数据进行批量归一化处理,从而确保模型的稳定性。本文选用斯坦福大型室内数据集S3DIS设计实验,结果表明,DRN-GO方法相比PointNet++在精度上得到了大幅度提升。

摘要：跨媒体哈希检索将不同媒体数据编码到公共二值哈希空间中,从而可以有效地测量不同模态样本之间的相关性.为了进一步提高检索性能,提出基于多头注意力网络的无监督跨媒体哈希检索方法.首先,利用多头注意力网络生成哈希码矩阵,使图像和文本能获得更好的匹配.其次,构造一个辅助相似度矩阵,用以整合来自不同模态的原始邻域信息.通过辅助相似度矩阵与哈希码矩阵的协同学习,能够捕获不同模态之间和相同模态内部的潜在联系.此外,设计了两种损失函数训练网络模型,并使用批量归一化和更换哈希码生成函数的策略对模型进行优化,使模型的训练速度得到大幅提升.在3个数据集上的实验表明,本方法的平均性能比目前国际上先进的无监督方法有显著提升,充分证明了本方法的有效性和优越性.

摘要：为提高果蝇第一龄幼虫腹侧神经索切片图像细胞膜分割精度,实现更为高效的自动化细胞膜分割,提出一种利用批量归一化优化并结合残差学习对图像分割精度进行提升的改进全卷积神经网络U-Net (ResU-Net)。将批量归一化(batch normalization,BN)应用在每一网络模块输出,减少网络内部协变量转移加速网络收敛;为丰富网络特征提取防止梯度消失,采用残差结构对特征进行映射并提升分割准确率。实验结果表明,相比较改进前的U-Net,该深度学习方法具有良好的泛化能力和较高的准确性。

摘要：行为识别是计算机视觉研究一大热点,为了改善其计算量大、识别率低的问题,提出了一种基于三维卷积神经网络(3Dimension Convolutionnal Neural Network,3D-CNN)与门控循环单元网络(Gated Recurrent Unit,GRU)相融合的行为识别算法。该算法采用keras框架,首先对3D-CNN结构进行优化,采用把大的卷积核用若干个小的串联起来的Block结构;然后在每层卷积层后采用批量归一化处理,并添加Dropout层以提高网络泛化能力;最后与GRU网络融合,使用Softmax进行分类得出结果。实验结果表明,所设计的融合网络有较高的识别率,达到94. 5%。