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基于R-FCN深度卷积神经网络的机器人疏果前苹果目标的识别 被引量:83
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作者 王丹丹 何东健 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期156-163,共8页
疏果前期苹果背景复杂、光照条件变化、重叠及被遮挡,特别是果实与背景叶片颜色极为相近等因素,给其目标识别带来很大困难。为识别疏果前期的苹果目标,提出基于区域的全卷积网络(region-based fully convolutional network,R-FCN)的苹... 疏果前期苹果背景复杂、光照条件变化、重叠及被遮挡,特别是果实与背景叶片颜色极为相近等因素,给其目标识别带来很大困难。为识别疏果前期的苹果目标,提出基于区域的全卷积网络(region-based fully convolutional network,R-FCN)的苹果目标识别方法。该方法在研究基于ResNet-50和ResNet-101的R-FCN结构及识别结果的基础上,改进设计了基于ResNet-44的R-FCN,以提高识别精度并简化网络。该网络主要由ResNet-44全卷积网络、区域生成网络(RegionProposal Network, RPN)及感兴趣区域(Region of Interest, RoI)子网构成。ResNet-44全卷积网络为基础网络,用以提取图像的特征,RPN根据提取的特征生成Ro I,然后Ro I子网根据ResNet-44提取的特征及RPN输出的Ro I进行苹果目标的识别与定位。对采集的图像扩容后,随机选取23 591幅图像作为训练集,4 739幅图像作为验证集,对网络进行训练及参数优化。该文提出的改进模型在332幅图像组成的测试集上的试验结果表明,该方法可有效地识别出重叠、被枝叶遮挡、模糊及表面有阴影的苹果目标,识别的召回率为85.7%,识别的准确率为95.1%,误识率为4.9%,平均速度为0.187 s/幅。通过与其他3种方法进行对比试验,该文方法比FasterR-CNN、基于ResNet-50和ResNet-101的R-FCN的F1值分别提高16.4、0.7和0.7个百分点,识别速度比基于ResNet-50和ResNet-101的R-FCN分别提高了0.010和0.041 s。该方法可实现传统方法难以实现的疏果前苹果目标的识别,也可广泛应用于其他与背景颜色相近的小目标识别中。 展开更多
关键词 图像处理 算法 图像识别 小苹果 目标识别 深度学习 R-FCN
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最大化背景模型用于检测红外图像中的弱小目标 被引量:36
2
作者 徐军 向健华 粱昌洪 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第12期1483-1486,共4页
提出一种基于最大化背景模型的背景预测算法 ,用于红外弱小目标检测 算法通过“区域最大化背景模型” ,来减小背景起伏对背景预测的影响 ,从而实现对背景更准确的预测 ,达到提高弱小目标检测性能的目的 算法适用于强对比度云层的空背... 提出一种基于最大化背景模型的背景预测算法 ,用于红外弱小目标检测 算法通过“区域最大化背景模型” ,来减小背景起伏对背景预测的影响 ,从而实现对背景更准确的预测 ,达到提高弱小目标检测性能的目的 算法适用于强对比度云层的空背景、具有人造干扰物的背景和空地背景的红外图像中 ,具有较强的抗噪音特性 ,是背景预测算法的一个重要扩展 针对实际红外图像的试验仿真表明 。 展开更多
关键词 最大化背景模型 弱小目标 检测 红外图像 背景预测算法
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基于辅助粒子滤波的红外小目标检测前跟踪算法 被引量:25
3
作者 胡洪涛 敬忠良 胡士强 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2005年第11期1208-1211,共4页
研究低信噪比复杂环境下的红外小目标检测和跟踪问题,提出了基于辅助粒子滤波的检测前跟踪算法.首先使用形态学滤波算法对图像进行白化预处理;然后在跟踪阶段采用辅助粒子滤波算法估计目标运动状态,在检测阶段利用跟踪滤波器的输出构造... 研究低信噪比复杂环境下的红外小目标检测和跟踪问题,提出了基于辅助粒子滤波的检测前跟踪算法.首先使用形态学滤波算法对图像进行白化预处理;然后在跟踪阶段采用辅助粒子滤波算法估计目标运动状态,在检测阶段利用跟踪滤波器的输出构造似然比,并进行似然比检验.对真实红外图像序列的实验表明,该算法可成功跟踪和检测信噪比为2的小目标,且其性能优于传统的检测前跟踪算法. 展开更多
关键词 检测前跟踪 辅助粒子滤波 红外图像序列 小目标
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基于柔性立体靶标的摄像机标定 被引量:37
4
作者 孙军华 刘震 +2 位作者 张广军 魏振忠 江洁 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第12期3433-3439,共7页
针对大视场摄像机标定中,大尺寸靶标加工困难,小尺寸靶标标定精度不高等问题,提出一种基于柔性立体靶标的摄像机标定方法。柔性立体靶标是由多个小平面靶标(又称子靶标)灵活组合的一种靶标形式,将多个小的子靶标摆放在视场周边,以其中1... 针对大视场摄像机标定中,大尺寸靶标加工困难,小尺寸靶标标定精度不高等问题,提出一种基于柔性立体靶标的摄像机标定方法。柔性立体靶标是由多个小平面靶标(又称子靶标)灵活组合的一种靶标形式,将多个小的子靶标摆放在视场周边,以其中1个子靶标坐标系为基础建立柔性立体靶标坐标系。以子靶标之间位置关系不变为约束条件,将各子靶标特征点的局部坐标统一到柔性立体靶标坐标系下,建立以重投影误差为最小的目标函数,采用非线性优化方法得到摄像机参数的最优解。仿真和实验证明采用柔性立体靶标可以达到与相同靶标区域大小的大平面靶标相当的标定结果。 展开更多
关键词 机器视觉 摄像机标定 大视场 柔性立体靶标 小靶标
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基于深度学习的小目标检测研究综述 被引量:30
5
作者 刘晓楠 王正平 +1 位作者 贺云涛 刘倩 《战术导弹技术》 北大核心 2019年第1期100-107,共8页
针对目标检测特别是小目标检测问题,首先梳理了目标检测算法的发展与现状,系统性地总结了基于深度学习的目标检测算法研究进展,从精度和速度方面分析了两阶段及单阶段检测算法的优缺点及检测性能;其次作为参考梳理了小目标检测领域的典... 针对目标检测特别是小目标检测问题,首先梳理了目标检测算法的发展与现状,系统性地总结了基于深度学习的目标检测算法研究进展,从精度和速度方面分析了两阶段及单阶段检测算法的优缺点及检测性能;其次作为参考梳理了小目标检测领域的典型数据集,分析在小目标检测难题上的改进算法,提升检测精度和速度,以及获得二者的平衡,成为小目标检测改进的方向和面临的挑战;最后对基于深度学习的目标检测应用领域做出展望和预测,为小目标检测问题提供了参考。 展开更多
关键词 目标检测 深度学习 小目标 机器视觉
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基于深度卷积神经网络的SAR图像舰船小目标检测 被引量:30
6
作者 胡昌华 陈辰 +2 位作者 何川 裴洪 张建勋 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期397-405,414,共10页
针对合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标背景复杂的特点,提出一种基于改进 YOLOv3 的 SAR图像舰船小目标检测算法。首先,通过分析残差网络的设计原理,针对不同场景下舰船目标的特点,重新设计底层残差单元;其次,改进特征金字塔的网络结构,解... 针对合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标背景复杂的特点,提出一种基于改进 YOLOv3 的 SAR图像舰船小目标检测算法。首先,通过分析残差网络的设计原理,针对不同场景下舰船目标的特点,重新设计底层残差单元;其次,改进特征金字塔的网络结构,解决感受野与定位之间的矛盾问题,提高了小尺度舰船的检测效果;最后,通过引入平衡因子,优化损失函数中的小目标权重。实验结果显示,相比原始YOLOv3方法,所提方法在舰船目标公开数据集上F1 值提高 6.3%,同时,较快的检测速度使得所提算法可用于实时目标检测。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 舰船检测 小目标 深度学习 YOLOv3
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改进YOLOv5的复杂道路目标检测算法 被引量:28
7
作者 王鹏飞 黄汉明 王梦琪 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第17期81-92,共12页
针对复杂道路背景下的密集遮挡目标和小目标导致的误检、漏检问题,提出一种基于改进YOLOv5的复杂道路目标检测算法。引入Quality Focal Loss,将分类得分与位置的质量预测结合,提高了对密集遮挡目标的定位精度;增加一层浅层检测层作为更... 针对复杂道路背景下的密集遮挡目标和小目标导致的误检、漏检问题,提出一种基于改进YOLOv5的复杂道路目标检测算法。引入Quality Focal Loss,将分类得分与位置的质量预测结合,提高了对密集遮挡目标的定位精度;增加一层浅层检测层作为更小目标的检测层,将原始算法的三尺度检测改为四尺度,特征融合部分也作相应改进,提高了算法对小目标特征的学习能力;借鉴加权双向特征金字塔网络(BiFPN)的特征融合思想,提出了去权重的BiFPN,充分利用深层、浅层以及原始的特征信息,加强了特征融合,减少了卷积过程中特征信息的丢失,提高了检测精度;引入卷积块注意模块(CBAM),进一步提升了算法的特征提取能力,让算法更关注有用的信息。实验结果表明,该改进算法在公开的自动驾驶数据集KITTI和自制的骑乘人员头盔数据集Helmet上的检测精度分别达到了94.9%和96.8%,相比原始算法分别提高了1.9个百分点和2.1个百分点的检测精度,检测速度分别达到了69 FPS和68 FPS,具有较好的检测精度与实时性,同时与一些主流的目标检测算法相比,该改进算法也有一定的优越性。 展开更多
关键词 复杂道路 YOLOv5 Quality Focal Loss 双向特征金字塔网络(BiFPN) 卷积块注意模块(CBAM) 遮挡目标 小目标
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红外小目标检测的预处理技术研究 被引量:21
8
作者 高颖慧 李吉成 沈振康 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2004年第2期154-158,共5页
建立了红外小目标图像的场景模型,分析了小目标情况下图像预处理的特点,根据这些特点对预处理技术进行了分类描述。为了评价预处理结果,定义了两个评价参数———信噪比和背景抑制因子。实验结果表明,不同的预处理方法具有不同的应用范... 建立了红外小目标图像的场景模型,分析了小目标情况下图像预处理的特点,根据这些特点对预处理技术进行了分类描述。为了评价预处理结果,定义了两个评价参数———信噪比和背景抑制因子。实验结果表明,不同的预处理方法具有不同的应用范围,只有根据图像特点选择合适的预处理方法,才能取得理想的预处理效果。 展开更多
关键词 小目标 场景模型 信噪比 背景抑制因子 预处理
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中国陆块海相盆地成钾条件与预测研究进展综述 被引量:26
9
作者 刘成林 吴驰华 +7 位作者 王立成 方小敏 赵艳军 颜茂都 张永生 曹养同 张华 吕凤琳 《地球学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期581-606,共26页
中国古代海相钾盐找矿是一个"久攻不破"的难题,古代海相及海陆交互相盆地能否成钾也是长期争议的问题,也就是中国小陆块能否成钾、成大钾矿的关键问题。为此,本文以板块构造运动为主线,对中国主要小陆块漂移历史、成盆构造、... 中国古代海相钾盐找矿是一个"久攻不破"的难题,古代海相及海陆交互相盆地能否成钾也是长期争议的问题,也就是中国小陆块能否成钾、成大钾矿的关键问题。为此,本文以板块构造运动为主线,对中国主要小陆块漂移历史、成盆构造、古气候、古地理及海相/海陆交互相蒸发岩沉积特征进行了系统梳理和总结;在此基础上,基于盆地"构造-物源-气候"三要素耦合成钾理论,分析中国小陆块海相盆地成钾条件、成矿机理;同时,总结和借鉴全球海相钾盐成矿标志,建立钾盐成矿评价指标体系。基于这些研究基础,借助对主要陆块的区域构造和古地理特征、物质来源、古气候面貌等恢复及分析,对主要陆块的海相成钾潜力进行评价,同时预测找钾战略靶区。钾盐成矿模式研究表明:兰坪—思茅盆地白垩系、上扬子陆块四川盆地中—下三叠统、华北陆块陕北盆地中奥陶统及塔里木陆块库车盆地古近系等盆地及其层位具有较大的成钾潜力。结合成钾指标对比分析,优选圈定了思茅盆地南部、四川盆地中东部及塔里木的库车盆地等战略靶区内较为明确的重点靶区,可以进一步开展钻探验证。这些研究成果为在中国继续开展海相钾盐成矿研究和找钾提供科学依据。 展开更多
关键词 小陆块 海相盆地 蒸发岩 成钾潜力 靶区预测
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深度学习小目标检测算法研究综述 被引量:23
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作者 张艳 张明路 +2 位作者 吕晓玲 郭策 蒋志宏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第15期1-17,共17页
目标检测的主要目的是在图像中快速精准地识别定位出预定义类别的目标。而随着深度学习技术的不断发展,检测算法在相应行业大、中目标已达到了不错的成效。鉴于小目标在图像中尺寸较小、特征不全、与图像中背景差异大等特点,基于深度学... 目标检测的主要目的是在图像中快速精准地识别定位出预定义类别的目标。而随着深度学习技术的不断发展,检测算法在相应行业大、中目标已达到了不错的成效。鉴于小目标在图像中尺寸较小、特征不全、与图像中背景差异大等特点,基于深度学习的小目标检测算法性能仍需要进一步提升和优化;小目标检测在无人驾驶、医疗诊断、无人机导航等多个领域都有着广泛的需求,因此研究有着很高的应用价值。在文献调研的基础上,先给出小目标检测定义,找到当前小目标检测的重难点;根据这些重难点从六个研究方向分析当前研究现状,并总结各算法优缺点;结合文献及发展现状对该领域未来的研究方向做出合理预测与展望,为后续研究提供一定基础参考。 展开更多
关键词 目标检测 小目标 深度学习
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化学蛋白质组学与药物靶点的发现 被引量:23
11
作者 杨红芹 李学军 《药学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第8期877-882,共6页
小分子药物靶点的发现对于生物和医学的研究者而言,是一项既重要又艰巨的任务,医学和药学界研究工作者急切需要发现和确认新的靶点。为了克服药物靶点确认的瓶颈,已经发展了许多新技术用以研究小分子化合物与蛋白质分子间的相互作用,其... 小分子药物靶点的发现对于生物和医学的研究者而言,是一项既重要又艰巨的任务,医学和药学界研究工作者急切需要发现和确认新的靶点。为了克服药物靶点确认的瓶颈,已经发展了许多新技术用以研究小分子化合物与蛋白质分子间的相互作用,其中包括化学蛋白质组学方法。化学蛋白质组是全蛋白质组学研究的一个亚类,化学蛋白质组学是利用能够与靶蛋白质发生特异性相互作用的化学小分子来干扰和探测蛋白质组,在分子水平上系统揭示特定蛋白质的功能以及蛋白质与化学小分子的相互作用,从而准确找到药物作用靶点的组学研究方法。化学蛋白质组学技术和方法不断成熟,在药物作用靶点的发现、确认和药物多靶点研究等方面都将起到重要的作用,并将大大提高药物发现的效率。 展开更多
关键词 化学蛋白质组学 小分子 药物靶点 药物发现
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红外图像中小目标检测的新算法 被引量:15
12
作者 刘伟 杨万海 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2003年第3期264-266,共3页
分析了红外图像中小目标、噪声以及背景的特点。针对高通滤波后小目标经常被强噪声淹没的情况,基于Donoho提出的小波变换的软阈值去噪方法,提出了一种峰值检测算法。实验结果证明方法可以有效地抑制高通滤波后的强噪声,并能检测出小目标。
关键词 红外图像 小目标 小波变换 软阈值 峰值检测
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改进YOLOv3的道路小目标检测方法 被引量:17
13
作者 罗建华 黄俊 白鑫宇 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2022年第3期449-455,共7页
为了研究传统目标检测算法在进行道路小目标检测时效果不佳及漏检率较高等问题,本文提出了一种基于改进YOLOv3的小目标检测方法.首先通过设计新的特征融合结构降低小目标漏检率,并且使用DIOU损失提高定位精确度.同时对YOLOv3算法中的聚... 为了研究传统目标检测算法在进行道路小目标检测时效果不佳及漏检率较高等问题,本文提出了一种基于改进YOLOv3的小目标检测方法.首先通过设计新的特征融合结构降低小目标漏检率,并且使用DIOU损失提高定位精确度.同时对YOLOv3算法中的聚类算法进行改进,采用K-means++算法改进聚类先验框中心点的提取,选取更为合适的Anchor Box,用于提高检测的平均精度和速度.在自制混合数据集上对行人及车辆进行对比检测,在不影响检测速度的情况下,改进的YOLOv3算法能够有效降低小目标物体漏检率,并且提高了检测精度.根据实验结果,本文所提出的改进YOLOv3模型在混合数据集上的平均精度达到92.82%,与未改进的YOLOv3算法相比提高了2.77%. 展开更多
关键词 目标检测 小目标 YOLOv3 DIOU K-means++
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一种起伏背景下的红外小目标检测算法 被引量:11
14
作者 张艳晶 杨卫平 《红外技术》 CSCD 北大核心 2004年第1期48-51,共4页
提出了一种用一维中值滤波进行背景估计的方法。首先分析了红外小目标、噪声及其杂波特性 ,提出了用小窗口的二维中值滤波进行背景估计 ;然后进一步根据红外扫描系统的特点 ,把二维中值滤波简化为一维中值滤波 ,使去背景效果提高 ,并且... 提出了一种用一维中值滤波进行背景估计的方法。首先分析了红外小目标、噪声及其杂波特性 ,提出了用小窗口的二维中值滤波进行背景估计 ;然后进一步根据红外扫描系统的特点 ,把二维中值滤波简化为一维中值滤波 ,使去背景效果提高 ,并且运算量大幅下降 ;最后对预处理后的图像采用自适应门限进行目标分割。实验表明该算法可以达到较高的检测率 。 展开更多
关键词 二维中值滤波 起伏背景 红外小目标 自适应门限 目标检测
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快速精准识别棚内草莓的改进YOLOv4-Tiny模型 被引量:16
15
作者 孙俊 陈义德 +2 位作者 周鑫 沈继锋 武小红 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第18期195-203,共9页
为了实现棚内草莓果实的快速精准识别,该研究提出一种基于改进YOLOv4-Tiny的草莓检测模型。首先,为了大幅度减少模型计算量,采用轻量型网络GhostNet作为特征提取网络,并在GhostBottleneck结构中嵌入卷积注意力模块以加强网络的特征提取... 为了实现棚内草莓果实的快速精准识别,该研究提出一种基于改进YOLOv4-Tiny的草莓检测模型。首先,为了大幅度减少模型计算量,采用轻量型网络GhostNet作为特征提取网络,并在GhostBottleneck结构中嵌入卷积注意力模块以加强网络的特征提取能力;其次,在颈部网络中添加空间金字塔池化模块和特征金字塔网络结构,融合多尺度特征提升小目标草莓的检测效果;最后,采用高效交并比损失作为边界框回归损失函数,加速网络收敛并提高模型的检测准确率。结果表明,改进YOLOv4-Tiny模型权重大小仅为4.68 MB,平均每幅图片的检测时间为5.63 ms,在测试集上的平均精度均值达到92.62%,相较于原YOLOv4-Tiny模型提升了5.77个百分点。与主流的目标检测模型SSD、CenterNet、YOLOv3、YOLOv4和YOLOv5s相比,改进YOLOv4-Tiny模型平均精度均值分别高出9.11、4.80、2.26、1.22、1.91个百分点,并且模型权重大小和检测速度方面均具有绝对优势,该研究可为后续果实智能化采摘提供技术支撑。 展开更多
关键词 机器视觉 图像处理 果实识别 YOLOv4-Tiny 注意力机制 小目标
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基于改进YOLO V3的舰船目标检测算法 被引量:15
16
作者 姜文志 李炳臻 +1 位作者 顾佼佼 刘克 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2021年第6期52-56,67,共6页
针对YOLO V3算法中对于小目标检测精度不高、容易出现漏检误检的问题,提出了一种基于改进YOLO V3的舰船目标检测算法。首先,通过在YOLO V3原网络结构基础上额外从主干网络引出一个输出尺度,将其与上一个输出尺度中的特征信息进行特征拼... 针对YOLO V3算法中对于小目标检测精度不高、容易出现漏检误检的问题,提出了一种基于改进YOLO V3的舰船目标检测算法。首先,通过在YOLO V3原网络结构基础上额外从主干网络引出一个输出尺度,将其与上一个输出尺度中的特征信息进行特征拼接,得到具有更丰富语义信息的特征向量;其次,基于数据集进行聚类改进,改进度量距离公式、重新设置anchor box的个数与相应参数;最后,优化改进YOLO V3的损失函数,提高模型的整体性能。对测试数据集进行分析实验,结果表明改进后的检测算法平均精确度达到83.98%,较之于原YOLO V3,平均精确度提升了6.72%。 展开更多
关键词 深度学习 目标检测 舰船目标 小目标 YOLO V3
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基于最小二乘直线拟合的小目标检测 被引量:13
17
作者 张起贵 张魁 《电子设计工程》 2010年第7期176-177,180,共3页
根据图像序列中小目标自身特点,以及小目标在场景中运动轨迹特点,提出一种弱小目标检测的方法。采用多帧图像积累的方法得到小目标在较短时间内的运动轨迹,由改进后的最小二乘直线拟合法对运动轨迹进行拟合,再运用拟合直线判断目标点,... 根据图像序列中小目标自身特点,以及小目标在场景中运动轨迹特点,提出一种弱小目标检测的方法。采用多帧图像积累的方法得到小目标在较短时间内的运动轨迹,由改进后的最小二乘直线拟合法对运动轨迹进行拟合,再运用拟合直线判断目标点,最终检测出小目标。理论分析和实验结果都表明,该方法能有效检测出复杂背景下运动的小目标。 展开更多
关键词 小目标检测 最小二乘直线拟合 图像积累 运动轨迹
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基于带通滤波的红外小目标捕获算法研究 被引量:12
18
作者 张金锁 宋利权 +1 位作者 靳民会 李金宗 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2002年第4期294-296,309,共4页
分析了红外点目标的成像特性 ,介绍了带通滤波的特点和设计方法 ,并在对数据进行滤波处理后采用基于位置和灰度相关算法对目标进行确认 ,引入了海天线的计算模型。该方法适应性强 ,处理效果好 ,对海背景干扰和天空云层干扰具有较高的抑... 分析了红外点目标的成像特性 ,介绍了带通滤波的特点和设计方法 ,并在对数据进行滤波处理后采用基于位置和灰度相关算法对目标进行确认 ,引入了海天线的计算模型。该方法适应性强 ,处理效果好 ,对海背景干扰和天空云层干扰具有较高的抑制作用。通过卷积实现的带通滤波算法计算简明 ,且容易由硬件实现 ,对运动小目标的检测具有较强的应用价值。实验结果表明该算法能够检测出海天背景下帧间移动的低信噪比的红外小目标。 展开更多
关键词 红外小目标 捕获 带通滤波 海天线 灰度相关 位置相关
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融合全卷积神经网络和视觉显著性的红外小目标检测 被引量:16
19
作者 刘俊明 孟卫华 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期40-50,共11页
为提高复杂背景和噪声干扰下红外小目标检测性能,提出了融合深度神经网络和视觉目标显著性的单阶段红外小目标检测算法.首先设计了基于编码器-解码器架构的轻量级全卷积神经网络对红外图像进行分割,实现背景抑制和目标增强;然后利用红... 为提高复杂背景和噪声干扰下红外小目标检测性能,提出了融合深度神经网络和视觉目标显著性的单阶段红外小目标检测算法.首先设计了基于编码器-解码器架构的轻量级全卷积神经网络对红外图像进行分割,实现背景抑制和目标增强;然后利用红外小目标的显著性特征进一步抑制虚警;最后采用自适应阈值法分离出小目标.网络结构中通过引入多个下采样层降低计算量并增大感受野;通过引入多尺度特征提升背景抑制能力;通过引入注意力机制提升模型训练效果.在真实红外图像上的测试表明,本文算法在检测率、虚警率和运算时间等方面都优于典型红外小目标检测算法,适合进行复杂背景下的红外小目标检测. 展开更多
关键词 深度学习 目标检测 红外 全卷积神经网络 多尺度特征 显著性 小目标
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Targeted therapies in epithelial ovarian cancer: Molecular mechanisms of action 被引量:14
20
作者 Hiroaki Itamochi 《World Journal of Biological Chemistry》 CAS 2010年第7期209-220,共12页
Ovarian cancer is the leading cause of death in women with gynecological cancer. Most patients are diagnosed at an advanced stage and have a poor prognosis.Currently, surgical tumor debulking, followed by platinum- an... Ovarian cancer is the leading cause of death in women with gynecological cancer. Most patients are diagnosed at an advanced stage and have a poor prognosis.Currently, surgical tumor debulking, followed by platinum- and taxane-based chemotherapy is the standard treatment for advanced ovarian cancer. However, these patients are at great risk of recurrence and emerging drug resistance. Therefore, novel treatment strategies are required to improve outcomes for women with advanced ovarian cancer. A variety of molecular targeted agents, the majority of which are monoclonal antibodies and small-molecule protein-kinase inhibitors, have been explored in the management of ovarian cancer. The targets of these agents include angiogenesis, the human epidermal growth factor receptor family, ubiquitinproteasome pathway, epigenetic modulators, poly(ADPribose) polymerase (PARP), and mammalian target of rapamycin (mTOR) signaling pathway, which are aberrant in tumor tissue. The antiangiogenic agent, bevacizumab, has been reported as the most effective targeted agent and should be included in the standard chemotherapeutic regimen for advanced ovarian cancer. PARP inhibitors, which are mainly used in breast and ovarian cancer susceptibility gene-mutated patients, and mTOR inhibitors are also attractive treatment strategies, either alone or combination with chemotherapy, for ovarian cancer. Understanding the tumor molecular biology and identification of predictive biomarkers are essential steps for selection of the best treatment strategies. This article reviews the molecular mechanisms of the most promising targeted agents that are under early phase clinical evaluation for ovarian cancer. 展开更多
关键词 targetED therapy EPITHELIAL OVARIAN cancer Molecular target MONOCLONAL ANTIBODY small-MOLECULE inhibitor
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