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基于稀疏自编码深度神经网络的林火图像分类 被引量：34
1
作者 王勇 赵俭辉 +1 位作者 章登义 叶威 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第24期173-177,共5页
针对林火与相似目标很难区分的问题,提出一种基于稀疏自编码深度神经网络的林火图像分类新方法。采用无监督的特征学习算法稀疏自编码从无标签图像小块中学习特征参数,完成深度神经网络的训练;利用学习到的特征从原始大小分类图像中提... 针对林火与相似目标很难区分的问题,提出一种基于稀疏自编码深度神经网络的林火图像分类新方法。采用无监督的特征学习算法稀疏自编码从无标签图像小块中学习特征参数,完成深度神经网络的训练;利用学习到的特征从原始大小分类图像中提取特征并卷积和均值池化特征;对卷积和池化后的特征采用softmax回归来训练最终softmax分类器。实验结果表明,跟传统的BP神经网络相比,新方法能够更有效区分林火与红旗、红叶等类似物体。 展开更多
关键词 稀疏自编码 无监督学习 卷积与池化 softmax回归
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Intelligent identification of oceanic eddies in remote sensing data via Dual-Pyramid UNet
2
作者 Nan Zhao Baoxiang Huang +2 位作者 Xinmin Zhang Linyao Ge Ge Chen 《Atmospheric and Oceanic Science Letters》 CSCD 2023年第4期29-36,共8页
海洋涡旋是大洋中重要的组成部分,对海洋能量和物质的输送至关重要.海洋涡旋的检测和表征无论是对于海洋气象学,海洋声学还是海洋生物学等领域都具有重要的研究价值.本文基于UNet架构,并结合金字塔分割注意力(PSA)模块和空洞空间卷积池... 海洋涡旋是大洋中重要的组成部分,对海洋能量和物质的输送至关重要.海洋涡旋的检测和表征无论是对于海洋气象学,海洋声学还是海洋生物学等领域都具有重要的研究价值.本文基于UNet架构,并结合金字塔分割注意力(PSA)模块和空洞空间卷积池化金字塔(ASPP)构造了Dual-Pyramid UNet模型,以平面异常和海表面温度数据中进行海洋涡旋的识别.实验在北大西洋和南大西洋两个涡旋活跃区域进行并选用多个评价指标对识别结果进行评价以证明模型的优异性能. 展开更多
关键词 海洋涡旋识别 深度学习 金字塔分割注意 空洞空间卷积池化金字塔 U型网络架构
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基于双支路特征融合的MRI颅脑肿瘤图像分割研究 被引量：2
3
作者 熊炜 周蕾 +2 位作者 乐玲 张开 李利荣 《光电子．激光》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期383-392,共10页
针对磁共振成像(magnetic resonance imaging, MRI)颅脑肿瘤区域误识别与分割网络空间信息丢失问题,提出一种基于双支路特征融合的MRI脑肿瘤图像分割方法。首先通过主支路的重构VGG与注意力模型(re-parameterization visual geometry gr... 针对磁共振成像(magnetic resonance imaging, MRI)颅脑肿瘤区域误识别与分割网络空间信息丢失问题,提出一种基于双支路特征融合的MRI脑肿瘤图像分割方法。首先通过主支路的重构VGG与注意力模型(re-parameterization visual geometry group and attention model, RVAM)提取网络的上下文信息,然后使用可变形卷积与金字塔池化模型(deformable convolution and pyramid pooling model, DCPM)在副支路获取丰富的空间信息,之后使用特征融合模块对两支路的特征信息进行融合。最后引入注意力模型,在上采样过程中加强分割目标在解码时的权重。提出的方法在Kaggle_3m数据集和BraTS2019数据集上进行了实验验证,实验结果表明该方法具有良好的脑肿瘤分割性能,其中在Kaggle_3m上,Dice相似系数、杰卡德系数分别达到了91.45%和85.19%。 展开更多
关键词 磁共振成像(magnetic resonance imaging MRI)颅脑肿瘤图像分割 双支路特征融合 重构VGG与注意力模型(re-parameterization visual geometry group and attention model RVAM) 可变形卷积与金字塔池化模型(deformable convolution and pyramid pooling model DCPM)
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