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深度学习在肺炎CT图像分类识别中的应用研究
1
作者 王伟德 宛楠 +3 位作者 王鑫 张骏 储佳乐 方超 《福建电脑》 2024年第7期33-36,共4页
为提高肺炎CT图像分类识别的准确性和效率,本文采用网络模型DenseNet-121对CT图像进行分类识别。选取公开的肺炎CT图像数据集,首先进行数据预处理,然后利用该网络架构提取图像特征,并通过迁移学习优化模型性能。实验结果显示,该模型在... 为提高肺炎CT图像分类识别的准确性和效率,本文采用网络模型DenseNet-121对CT图像进行分类识别。选取公开的肺炎CT图像数据集,首先进行数据预处理,然后利用该网络架构提取图像特征,并通过迁移学习优化模型性能。实验结果显示,该模型在正常和肺炎的识别上达到了高精度,提高了分类效率。 展开更多
关键词 肺炎 深度学习 图像识别与分类 DenseNet-121模型
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基于Swin Transformer的暴力敏感图像分类研究
2
作者 黎倬杰 《计算机应用文摘》 2024年第17期151-153,共3页
随着互联网的普及,网络社交媒体平台的用户数量呈爆炸式增长。同时,相关平台上的音视频数据不断增多,其中的暴力敏感图像给公众的身心健康带来了极大危害。在此情况下,各大网络平台的内容安全审核工作越来越繁重,传统的人工审核方式显... 随着互联网的普及,网络社交媒体平台的用户数量呈爆炸式增长。同时,相关平台上的音视频数据不断增多,其中的暴力敏感图像给公众的身心健康带来了极大危害。在此情况下,各大网络平台的内容安全审核工作越来越繁重,传统的人工审核方式显然无法满足实际需求。深度学习技术的发展为以上问题带来了新的解决方案,可对暴力敏感图像进行智能化识别。文章基于Swin Transformer模型进行了相关改进,构建了用于暴力敏感图像分类的SESTNet模型,并在综合数据集中对其识别和分类能力进行了验证。 展开更多
关键词 暴力敏感图像 深度学习 Swin Transformer 图像识别与分类
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基于卷积神经网络与Bayesian决策的图像识别与分类记忆建模 被引量：4
3
作者 姜英 王延江 +1 位作者 林青 刘伟锋 《中国科学：技术科学》 EI CSCD 北大核心 2017年第9期977-984,共8页
当前热门图像分类方法大多侧重在分类能力,忽视识别新事物,然而人类认识事物时侧重认识,只在细小之处重视分类,这一点与人类记忆机制密切相关.尽管目前有许多记忆建模理论被相继提出,但大多以单词列表的形式学习,对自然图像列表的研究有... 当前热门图像分类方法大多侧重在分类能力,忽视识别新事物,然而人类认识事物时侧重认识,只在细小之处重视分类,这一点与人类记忆机制密切相关.尽管目前有许多记忆建模理论被相继提出,但大多以单词列表的形式学习,对自然图像列表的研究有限.基于此,本文提出了基于卷积神经网络与Bayesian决策的图像识别分类记忆建模方法,首先利用卷积神经网络提取图像特征,并采用二进制形式存储特征向量;然后进行视觉图像的表达,存储与提取记忆建模,将测试图像特征向量与所有已存储特征向量进行匹配对比,计算似然率值;最后在所有似然率基础上计算测试图像是新类别的几率,若该几率大于某个阈值则判别其为新类别;反之,利用Bayesian决策规则进行.图像分类.在Caltech-101与Caltech-256数据库上的实验表明所提方法能很好地应用于图像识别分类任务中.其击中率比目前代表性的稀疏表达分类(SRC)以及极限学习机(ELM)方法高,且虚报率比其他两种方法低的多. 展开更多
关键词 卷积神经网络 Bayesian决策规则 记忆建模 图像识别与分类
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基于压缩轻量化深层神经网络的车辆检测模型 被引量：2
4
作者 姜星宇 辛月兰 刘卫铭 《信息技术》 2020年第7期23-27,32,共6页
广泛应用于图像识别与分类的神经网络AlexNet,通过增加网络的深度及训练的参数量等方式获得较好的检测结果,但这些方式导致训练参数量庞大,使神经网络无法满足内存较小的嵌入式系统。文中为了解决训练参数量过大的问题,首先对SqueezNet... 广泛应用于图像识别与分类的神经网络AlexNet,通过增加网络的深度及训练的参数量等方式获得较好的检测结果,但这些方式导致训练参数量庞大,使神经网络无法满足内存较小的嵌入式系统。文中为了解决训练参数量过大的问题,首先对SqueezNet进行模型压缩,对训练权值进行剪枝,让权值共享以及进行权值量化,对权值采用哈夫曼编码减少冗余。然后将被压缩后的SqueezeNet网络作为Faster R-CNN模型的骨干网络在KITTI数据集上进行训练并测试。文中方法使用的参数量比AlexNet少50倍,压缩后的模型文件可以做到比AlexNet小510倍。 展开更多
关键词 图像识别与分类 轻量化 Faster R-CNN KITTI数据集
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基于因果干预与不变性的卷积预训练模型优化研究
5
作者 胡璇 邢凯 +2 位作者 李亚鸣 王志勇 邓洪武 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期89-98,共10页
基于卷积神经网络(CNN)的深度模型在图像识别与分类领域应用广泛,但在全局特征控制、概念层次特征不变性提取和变量之间的因果关系确定方面仍存在不足,使得深度模型缺乏灵活性、适应性及泛化性。基于因果干预和不变性,提出一种基于CNN... 基于卷积神经网络(CNN)的深度模型在图像识别与分类领域应用广泛,但在全局特征控制、概念层次特征不变性提取和变量之间的因果关系确定方面仍存在不足,使得深度模型缺乏灵活性、适应性及泛化性。基于因果干预和不变性,提出一种基于CNN深度模型的定向修剪和网络结构优化方法。通过对模型输入进行基于不变性的干预调制,根据生成的调制图片序列分析预训练网络卷积子结构的输出分布,筛选和定向修剪噪声敏感子结构。构建基于类间区分度的目标函数,借助经济学领域中的资本资产定价模型构建网络的层间连接,生成在单分类任务下能增大类间区分度的网络拓扑结构,逐层优化构建概念层次的稳定特征。在ImageNet-2012数据集上的实验结果表明,优化后的深度模型相比于ResNet50基线预训练模型的分类准确率约提升了5个百分点,并大幅降低了训练集规模。 展开更多
关键词 图像识别与分类 卷积神经网络 因果干预 不变性 资本资产定价模型
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基于随机森林算法的手写数字识别
6
作者 谢健 《中国高新科技》 2021年第14期49-50,共2页
文章应用了一种基于决策树衍生出的随机森林算法来处理手写数字识别问题,给手写数字识别领域提供解决思路。为了验证随机算法在手写数字识别上的有效性,文章基于Mnist手写数字识别数据集进行实验验证。结果表明,随机森林算法具有较高的... 文章应用了一种基于决策树衍生出的随机森林算法来处理手写数字识别问题,给手写数字识别领域提供解决思路。为了验证随机算法在手写数字识别上的有效性,文章基于Mnist手写数字识别数据集进行实验验证。结果表明,随机森林算法具有较高的识别精度。 展开更多
关键词 图像识别与分类 随机森林算法 手写数字识别
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医疗垃圾分类系统的设计与实现
7
作者 储佳乐 宛楠 +2 位作者 叶晓龙 苏欣彤 李麟豪 《福建电脑》 2023年第12期112-115,共4页
使用深度学习技术对医疗垃圾进行分类是图像识别的重要应用。但由于受到梯度消失等问题的影响,目前基于人工神经网络的医疗垃圾分类系统的分类识别精确度不够高。为了提升系统的精确度,本文对深度学习模型进行改进和优化,并设计了一款... 使用深度学习技术对医疗垃圾进行分类是图像识别的重要应用。但由于受到梯度消失等问题的影响,目前基于人工神经网络的医疗垃圾分类系统的分类识别精确度不够高。为了提升系统的精确度,本文对深度学习模型进行改进和优化,并设计了一款医疗垃圾分类的小程序。实验结果表明,本文的优化方法能够提高医疗垃圾分类系统的精确度,具有较好的可实施性。 展开更多
关键词 深度学习 医疗垃圾 图像识别与物体分类
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