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融合弱层惩罚的卷积神经网络模型剪枝方法 被引量:1
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作者 房志远 石守东 +1 位作者 郑佳罄 胡加钿 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期67-73,共7页
深度卷积神经网络的存储和计算需求巨大,难以在一些资源受限的嵌入式设备上进行部署。为尽可能减少深度卷积神经网络模型在推理过程中的资源消耗,引入基于几何中值的卷积核重要性判断标准,提出一种融合弱层惩罚的结构化非均匀卷积神经... 深度卷积神经网络的存储和计算需求巨大,难以在一些资源受限的嵌入式设备上进行部署。为尽可能减少深度卷积神经网络模型在推理过程中的资源消耗,引入基于几何中值的卷积核重要性判断标准,提出一种融合弱层惩罚的结构化非均匀卷积神经网络模型剪枝方法。使用欧式距离计算各层卷积核间的信息距离,利用各卷积层信息距离的数据分布特征识别弱层,通过基于贡献度的归一化函数进行弱层惩罚,消除各层间的差异性。在全局层面评估卷积核重要性,利用全局掩码技术对所有卷积核实现动态剪枝。在CIFAR-10、CIFAR-100和SVHN数据集上的实验结果表明,与SFP、PFEC、FPGM和MIL剪枝方法相比,该方法剪枝得到的VGG16单分支、Resnet多分支、Mobilenet-v1轻量化网络模型在保证精度损失较小的情况下,有效地减少了模型参数量和浮点操作数。 展开更多
关键词 模型剪枝 弱层惩罚 全局掩码 欧式距离 核重要性评估
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分割视频运动对象的研究 被引量:7
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作者 韩军 熊璋 +1 位作者 李超 龚声蓉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2000年第8期22-26,共5页
随着新的视频压缩标准MPEG-4的出现,如何从视频序列中分割出在语义上有意义的单独运动对象显得极其重要。文章从组成视频运动对象的分割系统出发,详细分析视频分割的各种方法如运动参数模型。变化检测掩模、图象分割及运动对象跟踪等... 随着新的视频压缩标准MPEG-4的出现,如何从视频序列中分割出在语义上有意义的单独运动对象显得极其重要。文章从组成视频运动对象的分割系统出发,详细分析视频分割的各种方法如运动参数模型。变化检测掩模、图象分割及运动对象跟踪等,并对分割运动对象所采用的技术和方法进行了讨论。 展开更多
关键词 MPEG-4 视频分割 运动参数模型 多媒体
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融合全局多层次特征的跨尺度河流精准识别方法
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作者 闫烁月 王庆 +4 位作者 钟康 张昌民 叶茂林 付安琪 刘远刚 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第6期10-20,共11页
高分辨率遥感影像中河流自动化精准识别,在河湖环境监测和流域变化研究等方面具有重要意义和研究价值。然而,因河流在影像中面积占比较小,易造成数据集正负样本不平衡。此外,河流具有形态多变和尺度变换复杂等特点,导致河流识别易出现... 高分辨率遥感影像中河流自动化精准识别,在河湖环境监测和流域变化研究等方面具有重要意义和研究价值。然而,因河流在影像中面积占比较小,易造成数据集正负样本不平衡。此外,河流具有形态多变和尺度变换复杂等特点,导致河流识别易出现边界不连续和格网效应等问题。基于此,提出一种融合全局多层次特征的跨尺度河流精准识别方法。首先,选取全球具有明显特征的曲流河和辫状河,创建多特征河流数据集,以此增加数据多样性。其次,以轻量级语义分割模型Segformer为主干网络搭建R-Seg模型,设计全局多层次特征提取GASPP模块,通过各阶段与Transformer级联提取多尺度特征,使得模型能更好捕捉河流影像上下文特征信息,减少信息损失并放大全局维度交互特征。最后,提出基于掩膜加权投票的跨尺度河流影像预测方法,通过对大场景河流影像进行滑窗裁剪,将各单元预测块与特定掩膜加权相乘得到子预测结果,并按照重叠投票方式依次拼接组成最终结果,实现不同尺度河流影像精准识别。实验证明,在所构建包含曲流河和辫状河的多特征数据集中,通过与其他方法对比可发现:在定性方面,R-Seg整体网络结构既能确保主干河流的识别精度,又能缓解细小河流断流现象,有效平滑河流边界,对500×500小尺度河流影像识别具有较好的鲁棒性;此外,采用掩膜加权投票方法,能有效减少格网效应造成的单元图块边缘缺失问题,充分利用单元图块预测结果,提升对更大场景遥感影像的适应能力和河流预测精度,实现不同尺度河流影像精准识别。从定量角度,方法各类精度评价指标相对最优,总体精度可达99.49%;其次,对单张影像识别时间不到1 s,效率可满足大多数实际要求。此外,相比于纯粹重叠预测策略,掩膜加权投票预测策略的河流识别总体精度高约0.28%~6.93%;通过调整重叠度参� 展开更多
关键词 高分辨率遥感影像 河流精准识别 Segformer 全局多层次特征提取模块 掩膜加权投票预测 跨尺度
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Mask R-CNN中特征不平衡问题的全局信息融合方法 被引量:4
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作者 文韬 周稻祥 李明 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期256-260,268,共6页
特征不平衡问题是影响神经网络检测效率的关键因素。针对Mask R-CNN中的特征不平衡问题,提出一种基于全局特征金字塔网络(GFPN)的信息融合方法。通过将GFPN产生的不同大小特征相融合,生成包含全局语义信息的特征网络,并采用反向过程对... 特征不平衡问题是影响神经网络检测效率的关键因素。针对Mask R-CNN中的特征不平衡问题,提出一种基于全局特征金字塔网络(GFPN)的信息融合方法。通过将GFPN产生的不同大小特征相融合,生成包含全局语义信息的特征网络,并采用反向过程对原始特征层进行重新标度,从而使得每个特征层均含有全局语义信息。实验结果表明,与原始基于Mask R-CNN的方法相比,该方法的检测精度提升4~6个百分点,而检测时间仅增加0.112 s。 展开更多
关键词 特征不平衡 全局特征金字塔网络 语义信息 mask R-CNN方法 深度学习
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视频图像序列运动参数估计与动态拼接 被引量:3
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作者 汤庆阳 陆佩忠 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2004年第6期189-193,共5页
本文采用多重分层叠代算法来估计全局运动参数,并提出应用于动态拼接的运动分割新方法,实现既有摄像机运动又有物体运动的视频图像序列自动拼接。我们的方法基本步骤如下:首先进行全局运动参数的初始估计,并且在分层叠代过程中进行区域... 本文采用多重分层叠代算法来估计全局运动参数,并提出应用于动态拼接的运动分割新方法,实现既有摄像机运动又有物体运动的视频图像序列自动拼接。我们的方法基本步骤如下:首先进行全局运动参数的初始估计,并且在分层叠代过程中进行区域分类,得到初始运动模板。接着空间分割原始图像,先根据图像的空间属性由底向上分层合并图像空间区域,再利用视频图像时间属性进一步向上合并,得到图像空间分割结果。然后结合初始运动模板和图像空间分割结果,采用区域分类新方法重新对图像空间分割结果的每个区域进行分类。然后根据分类结果逐步精确求解全局运动参数。最后进行图像合成,得到全景拼接图像。我们的方法利用了多重分层叠代的优点,并且充分考虑到视频图像空间和时间上的属性,实现了运动物体和覆盖背景的精确分割,避免了遮挡问题对全局运动参数估计精度的影响。而且在图像合成时我们解决了拼接图可能产生模糊或某些区域不连续等问题。实验结果表明我们的方法实现了动态视频图像序列高质量的全景拼接。 展开更多
关键词 全局运动估计 运动分割 静态拼接 动态拼接 运动模板 视频图像序列运动 参数估计
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一种基于雨线主方向自适应的全局稀疏去雨模型
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作者 王科平 蔡凯利 +1 位作者 王红旗 杨艺 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2020年第2期271-280,共10页
针对现有单幅图像去雨算法较少考虑风力对雨线主方向产生影响的问题,当雨线偏离垂直方向时,现有方法未采取旋转或者只进行大致旋转,去雨后的结果图出现了雨线残留明显或背景模糊化的现象。因此,本文提出了一种基于雨线主方向自适应的全... 针对现有单幅图像去雨算法较少考虑风力对雨线主方向产生影响的问题,当雨线偏离垂直方向时,现有方法未采取旋转或者只进行大致旋转,去雨后的结果图出现了雨线残留明显或背景模糊化的现象。因此,本文提出了一种基于雨线主方向自适应的全局稀疏去雨模型。首先,将方差最小的图像块与图像库的雨线图依据HOG特征进行匹配,将匹配度最高的雨线图主方向视作待处理雨图的雨线主方向,从而确定全局稀疏模型的旋转角。然后,通过3个包含旋转角的稀疏正则项构建全局稀疏模型进行去雨。最后,通过颜色掩膜对全局稀疏模型去雨后的部分背景进行保护,再与原来的CbCr通道重组,得到最终的去雨图。研究结果表明:在峰值信噪比和结构相似性方面,本文算法均比3种典型的对比算法有所提高,且运行时间相对短。本文算法在有效去除雨线的同时,可较大程度地保留图像的背景细节信息。 展开更多
关键词 单幅图像去雨 雨线主方向 图像分块 HOG特征 全局稀疏模型 稀疏正则项 颜色掩膜 通道重组
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