针对遥感图像中的目标检测问题,采用基于卷积神经网络的目标检测框架对目标进行提取,针对该网络制作了包含三类遥感图像中常见目标的目标检测数据集。为了解决遥感图像目标旋转角度较大的问题,将空间变换网络融入超快区域卷积神经网络,提出了一种具有旋转不变性自学习能力的目标检测模型。通过与传统的目标检测方法进行对比分析,探究了不同方法对遥感图像目标检测的实际效果。相对于传统的目标检测方法,融合了空间变换网络的卷积神经网络所提取的特征具有更好的旋转不变特性,从而能够达到更高的检测精度。
2022-07-28 15:38:48 1.16MB 图像处理 卷积神经 空间变换 目标检测
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全卷积网络(Penn-Fudan Database数据集)
2022-07-27 11:05:32 184.68MB 全卷积网络(Penn-Fudan
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根据用户浏览新闻次数,使用textcnn卷积神经网络技术进行推荐,使用jupyter notebook开发。
2022-07-27 11:05:31 6.7MB 卷积神经网络 推荐系统
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采用CNN神经网络中经典的resnet18模型,对Flowers数据集(https://www.kaggle.com/datasets/alxmamaev/flowers-recognition)进行分类。 运用了图像增广技术与微调技术,在5轮训练后正确率超过了90%,在经过15轮训练后,精度可以达到97%。
2022-07-26 09:07:14 6KB 卷积神经网络 图像识别 神经网络
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该算法可以实现在频域解解卷积,包含排序算法,亲测好用
2022-07-24 13:49:12 8.32MB 盲源分离 频域盲解卷积 解卷积
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内容概要:通过简单手势识别,带着读者做一遍软件安装、数据集采集、图像处理、神经网络训练、网络的测试、综合应用的过程中,了解图像处理、卷积神经网络的核心原理。在手写手势识别源码的过程中会梳理过流程的核心逻辑,简化代码实现过程,保留核心功能,例如:图像减采样、阈值分割、平滑滤波、边缘提取等内容实现。 适合人群:具备一定图像处理、深度学习基础 能学到什么:①如何在MATLAB上利用笔记本自带的摄像头进行图像采集;②图像减采样、阈值分割、平滑滤波、边缘提取都是如何设计和实现的;③卷积神经网络是如何设计、训练以及应用的。 阅读建议:此资源以开发简单手势识别学习图像处理和卷积神经网络的原理和内核,不仅是代码编写实现也更考验读者的代码调试能力,所以在学习的过程要结合这些内容一起来实践,并调试对应的代码。
2022-07-23 12:05:20 66.46MB matlab 卷积神经网络 手势识别
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内容概要:通过简单手势识别,带着读者做一遍软件安装、数据集采集、图像处理、神经网络训练、网络的测试、综合应用的过程中,了解图像处理、卷积神经网络的核心原理。在手写手势识别源码的过程中会梳理过流程的核心逻辑,简化代码实现过程,保留核心功能,例如:图像减采样、阈值分割、平滑滤波、边缘提取等内容实现。 适合人群:具备一定图像处理、深度学习基础 能学到什么:①如何在MATLAB上利用笔记本自带的摄像头进行图像采集;②图像减采样、阈值分割、平滑滤波、边缘提取都是如何设计和实现的;③卷积神经网络是如何设计、训练以及应用的。 阅读建议:此资源以开发简单手势识别学习图像处理和卷积神经网络的原理和内核,不仅是代码编写实现也更考验读者的代码调试能力,所以在学习的过程要结合这些内容一起来实践,并调试对应的代码。
2022-07-23 12:05:14 8KB matlab 卷积神经网络 手势识别
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由于激光点云数据的无序性、离散性、稀疏性,基于深度学习的三维点云数据的特征提取具有一定难度。针对目前局部信息提取不充分,区域信息的合并有限的问题,提出了一种基于层级边缘卷积的点云分类网络,用于三维视觉中点云模型识别任务。本文采用层级结构的思想,通过层级几何信息模块对特征进行有效提取和归纳。对于每个层级几何信息提取模块,首先对点云模型进行下采样并构建局部区域,对每个局部区域中点与点之间的距离和特征进行建模,获得局部区域的几何信息,最后聚合多个采样点的局部结构特征。实验结果表明,本算法在ModelNet40数据集上的识别准确率为91.5%。与已有的三维点云模型识别分类算法相比,本文算法能够更充分地提取局部信息,进一步提高三维点云模型分类的准确率
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近年来,深度学习在计算机视觉领域中的表现优于传统的机器学习技术,而图像分类问题是其中最突出的研究课题之一。传统的图像分类方法难以处理庞大的图像数据,且无法满足人们对图像分类精度和速度的要求,而基于深度学习的图像分类方法突破了此瓶颈,成为目前图像分类的主流方法。从图像分类的研究意义出发,介绍了其发展现状。其次,具体分析了图像分类中最重要的深度学习方法(即自动编码器、深度信念网络与深度玻尔兹曼机)以及卷积神经网络的结构、优点和局限性。再次,对比分析了方法之间的差异及其在常用数据集上的性能表现。最后,探讨了深度学习方法在图像分类领域的不足及未来可能的研究方向。
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3.2.2噪声卷积干扰技术 3.2.2.1噪声卷积干扰的基本原理 第3.1.1节中通过仿真分析了噪声调幅信号的干扰效果,通过理论分析,当 干扰信号的功率足够大,就能够将真实目标淹没在其中,使雷达不能够正常的对 目标进行检测和跟踪。但是,大功率的干扰机在工程实现上比较困难,在复杂的 战场环境下,造成了干扰能量的利用率低。而且,由于干扰机能量过大,在战场 环境下很容易被敌方雷达预先发现而被摧毁掉,很难适应目前电子战环境下灵活, 多变的战术特点。 噪声卷积干扰是针对传统非相参噪声干扰功率利用率不高的问题而提出来的 新型的干扰思路。它是将干扰机接收到的雷达信号与视频噪声相卷积后经过功率 放大发射出去。这种干扰技术不需要经过测频和频率引导技术等就能够自动的跟 踪上雷达频率,在通过匹配滤波器的过程中,能完全获得信号的压缩处理增益。 从干扰的效果上看,噪声卷积干扰兼有压制干扰和欺骗干扰的效果,所以是干扰 脉冲压缩雷达的一种很好的方法b0]陋¨。 ‘ 图3—5是基于噪声的卷积调制干扰实现框图。干扰机接收到的雷达信号一路 经放大滤波后送到射频存储器(DRFM)存储,经过处理后送到卷积调制器;另一 路信号经过接收和数据处理,产生控制信息来控制噪声单元产生噪声然后也送到 卷积器。两路信号送到卷积器参与卷积后经功放和波束形成后经发射天线向雷达 辐射出去。当雷达接收机收到了干扰信号后,干扰信号通过脉冲压缩雷达的压缩 32
2022-07-20 21:22:01 3.77MB 脉冲 压缩 雷达 干扰
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