一种基于改进MobileNet模型的蜂窝肺识别方法.pdf
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一种基于改进MobileNet模型的蜂窝肺识别方法.pdf
本发明公开了一种基于改进MobileNet模型的蜂窝肺识别方法,研究涉及图像处理技术领域;方法包括:获取蜂窝征CT影像数据集,对数据集进行数据标注和预处理;构建分类识别模型;计算模型输出与原始数据的误差损失值;根据误差损失值更新神经网络模型的参数;遍历所有训练样本,完成神经网络模型的训练学习,构建蜂窝肺CT影像识别模型,利用评价指标获得模型的识别性能;本发明是在计算机辅助的前提下精确获得蜂窝肺CT影像识别分类结果,提高分类识别准确率和模型整体性能。
一种改进MobileNet模型的人脸表情识别方法.pdf
本发明提出一种改进的MobileNet网络模型,在保留MobileNet轻量级整体结构的情况下,结合人脸表情识别的特点,进一步精简网络,使网络接收48*48的单通道灰度图片。为了减少网络计算量,保留了MobileNetV1模型中的深度可分离卷积层。同时为了解决在深度卷积层后引入非线性激活函数可能会导致信息丢失的问题,本发明在深度卷积层后直接舍弃非线性激活函数,采用MobileNetV2中提到的线性输出。网络模型使用了线性支持向量机进行人脸表情分类网络模型。最终本发明网络模型参数较MobileNetV1及M
一种基于改进的MobileNet V2网络模型的树种识别方法.pdf
本发明公开了一种基于改进的MobileNetV2网络模型的树种识别方法,该方法包括:在第一MobileNetV2网络模型的线性瓶颈倒残差模块bottleneck中,在卷积核为3x3的深度卷积和降维的逐点卷积之间融合通道空间混合注意力模块,得到第二MobileNetV2网络模型,将待识别树皮图像输入第二MobileNetV2网络模型,其输出待识别树皮图像的种类分数;待识别树皮图像的种类分数经过归一化指数函数获得属于各个树种类别的概率大小,将概率最大对应的树种类别作为模型预测的待识别树皮图像的树种类别
基于改进形状模型的肺分割方法.pdf
基于改进形状模型的肺分割方法,本发明先建立肺轮廓的先验模型,再利用灰度与形状相似性信息结合图像特征对肺区域分割。由于在某些图像中,初始位置可能与实际边界相距过远,利用灰度与形状相似性信息分割时,搜索区域不覆盖肺边界。因此,本发明通过使用主动形状模型(Active?Shape?Model,ASM)算法在第一次分割基础上修正肺边界,改善部分点搜索陷入局部极值的情况,获得更优的搜索结果。
基于改进Transformer模型的语音识别方法及装置.pdf
本发明涉及基于改进Transformer模型的语音识别方法,通过改进的Transformer模型进行语音识别,改进的方式为特征融合的方式为利用拼接函数和卷积神经网络融合解码器的高低层特征,并提取局部特征信息,将卷积神经网络提取的局部细节特征与Transformer的全局特征相融合,使得模型提取的特征更具有健壮性。同时为解码器的每一层构建一条短距离的反向传播路径,缓解模型底层的梯度消失问题;以及位置编码增强,将Transformer模型的语音特征嵌入向量和位置编码进行拆解,可以解决因为两者间的弱关联而引起噪