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改进VGG⁃16 的轻量级手势识别研究
1
作者 张亚军 王聪聪 +2 位作者 贾广成 梁坤 于维前 《现代电子技术》 北大核心 2025年第23期137-143,共7页
针对基于射频识别(RFID)的手势识别精度不高以及不够轻量化等问题,文中提出一种手势识别的改进方法。该模型基于VGG⁃16网络模型,在对其轻量化改进的同时加入CBAM,旨在提高模型的识别精度和实时性。首先,该方法通过马尔可夫转移场将一维... 针对基于射频识别(RFID)的手势识别精度不高以及不够轻量化等问题,文中提出一种手势识别的改进方法。该模型基于VGG⁃16网络模型,在对其轻量化改进的同时加入CBAM,旨在提高模型的识别精度和实时性。首先,该方法通过马尔可夫转移场将一维相位信号转化为二维特征图像,将特征图像作为改进VGG⁃16模型的输入,进而将手势识别技术与深度学习模型融合以提高识别的精确率;其次,通过对VGG⁃16网络模型的改进大大降低模型的参数和计算复杂度,进而提高模型识别手势的实时性;最后,将改进的CBAM加入VGG⁃16网络模型中,通过自适应地强调与手势特征有关的重要区域并抑制无关信息,增强模型对重要手势特征的关注,使识别过程更加精确可靠。该方法与传统VGG⁃16模型相比,模型参数量仅为原模型的2.3%,GFLOPs减少约92%,同时准确率(Acc)提高2.75%。实验结果表明,该方法能够提升系统在复杂背景下的识别性能,有效提高手势识别的精确性和实时性。 展开更多
关键词 手势识别 马尔可夫转移场 轻量级网络 vgg⁃16 CBAM 相位信号
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基于DSAE-VGG的无人机定位跟踪技术
2
作者 张首军 金宪才 +1 位作者 高兴山 迟庆志 《粘接》 2025年第1期141-144,共4页
为提高无人机的识别准确率,基于深度稀疏自编码网络(DSAE)和视觉几何组(VGG)深度卷积网络,提出一种DSAE-VGG无人机识别模型。采用DSAE对雷达探测的无人机数据进行了特征降维,根据雷达探测的无人机数据设计改进了VGG网络结构,并利用改进... 为提高无人机的识别准确率,基于深度稀疏自编码网络(DSAE)和视觉几何组(VGG)深度卷积网络,提出一种DSAE-VGG无人机识别模型。采用DSAE对雷达探测的无人机数据进行了特征降维,根据雷达探测的无人机数据设计改进了VGG网络结构,并利用改进的VGG网络对特征降维后的数据进行分类识别,实现了无人机的有效识别。仿真结果表明,所提模型可准确识别单旋翼、四旋翼、六旋翼无人机,且具有较高的准确率,平均识别准确率达到97%,相较于CNN模型和VGG模型,平均识别准确率分别提高了8.24%和4.22%,具有一定的优越性,可满足基于雷达探测的无人机识别准确率要求。 展开更多
关键词 雷达探测 无人机识别 DSAE网络 vgg网络
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基于声振检测与SDP-VGG网络的镨钕合金碳含量分类方法研究
3
作者 刘子贤 刘飞飞 伍昕宇 《稀土》 北大核心 2025年第2期62-71,共10页
针对传统化学分析方法对镨钕合金碳含量检测过程周期长、成本高的问题,提出了一种基于声振检测与SDP-VGG网络的镨钕合金碳含量软测量方法。通过对镨钕合金采取平行支撑的约束方式和中部敲击的激励方式,使其弯曲振动产生声学信号。采用SD... 针对传统化学分析方法对镨钕合金碳含量检测过程周期长、成本高的问题,提出了一种基于声振检测与SDP-VGG网络的镨钕合金碳含量软测量方法。通过对镨钕合金采取平行支撑的约束方式和中部敲击的激励方式,使其弯曲振动产生声学信号。采用SDP声学信号特征可视化方法,将镨钕合金的声学信号经预处理后转化为二维图像。使用带卷积自编码器的卷积神经网络模型对高碳含量(500×10^(-6)及以上)与低碳含量(500×10^(-6)以下)的镨钕合金声学信号SDP图像进行分类。研究结果表明,带卷积自编码器的卷积神经网络无需人工提取特征,可以直接从预处理后的SDP图像中学习特征。比直接将声学信号的时域数组或频域数组作为输入的SVM和BP神经网络模型分类效果更佳,模型分类精度高达98.3%,能够实现高低碳含量的镨钕合金快速分类。 展开更多
关键词 对称点模式图像 卷积自编码器 vgg深度卷积神经网络 声振检测 镨钕合金
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基于改进VGG卷积神经网络的棉花病害识别模型 被引量：118
4
作者 张建华 孔繁涛 +3 位作者 吴建寨 翟治芬 韩书庆 曹姗姗 《中国农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第11期161-171,共11页
为实现自然条件下棉花病害图像准确分类,提出基于改进VGG-16卷积神经网络的病害识别模型。该模型在VGG-16网络模型基础上,优化全连接层层数,并用6标签SoftMax分类器替换原有VGG-16网络中的SoftMax分类器,优化了模型结构和参数,通过微型... 为实现自然条件下棉花病害图像准确分类,提出基于改进VGG-16卷积神经网络的病害识别模型。该模型在VGG-16网络模型基础上,优化全连接层层数,并用6标签SoftMax分类器替换原有VGG-16网络中的SoftMax分类器,优化了模型结构和参数,通过微型迁移学习共享预训练模型中卷积层与池化层的权值参数。从构建的棉花病害图像库中随机抽取病害图像样本作为训练集和测试集,用以测试该方法的性能。试验结果表明:该模型能有效提取出棉花病害叶片图像的多层特征图像,并通过Relu激活函数的处理更能凸显棉花病害的边缘信息与纹理信息,分辨率为512像素×512像素图像在样本训练与验证试验效果最好。在平均识别准确率方面,本研究模型较BP神经网络、支持向量机、AlexNET、GoogleNET、VGG-16NET效果最好,达到89.51%,实现对棉花的褐斑病、炭疽病、黄萎病、枯萎病、轮纹病、正常叶片的准确区分。该模型在棉花病害识别领域具备良好的分类性能,可实现自然条件下棉花病害的准确识别。 展开更多
关键词 棉花 卷积神经网络 vgg网络 病害 图像识别
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基于轻量化VGG的植物病虫害识别 被引量：21
5
作者 王江晴 冀星 +2 位作者 莫海芳 帖军 刘畅 《中国农机化学报》 北大核心 2022年第4期25-31,共7页
深度神经网络模型被广泛应用在植物病虫害识别任务中,并取得巨大成功。同时,这些网络的计算复杂度和参数量也在不断增加,这将对神经网络的部署提出重大挑战,尤其是在硬件资源有限的设备或实时应用上。针对该问题,提出一种轻量化的病虫... 深度神经网络模型被广泛应用在植物病虫害识别任务中,并取得巨大成功。同时,这些网络的计算复杂度和参数量也在不断增加,这将对神经网络的部署提出重大挑战,尤其是在硬件资源有限的设备或实时应用上。针对该问题,提出一种轻量化的病虫害识别模型,结合Ghost模块对VGG16进行改进,同时减少模型卷积层的卷积核个数,并引入Ranger优化器。试验结果表明,该模型在PlantVillage数据集上准确率为99.37%,FLOPs为88.45 M,比VGG16下降71.86%,有较快的收敛速度,在复杂环境下,模型的准确率为92.40%,识别时间为VGG16的50%。 展开更多
关键词 轻量化 病虫害识别 Ghost模块 vgg网络 Ranger优化器
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基于改进VGG网络的农作物病害图像识别 被引量：16
6
作者 岳有军 李雪松 +1 位作者 赵辉 王红君 《农机化研究》 北大核心 2022年第6期18-24,共7页
随着计算机技术的飞速发展,使用机器视觉进行农作物病害识别成为了一种趋势。但是,当前农作物病害图像识别研究主要集中在提高其识别精度方面而很少考虑实际复杂自然条件下的鲁棒性研究。在实际复杂自然条件下,噪声和复杂自然条件背景... 随着计算机技术的飞速发展,使用机器视觉进行农作物病害识别成为了一种趋势。但是,当前农作物病害图像识别研究主要集中在提高其识别精度方面而很少考虑实际复杂自然条件下的鲁棒性研究。在实际复杂自然条件下,噪声和复杂自然条件背景会降低识别精度。为此,对VGG网络进行改进,将高阶残差和参数共享反馈子网络添加进VGG网络中,识别实际复杂自然条件下的农作物病害。农作物病害表观的特征表达由高阶残差子网络提供,高阶残差子网络使病害识别的准确率更高;病害图像深层特征中的背景噪声被参数共享反馈子网络削弱,使改进VGG网络具有更强的鲁棒性。实验分析表明:在实际大田环境中,此方法在识别精度和鲁棒性方面比SVM、AlexNET、ResNet-50、VGG-16效果更好。 展开更多
关键词 农作物病害识别 vgg网络 高阶残差子网络 参数共享反馈子网络
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融合VGG与FCN的智能出租车订单预测模型 被引量：3
7
作者 李浩 霍雯 +2 位作者 裴春营 袁瑶瑶 康雁 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第12期276-282,共7页
为提高出租车市场管理和运营效率以及实现出租车效益最大化,在地图栅格化的基础上,提出一种融合VGG网络与全卷积网络(FCN)的出租车多区域订单预测模型。将出租车轨迹数据转换为订单图像,去除VGG网络全连接层仅保留主要结构以减少模型参... 为提高出租车市场管理和运营效率以及实现出租车效益最大化,在地图栅格化的基础上,提出一种融合VGG网络与全卷积网络(FCN)的出租车多区域订单预测模型。将出租车轨迹数据转换为订单图像,去除VGG网络全连接层仅保留主要结构以减少模型参数,利用该网络中深度卷积提取不同空间区域出租车行驶特征,使用FCN中反卷积层上采样重构下一个时间段出租车订单图像,从而获得不同区域和时间段的出租车订单预测数据,并以订单图像形式呈现在地图上。实验结果表明,与BP、RBF等预测模型相比,该模型预测结果平均准确率更高且均方根误差更低,可快速预测出租车多区域订单分布情况。 展开更多
关键词 出租车订单预测 vgg网络 全卷积网络 反卷积层 融合模型
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基于VGG-NET的特征融合面部表情识别 被引量：18
8
作者 李校林 钮海涛 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2020年第3期500-509,共10页
为了解决在面部表情特征提取过程中卷积神经网络CNN和局部二值模式LBP只能提取面部表情图像的单一特征,难以提取与面部变化高度相关的精确特征的问题,提出了一种基于深度学习的特征融合的表情识别方法。该方法将LBP特征和CNN卷积层提取... 为了解决在面部表情特征提取过程中卷积神经网络CNN和局部二值模式LBP只能提取面部表情图像的单一特征,难以提取与面部变化高度相关的精确特征的问题,提出了一种基于深度学习的特征融合的表情识别方法。该方法将LBP特征和CNN卷积层提取的特征通过加权的方式结合在改进的VGG-16网络连接层中,最后将融合特征送入Softmax分类器获取各类特征的概率,完成基本的6种表情分类。实验结果表明,所提方法在CK+和JAFFE数据集上的平均识别准确率分别达到了97.5%和97.62%,利用融合特征得到的识别结果明显优于利用单一特征识别的效果。与其他方法相比较,该方法能有效提高表情识别准确率,对光照变化更加鲁棒。 展开更多
关键词 面部表情识别 特征融合 vgg-NET网络 Softmax分类
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基于改进VGG-16和朴素贝叶斯的手写数字识别 被引量：11
9
作者 王梅 李东旭 《现代电子技术》 北大核心 2020年第12期176-181,186,共7页
为了解决手写数字识别困难和准确率问题,提出基于改进VGG-16和朴素贝叶斯的手写数字识别,主要通过归一化和双线性插值对图像进行预处理,然后通过改进的VGG-16网络框架对图像进行特征提取和特征融合,通过LDA方法进行数据降维,最后通过朴... 为了解决手写数字识别困难和准确率问题,提出基于改进VGG-16和朴素贝叶斯的手写数字识别,主要通过归一化和双线性插值对图像进行预处理,然后通过改进的VGG-16网络框架对图像进行特征提取和特征融合,通过LDA方法进行数据降维,最后通过朴素贝叶斯分类器进行分类。在MNIST数据集中进行实验,获得了99.36%的准确率。实验结果验证了卷积神经网络与朴素贝叶斯结合后可以有效地提高识别准确率。 展开更多
关键词 手写数字识别 vgg-16网络 朴素贝叶斯分类器 图像预处理 特征提取 数据降维
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基于VGG-16卷积神经网络的海水养殖病害诊断 被引量：5
10
作者 李海涛 王腾 王印庚 《计算机系统应用》 2020年第7期222-227,共6页
海水养殖生物在养殖过程中会受到各种病害的影响,病斑特征的差异性非常适合利用图像识别技术做诊断.基于以上需求,本文设计了一种基于VGG-16卷积神经网络的海水养殖病害诊断模型,并采用随机梯度下降算法、防止过拟合技术来改进模型.实... 海水养殖生物在养殖过程中会受到各种病害的影响,病斑特征的差异性非常适合利用图像识别技术做诊断.基于以上需求,本文设计了一种基于VGG-16卷积神经网络的海水养殖病害诊断模型,并采用随机梯度下降算法、防止过拟合技术来改进模型.实验结果显示,本研究模型相比其他传统网络模型效果更好,具有很高的识别精度、鲁棒性和泛化能力,可以准确快速地进行病害诊断,具有一定的扩展性和推广价值. 展开更多
关键词 海水养殖 病害诊断 卷积神经网络 vgg-16
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基于改进VGG-19的井下视觉指纹匹配定位方法 被引量：2
11
作者 刘毅 李彬 张向阳 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期68-73,102,共7页
针对传统矿井电磁波测距定位存在依赖通信链路的问题,提出了一种基于改进的卷积神经网络VGG-19的井下定位方法.根据基于视觉图像进行识别的原理,将基于深度学习的计算机视觉技术应用于井下定位.不同间隔点位置图像的特征不尽相同,所以... 针对传统矿井电磁波测距定位存在依赖通信链路的问题,提出了一种基于改进的卷积神经网络VGG-19的井下定位方法.根据基于视觉图像进行识别的原理,将基于深度学习的计算机视觉技术应用于井下定位.不同间隔点位置图像的特征不尽相同,所以对井下的场景进行不同间隔的划分,在所取的间隔点处采集数据集,建立图像信息指纹库;将不同间隔位置点图像进行相应的标记分类,然后用迁移学习的方法将获得的数据集用改进的VGG-19网络进行训练,获得识别分类模型;运用识别分类模型可对不同位置实时图像进行识别,获得采集图像的设备位置数据,从而实现定位.所述定位方法得到的识别分类模型可在嵌入式系统设备运行,定位过程无须通信网络支持,极大简化了系统的复杂性,完全适应矿井灾后恶劣条件,可用于救援机器人等移动装置的井下定位,具有实时性、稳定性、抗干扰性,且有很好的定位准确率. 展开更多
关键词 井下定位 vgg-19 卷积神经网络 嵌入式系统 图像指纹库
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基于轻量化VGG16和BCBAM的电力设备故障红外图像诊断识别 被引量：14
12
作者 于晓 庄光耀 《河南科技学院学报（自然科学版）》 2023年第6期60-69,共10页
由于电力设备的各种缺陷会影响电网的正常运转,严重的缺陷甚至会给生产和生活带来重大损失,因此快速准确地识别电力设备故障具有重要意义.红外图像特征对具有发热特征的电力设备缺陷具有较好的表达能力.使用基于深度学习算法的缺陷目标... 由于电力设备的各种缺陷会影响电网的正常运转,严重的缺陷甚至会给生产和生活带来重大损失,因此快速准确地识别电力设备故障具有重要意义.红外图像特征对具有发热特征的电力设备缺陷具有较好的表达能力.使用基于深度学习算法的缺陷目标识别时,借助CNN网络可以提高缺陷故障特征的学习和提取能力,从而具有更好的泛化性能.据此,研究提出了基于改进VGG模型的故障诊断识别算法,算法通过优化全连接层,减少网络的计算量,同时将BCBAM注意力机制嵌套到网络模型中,从而提高算法故障诊断识别准确率.实验数据表明,该模型具有准确的故障识别能力,在准确率评价指标上优于Faster-RCNN、Resnet50以及传统VGG16等模型,从而验证了算法诊断识别故障的准确度. 展开更多
关键词 故障识别 深度学习网络 轻量化vgg模型 注意力机制
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基于T-VGG的太阳电池片缺陷检测 被引量：10
13
作者 陶志勇 杜福廷 +1 位作者 任晓奎 林森 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第7期145-151,共7页
针对太阳电池片EL图像,提出一种融合注意力机制和Ghost卷积层并引入批标准化的T-VGG轻量级卷积神经网络模型。首先使用Ghost卷积层替换常规卷积层,其次引入注意力机制和批规范化,进而实现对电池片缺陷的高精高速检测。实验结果表明,该... 针对太阳电池片EL图像,提出一种融合注意力机制和Ghost卷积层并引入批标准化的T-VGG轻量级卷积神经网络模型。首先使用Ghost卷积层替换常规卷积层,其次引入注意力机制和批规范化,进而实现对电池片缺陷的高精高速检测。实验结果表明,该卷积神经网络模型对缺陷的检测准确率为99.15%,对缺陷类型的检测准确率为96.28%,检测时间为0.032 s/张,在保证高精高效性的同时兼具通用性。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 太阳电池 缺陷检测 T-vgg
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一种基于VGG神经网络实现图像风格迁移的方法 被引量：3
14
作者 谢志明 刘少锴 蔡少霖 《现代计算机》 2022年第14期83-87,共5页
针对使用传统非参数手工演算方法实现图像风格迁移过程较为复杂、时间漫长且迁移效果不理想等不足,提出了一种利用CNN原理并在AlexNet模型上改进的VGG神经网络模型,将该模型与Tensor⁃Flow2深度学习框架相结合可快速实现图像风格迁移。... 针对使用传统非参数手工演算方法实现图像风格迁移过程较为复杂、时间漫长且迁移效果不理想等不足,提出了一种利用CNN原理并在AlexNet模型上改进的VGG神经网络模型,将该模型与Tensor⁃Flow2深度学习框架相结合可快速实现图像风格迁移。实验结果表明,采用VGG图像风格迁移技术的两组实验VGG-16和VGG-19都能较好地完成图像风格迁移任务,迁移后的图像既保证了内容图像的完整性还具有风格图像的色彩、纹理等特征,且以VGG-19神经网络模型表现效果最佳。 展开更多
关键词 图像风格迁移 神经网络模型 TensorFlow2 vgg-19
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BN对VGG神经网络的影响研究 被引量：13
15
作者 陈强普 桑军 +3 位作者 项志立 罗红玲 郭沛 蔡斌 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2018年第1期35-39,共5页
文章针对在训练目前卷积神经网络中较为主流的深度神经网络VGG网络模型时调参艰难、收敛较慢的问题,引入批归一化(batch normalization,BN)进行改进。批归一化能提高网络训练的初始学习率上限,同时加快模型收敛速度。相关实验结果表明,... 文章针对在训练目前卷积神经网络中较为主流的深度神经网络VGG网络模型时调参艰难、收敛较慢的问题,引入批归一化(batch normalization,BN)进行改进。批归一化能提高网络训练的初始学习率上限,同时加快模型收敛速度。相关实验结果表明,在端对端训练或者微调神经网络过程中应用批归一化,能较好地达到优化目的,同时指出在VGG网络中所有激活层前进行批归一化能得到最好的效果。另外VGG网络的优化方法会影响到批归一化,使用改进的基于动量的随机梯度下降能使网络训练时的波动更小。 展开更多
关键词 批归一化(BN) vgg网络 端对端训练 神经网络微调
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基于改进VGG网络的弱监督细粒度阿尔兹海默症分类方法 被引量：7
16
作者 邓爽 何小海 +2 位作者 卿粼波 陈洪刚 滕奇志 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第1期302-309,共8页
针对阿尔兹海默症(AD)患者和正常(NC)人之间核磁共振成像(MRI)图像差别小、分类难度大的问题,提出了基于改进VGG网络的弱监督细粒度AD分类方法。该方法以弱监督数据增强网络(WSDAN)为基本模型,主要由弱监督注意力学习模块、数据增强模... 针对阿尔兹海默症(AD)患者和正常(NC)人之间核磁共振成像(MRI)图像差别小、分类难度大的问题,提出了基于改进VGG网络的弱监督细粒度AD分类方法。该方法以弱监督数据增强网络(WSDAN)为基本模型,主要由弱监督注意力学习模块、数据增强模块及双线性注意力池化模块等构成。首先,通过弱监督力注意学习模块生成特征图和注意力图,并利用注意力图引导数据增强,将原图和增强后的数据同时作为输入数据进行训练;然后,通过双线性注意力池化算法将特征图和注意力图按元素进行点乘,进而得到特征矩阵;最后,将特征矩阵作为线性分类层的输入。将以VGG19作为特征提取网络的WSDAN基本模型应用到AD的MRI数据上,实验结果表明,仅使用图像增强的模型的准确性、敏感性和特异性分别比WSDAN基本模型提高了1.6个百分点、0.34个百分点和0.12个百分点;仅利用VGG19网络的改进的模型的准确性和特异性相较WSDAN基本模型分别提高了0.7个百分点和2.82个百分点;以上两个方法结合使用的模型与WSDAN基本模型相比,准确性、敏感性和特异性分别提高了2.1个百分点、1.91个百分点和2.19个百分点。 展开更多
关键词 改进vgg网络 弱监督 细粒度分类 数据增强 阿尔兹海默症
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基于VGG网络与深层字典的低剂量CT图像去噪算法 被引量：4
17
作者 周博超 韩雨男 +2 位作者 桂志国 李郁峰 张权 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期191-196,205,共7页
低剂量计算机断层扫描(LDCT)能够有效降低X射线辐射对人体健康造成的危害,已广泛应用于医学临床诊断。针对LDCT图像中存在大量的斑点噪声和条形伪影的问题,提出一种结合改进的VGG网络和深层字典的图像去噪算法,以弥补深层字典去噪能力... 低剂量计算机断层扫描(LDCT)能够有效降低X射线辐射对人体健康造成的危害,已广泛应用于医学临床诊断。针对LDCT图像中存在大量的斑点噪声和条形伪影的问题,提出一种结合改进的VGG网络和深层字典的图像去噪算法,以弥补深层字典去噪能力的不足。在深层字典学习到第一层字典原子和稀疏矩阵后,通过改进的VGG网络将字典原子区分为信息原子和噪声原子,同时将稀疏矩阵中噪声原子所对应的元素设置为零,降低噪声原子对图像去噪效果的影响。实验结果表明,与K-SVD算法、正则化K-SVD算法和深层字典学习算法相比,该算法的峰值信噪比和结构相似性指数平均提高了1.4 dB和0.03,能够有效抑制LDCT图像噪声和伪影,且保留较多的边缘和细节信息。 展开更多
关键词 低剂量计算机断层扫描 K-奇异值分解算法 vgg网络 深层字典 图像去噪
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基于VGG网络的鲁棒目标跟踪算法 被引量：5
18
作者 徐亮 张江 +1 位作者 张晶 杨亚琦 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2020年第8期1406-1413,共8页
针对传统目标跟踪算法中当目标被遮挡和受光照强度变化等多种因素干扰时,相关滤波器模板更新不准确,误差逐帧累积最终导致目标跟踪失败,提出了一种基于VGG网络的鲁棒目标跟踪算法。首先通过VGG网络对第1帧输入图像中的局部上下文区域提... 针对传统目标跟踪算法中当目标被遮挡和受光照强度变化等多种因素干扰时,相关滤波器模板更新不准确,误差逐帧累积最终导致目标跟踪失败,提出了一种基于VGG网络的鲁棒目标跟踪算法。首先通过VGG网络对第1帧输入图像中的局部上下文区域提取平均特征图来建立相关滤波器模板;然后通过VGG网络对后续帧输入图像中的局部上下文区域提取平均特征图和仿射变换平均特征图;其次与核相关滤波跟踪算法相结合,自适应确定目标位置和最终目标位置;最后自适应更新最终平均特征图和最终相关滤波器模板。实验结果表明,本文算法在目标被遮挡和受光照强度变化等多种因素干扰时,仍具有较高的目标跟踪精度和较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 目标跟踪 vgg网络 核相关滤波 特征图更新 模板更新
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改进型VGG算法对小样本路面破损的分类识别 被引量：4
19
作者 陈嘉 季雪 +2 位作者 阙云 戴伊 蒋子平 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期206-216,共11页
为解决小样本沥青路面破损图片在分类识别中存在的识别精度差的问题,选择常见的5种路面破损类型,提出了一种基于VGG的浅层深度卷积神经网络模型的路面破损图像分类方法.首先,将采集到的图像集进行预处理并自制成数据集.其次,设置三种不... 为解决小样本沥青路面破损图片在分类识别中存在的识别精度差的问题,选择常见的5种路面破损类型,提出了一种基于VGG的浅层深度卷积神经网络模型的路面破损图像分类方法.首先,将采集到的图像集进行预处理并自制成数据集.其次,设置三种不同的批处理量尺寸和两种不同的网络层数作训练,选择最适合该网络模型的尺寸,得到浅层VGG模型.将处理后的路面图片直接作为模型的输入,作模型的训练、验证及测试.最后,将模型试验结果与支持向量机及目前主流的深度卷积神经网络模型的试验结果进行对比.结果表明:浅层VGG模型在训练集、验证集及测试集的分类准确率接近,对路面破损图像的分类识别准确率都达到98%以上,表现出模型良好的识别能力;与支持向量机及目前主流的网络模型试验结果相比,浅层VGG网络模型训练耗时少且泛化能力更强,模型提取到的特征更丰富,可获得更加全局的信息.可见,浅层VGG模型在对小规模图像的分类识别中具有显著优势,同时相比其他方法更具鲁棒性,结果更精确. 展开更多
关键词 道路工程 路面破损 卷积神经网络 vgg模型 分类识别
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一种基于改进VGG网络的表情识别算法 被引量：6
20
作者 董翠 罗晓曙 +1 位作者 蒙志明 黄苑琴 《现代电子技术》 2022年第10期63-68,共6页
针对深度学习中的卷积神经网络存在对人脸表情特征提取不充分的问题,文中提出一种改进的VGG16网络模型,以更充分地提取人脸表情特征,从而更好地进行人脸表情识别。首先,在VGG16网络的每个卷积层前加入一个GCT通道注意力,用于增强人脸表... 针对深度学习中的卷积神经网络存在对人脸表情特征提取不充分的问题,文中提出一种改进的VGG16网络模型,以更充分地提取人脸表情特征,从而更好地进行人脸表情识别。首先,在VGG16网络的每个卷积层前加入一个GCT通道注意力,用于增强人脸表情的特征提取;然后,将VGG16网络中相同通道数的卷积层分为一个Block,在每个Block后使用迭代式的特征融合,将浅层网络提取的特征与深层网络提取的特征进行融合,以丰富对人脸表情特征的提取。另外,去掉VGG16网络的3个全连接层,改为一个全连接层直接输出分类结果,不仅可以减少参数量还能够保证识别精度。实验结果表明,改进后的VGG网络在人脸表情数据集RAF-DB和SFEW上的识别率分别达到87.842%和56.881%,较原网络有显著提升。 展开更多
关键词 表情识别 改进vgg网络 表情分类 特征提取 特征融合 注意力机制 数据处理
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