在无人驾驶技术中,道路场景的理解是一个非常重要的环境感知任务,也是一个很具有挑战性的课题。提出了一个深层的道路场景分割网络(RoadSceneSegmentationNetwork,RSSNet),该
针对传统方法进行图像分割易受噪声影响问题,提出了一种基于全卷积神经网络的林木图像分割方法。该方法不需要对图像进行预处理,利用上池化和反卷积层恢复图像分辨率,采用跳跃连接降低网络复杂度,同时避免了梯度消
传统的飞机识别方法受模糊、遮挡、噪声以及光照等多种因素的干扰时会降低识别率,且卷积神经网络主要依赖局部特征,却丢失了轮廓特征等重要的全局结构化特征,从而导致算法对于受干扰飞机图像识别效果不佳。因此,基
基于BP神经网络的图像情感语义分类,王宝志,李仁发,为了克服语义鸿沟的影响,人们提出了语义图像检索技术。图像分类是语义检索的基础,具有重要的价值。情感语义作为高层次的语义,
基于卷积神经网络的恶意代码分类,莫君生,王玉龙,提出一种基于恶意代码图像的恶意代码分类的检测方法,通过结合计算机视觉分析技术与恶意代码变种检测技术,将恶意代码映射为无压
图像阈值化是一种经典、简单而又非常有效的图像分割方法,并已得到了广泛的研究。在分析灰度图像直方图分布的基础上提出了一种基于细胞神经网络(CNN)结合直方图分析的图像阈值化方法,并给出了阈值化CNN所需
基于BP神经网络的软件老化趋势预测,赵靖,陈小勇,为了避免软件老化对计算机系统造成的损失,可以利用基于神经网络的方法对软件老化进行预测。以Apache软件为研究对象,首先提出了一
基于神经网络语言模型的DSSM模型优化,刘杨,李静林,DSSM模型是一个通过把搜索关键词和文档注入到低维空间并计算两者相似度的具有多层神经网络结构的隐含语义模型,通过最大化给出训��
基于循环神经网络的流量预测算法,许广鹏,武斌,网络流量规模日益增大,依据不同协议的网络流量占比进行检测资源的分配可以有效提高入侵检测设备的性能。准确进行网络流量大小的
肺部的检查是每年体检的重要一部分。体检中有成百上千的病例,而每个病例中含有许多的肺部横切面CT图像。这些都需要专业医生去逐个筛查出存在肺结节的病例,不仅工作量大而且存在误筛的可能。针对上述问题,把卷积