Apr, 2022

一种采用灰狼优化的高效模式挖掘卷积神经网络（CNN）算法

PDF
TL;DR本文提出了一种基于 Convoluted Pattern of Wavelet Transform（CPWT）特征向量的 CNN 特征分析方法，通过优化 Grey Wolf Optimization（GWO）算法，对动态图像帧数据集中的特征进行分析和分类，从而实现自动化的特征分析。
automationfeature analysisdynamic image frame datasetcnnpattern recognition
发现论文，激发创造
  • 多级小波卷积神经网络

    本文提出了一种多级小波卷积神经网络 (MWCNN) 模型，通过将小波变换嵌入到 CNN 体系结构中，以在减少特征映射分辨率和增加感受野之间实现更好的权衡，以实现图像去噪、单图像超分辨率、JPEG 图像伪影去除和物体分类等任务的有效性。

    Jul, 2019

  • 图波神经网络

    我们提出了一种图波形神经网络（GWNN），通过使用图小波变换来解决以往依赖于图傅里叶变换的图谱卷积神经网络（CNN）方法的缺点，这些方法需要进行高计算成本的矩阵特征分解。与图傅里叶变换不同的是，图小波变换可以通过快速算法获得，无需矩阵特征分解。此外，图小波在顶点域中稀疏且局部化，可以提供高效性和良好的图卷积可解释性。经过实验，GWNN 在三个基准数据集上均明显优于以往的图谱 CNNs，在图半监督分类任务上具有更好的性能。

    Apr, 2019

  • 小波卷积神经网络用于纹理分类

    本研究提出了一种新型的卷积神经网络，即小波卷积神经网络，将频域分析与卷积神经网络相结合，并在纹理分类中实验表明该模型比传统卷积神经网络的表现更好，且参数数量更少，易于训练。

    Jul, 2017

  • 卷积神经网络识别图像处理操作

    本研究提出了一种基于卷积神经网络的方法，适应性地学习鉴别特征以识别典型的图像处理操作，其优于基于手工特征及三个与图像隐写和 / 或取证有关的基于卷积神经网络的方法，且取得了最先进的结果。

    Sep, 2017

  • 基于半离散框架的深度卷积神经网络

    本文通过允许不同并且通用的半离散框架在不同的网络层中，进一步发展 Mallat 的理论，证明了广泛类别的特征提取器的平移不变性，并为比 Mallat 考虑的更大类别的变形稳定结果发展了结果。

    Apr, 2015

  • 基于离散小波变换的卷积神经网络的详细密集推断

    该论文提出了一种基于 CNN 编码器 - 解码器结构的 WCNN，并在城市景观数据集上进行了实验，结果表明它能够有效地进行高分辨率密集像素预测并提高准确性。

    Aug, 2018

  • 基于小波的 CNN 用于噪声鲁棒性图像分类

    本文研究如何通过离散小波变换（DWT）代替传统的 max-pooling，strided-convolution 和 average-pooling 来提高卷积神经网络（CNN）的抗噪性能，并设计了 WaveCNets 来进行图像分类，实验证明 WaveCNets 相比于 VGG，ResNets 和 DenseNet 等传统版本具有更好的噪声鲁棒性和准确性。

    May, 2020

  • 图像恢复的多层小波 - CNN

    本文提出了一种新的多层小波卷积神经网络（MWCNN）模型来更好地平衡感受野大小和计算效率，通过引入小波变换来减小收缩子网络中特征映射的大小并降低通道数，再使用反向小波变换来重建高分辨率特征映射，该模型可应用于许多图像修复任务，实验结果表明其有效性。

    May, 2018

  • 基于 Patch 的卷积神经网络用于全切片组织图像分类

    通过训练决策融合模型以及利用 EM 方法自动定位有效的 Patch，可以实现对肿瘤亚型的分类，其分类精度与病理学家之间的一致性相似，这种基于 Patch 的 CNN 可以比基于图像的 CNN 更好地处理图像分类任务。

    Apr, 2015

  • 基于多级卷积神经网络的光学条纹图案过滤

    本文介绍了一种基于深度学习和规则化技术的光学条纹图象去噪方法，可以有效去除条纹图象中的噪声，提高提取相位场的准确性和鲁棒性。实验结果表明，该方法在去除噪声的同时，能够保留条纹图象的主要特征，速度较快，具有一定的竞争力。

    Jan, 2019