convolutional neural network | BriefGPT

关键词convolutional neural network

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基于方向窗口注意力的医学图像分割
DwinFormer 是一个层级编码器解码器架构，具有方向窗口（Dwin）注意力和全局自注意力（GSA）用于特征编码，通过在水平、垂直和深度方向分别执行注意力，在输入特征图的这些方向体积中有效地捕捉局部和全局信息，实验证明它在医学图像分割方
PDF5 days ago
基于卷积神经网络的 Lyman 断层星系分类与 DESI 中红移回归
利用基于卷积神经网络 (CNN) 的 QuasarNET 模型和数据增强技术，本研究通过确定 Laman Break Galaxies (LBGs) 是否是 LBGs 以及通过红移确定它们与地球的距离，进而将这些星系放置在 DESI 的 3
PDF6 days ago
μ-Net: μ-CT 分割的基于深度学习的架构
我们提出了一个使用卷积神经网络对鲫鱼心脏进行自动分割的新框架，该框架可以推断出样本的三维分割，从而避免了三维卷积神经网络的高计算成本，并且可以显著减少新样本分割所需的时间，实现对高分辨率鲫鱼心脏形状的快速微增强分析。
PDF6 days ago
一种基于注意力卷积神经网络的自动 SQL 查询评分系统
自动化标记 SQL 查询的过程的新方法，采用卷积神经网络架构和参数共享方法，以增加对 SQL 语句理解的潜力。
PDF8 days ago
基于 PPG 数据的深度不平衡回归估计血管年龄：一种用于心血管健康的新颖数字生物标记
通过深度学习评估血管衰老表现的 Photoplethysmography (PPG) 成为监测人体血液动力学的关键工具，本文在实证研究中介绍了名为 Dist Loss 的新型简单有效的损失函数，以解决深度不平衡回归任务的挑战，并在大规模的
PDF9 days ago
海洋内部孤立波定位的尺度平移等变网络
内部孤立波是重力波，通常在海洋内部而非表面观测到。本研究提出基于测高仪的机器学习解决方案，自动定位内部孤立波，并通过深度学习和卷积神经网络等方法提高性能。
PDF12 days ago
ICMLLayerMerge: 神经网络深度压缩通过层修剪和合并
通过共同修剪卷积层和激活函数来提高卷积神经网络的效率，并实现所需的推理加速度，同时尽量减少性能损失。
PDF12 days ago
DRIP: 3D LiDAR 定位的区分旋转不变的杆状地标描述符
本文提出了一种名为 “具有鉴别性的旋转不变极点” 的新方法，它增强了轻量级且具有鉴别性的极点的特征，在保持其轻量级的同时提高了其鉴别性。通过在极点中包括其主体线段以及周围感兴趣区域（ROI）来改进极点的鉴别性，同时描述了该 ROI 内的外观
PDF13 days ago
使用 CNN 的语音情感识别及其在数字化医疗中的应用案例
使用卷积神经网络（CNN) 对音频录音进行识别和情感标记，通过机器学习方法评估表情识别模型，并关注精确度、召回率和 F1 得分，以提高交流意图的识别能力。
PDF15 days ago
基于多模态深度学习的自然语言处理模型优化研究
通过引入多个模式层到属性模型中，整合了图像内容的语义和隐藏层。利用 Word2Vec 方法量化词向量并通过词嵌入卷积神经网络进行评估，实验结果显示该方法可以将离散特征转化为连续特征，从而降低特征预处理的复杂性，并通过卷积神经网络的优秀特征分
PDF17 days ago
使用堆叠的双向 LSTM 和 CNN 对达卡市短期电力需求进行预测
提出了一种混合模型，结合了卷积神经网络和堆叠双向长短期记忆架构，以准确预测达卡市电力需求的短期预测，该方法在比较中表现最佳，优于其他基准模型，并且对于负载预测也超过了现有的某些研究成果。
PDF20 days ago
用于内存计算的多目标神经架构搜索
我们使用神经架构搜索（NAS）方法，通过贝叶斯优化构建卷积神经网络（CNN）模型，以灵活适配的深度增强内存计算（IMC）架构上的多样机器学习（ML）任务的效率。通过在超过 6.4 亿网络配置的庞大搜索空间中探索贝叶斯搜索算法，我们验证了我们
PDF20 days ago
多染色多层卷积网络用于多组织乳腺癌图像分割
我们提出了一种基于卷积神经网络的多类组织分割模型，通过像素对齐的非线性融合实现了局部和全局视野，能够准确检测各种组织类别，并且对于多种染料和扫描仪具有稳定性。
PDF21 days ago
基于异构信息完整化和卷积神经网络的长非编码 RNA 与疾病相关性预测方法
通过建立一个基于异质网络和卷积神经网络（CNN）的深度学习模型，预测长链非编码 RNA - 疾病关联 (LDAs)，该模型名为 HCNNLDA。试验结果显示，HCNNLDA 比几个最新的预测模型具有更好的性能，并且通过三种疾病的案例研究进一
PDFa month ago
基于图卷积网络的竖直调整
提出一种新颖的方法来进行 360 度图像的纠正调整，该方法包括卷积神经网络（CNN）和图卷积网络（GCN）两个模块，通过 CNN 处理输入的 360 度图像进行视觉特征提取，然后将提取的特征图转换成一个图形，从而找到了输入的球面表示。同时引
PDFa month ago
MM用强基准方法改进合成数据上的目标检测训练
我们提出了一种在合成数据上训练预训练目标检测器的方法，通过提取合成数据的显著信息并保留在真实图像上预训练的有用特征，结合数据增强方法和 Transformer 骨干网络，我们在 RarePlanes、DGTA-VisDrone 数据集上改进
PDFa month ago
增强植物病害识别：一种基于卷积神经网络、张量子空间学习和 HOSVD-MD 的新方法
利用机器学习及深度学习方法，在农业科学中实现对番茄叶病的自动检测和分类技术的研究。通过提出基于高阶白化奇异值分解方法（HOWSVD）和多线性判别分析（MDA）的张量子空间学习方法，测试结果表明该方法在 PlantVillage 和台湾数据集
PDFa month ago
不是行星：使用机器学习从行星猎人 TESS 中去除虚假阳性
使用一维卷积神经网络（CNN）从潜在行星候选者中将掩星双星和其他假阳性分离出来，从而减少需要人工审核的光曲线数量。该方法可将需要手动审核的光曲线数量减少三分之一，并且对行星候选者的误分类非常小。
PDFa month ago
利用 CNN 和 LSTM 提升物联网安全性的入侵检测系统
提出了一种结合卷积神经网络（CNN）和长短期记忆（LSTM）深度学习模型的入侵检测系统（IDS）模型，用于保护物联网设备免受网络攻击的伤害，通过利用 CNN 的空间特征提取功能进行模式识别和 LSTM 的顺序记忆功能进行复杂时序依赖分析，实
PDFa month ago
基于卷积神经网络的工业飞机蒸气循环系统压缩机质量流量估计器
本文提出了一个数据驱动模型，使用卷积神经网络来估计压缩机的质量流量，并展示了它在标准均方误差和工程师性能指标方面明显优于标准多项式回归模型。此外，还提出了一种半自动分割方法来计算真实数据集的工程师性能指标，因为标准均方误差指标在分析蒸汽循环
PDFa month ago