convolutional neural network | BriefGPT

关键词convolutional neural network

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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
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一种解离自相互作用暗物质和 AGN 反馈模型的深度学习算法
通过机器学习方法，我们展示了一种学习如何区分暗物质自相互作用和星际物理反馈的方法，使用了基于流体动力学模拟的星系团图像进行训练，该算法在识别含有不同类型暗物质的星系团方面的准确率达到 80％，为使用 Euclid 和 Chandra 预期的
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基于序列模式识别预测身体部位的关节角度
通过创建一个数据集，包含了人体模型的人工图像和真实人体照片，以及通过卷积神经网络提取所需关节角度，我们得到了在测试数据集上的均方根误差（RMSE）为 12.89、平均绝对误差（MAE）为 4.7 的结果，从而解决了二维人体姿势识别中不可见身
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两阶段 CNN 检测方法中抑制 FP 的 PST 算法
通过重新设计两阶段卷积神经网络检测方法的训练提议生成流程，本文提出了一种行人敏感的训练算法，用于帮助学习区分行人和非行人样本，并抑制最终检测结果中的伪阳性。实验证明了该算法提高了行人检测的准确性，与竞争者相比，MetroNext-PST 在
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NMGrad: 利用弱监督深度学习推进组织病理学膀胱癌分级
通过使用组织切片进行分级，利用卷积神经网络进行特征提取，并采用嵌套多实例学习方法和注意力机制预测恶性程度，该研究提出了解决膀胱癌分级的新方法，经临床评估表明该模型优于现有的先进方法。
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基于深度学习的径向速度法改进地球类行星探测
通过使用卷积神经网络在光谱水平有效模拟恒星活动信号，提高了地球类行星的检测准确性，并且实现了更低的检测阈值。
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一种新的边界框回归方法用于单目标跟踪
本研究通过引入两种新的边界框回归网络（inception 和 deformable）来在目标检测中提高定位准确性，并在多个基准测试中取得了优于现有方法的表现。
PDF2 months ago
基于比例缩放的卷积神经网络在新生儿脑电图中实现专家级癫痫检测
新生儿癫痫发作的检测模型使用大规模数据和模型规模，达到了国际领先水平，并具有与专家水平的等效性。
PDF2 months ago
FolkTalent：提升对印度民间绘画的分类和标签
通过对印度民间绘画进行分类和标记，使用 GPT4 生成标签并通过专家验证，利用细调的卷积神经网络模型对印度民间绘画进行分类，同时生成标签，为画作提供更深入的信息并提升主题和视觉属性基础上的搜索体验。
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深度振动神经网络
我们提出了一种新颖的、受大脑启发的深度神经网络模型，称为深层振荡神经网络 (DONN)。DONN 具有振荡内部动态，可以在信号和图像 / 视频处理的多个基准问题上提供与已发表结果相当或更好的性能。
PDF2 months ago
可解释的网络可视化：基于人机协同的 CNN 图像分类后续解释方法
通过引入一种后置方法，我们解释了卷积神经网络的整个特征提取过程，并包含了一组通过众包活动和自然语言处理技术提取并处理的文本标签，在多幅图像中聚合标签以生成全局解释。
PDF2 months ago
BetterNet: 一种高效的卷积神经网络架构，具备残差学习和注意力机制，用于精确的息肉分割
通过将残差学习和注意力方法结合的 BetterNet 卷积神经网络架构，有效增强息肉分割准确性，具有高效梯度传播、多尺度特征整合、关注关键区域学习过程、确保计算效率等特点，进一步优于现有的基准模型，为结直肠癌的早期识别和计算机辅助诊断提供新
PDF2 months ago
基于卷积神经网络的结构力学运动分析
尝试使用卷积神经网络实现平面杆结构的运动学分析。通过 3dsMax 动画软件和 OpenCV 模块，构建了几何稳定系统和几何不稳定系统的图像数据集。基于 TensorFlow 和 Keras 深度学习平台框架，构建和训练了卷积神经网络模型。
PDF2 months ago
基于 Opcodes 和 API 调用的恶意软件分类的 CNN-LSTM 和迁移学习模型
通过使用基于 API 调用和操作码的新型模型，将恶意软件进行分类，将其特征转化为 N-grams 序列，并使用各种深度学习架构进行实验，最终取得了 99.91% 的高准确率。
PDF2 months ago
贝叶斯和卷积网络用于星系的层次形态分类
本研究主要使用 BCNN 方法对星系进行形态分类，通过卷积神经网络（CNN）训练不同类别的星系图像，并结合贝叶斯网络进行预测，结果显示 BCNN 在多个评估指标上表现优于其他 CNN 模型。
PDF2 months ago
FER-YOLO-Mamba：基于选择性状态空间的面部表情检测与分类
这篇研究论文介绍了 FER-YOLO-Mamba 模型，它是一个用于面部表情图像识别和定位的视觉 Mamba 模型，结合了 Mamba 和 YOLO 技术的原理，进一步设计了 FER-YOLO-VSS 双分支模块，以提高识别性能。
PDF2 months ago
基于实时卷积神经网络的立方卫星星辨识与中心定位方法
使用卷积神经网络（CNN）的星空追踪器算法，通过模拟星像覆盖真实噪声和杂光，并结合像素坐标信息进行质心计算，解决高噪声和杂光干扰下的星点检测与定位问题，具有较高准确性和优秀的抗干扰能力。此外，该算法可在低功耗边缘 AI 处理器上实时执行。
PDF2 months ago
物理知识引入的卷积神经网络用于微网经济调度
利用卷积神经网络和深度学习技术，提出了一种基于数据驱动的方法来加速微网的实时经济调度，同时保持数值优化技术的准确性。
PDF2 months ago
少视角层析成像中由学习技术增强的空间变差全变差
该研究聚焦于开发一种用于解决欠定线性反问题的空间变异正则化模型。研究案例为从少视角层析噪声数据中重建医学图像。通过应用适当的像素相关权重，该优化模型的主要目标是在去噪和保留细节和边缘之间取得良好平衡，克服了广泛使用的总变差（TV）正则化方法
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基于深度学习的几何图形分类算法研究
利用 lenet-5 体系结构的权重共享和特征提取和分类的优势，构建了一个几何图形识别算法模型，通过在识别过程中使用交叉熵损失函数来提高模型的泛化性能和测试数据集的平均识别准确率。
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