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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

29 篇 专利

馆藏范围

29 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

2 篇 北京陌上花科技有...
2 篇 南京林业大学
2 篇 厦门大学
2 篇 杭州新州网络科技...
2 篇 西安理工大学
1 篇 深圳先进技术研究...
1 篇 华南农业大学
1 篇 国网福建省电力有...
1 篇 南京首风智慧电力...
1 篇 云南中烟工业有限...
1 篇 国网福建省电力有...
1 篇 长春理工大学
1 篇 河南中光学集团有...
1 篇 重庆渝微电子技术...
1 篇 大连海事大学
1 篇 国网福建省电力有...
1 篇 天津津航计算技术...
1 篇 湖北工业大学
1 篇 郑州大学
1 篇 中国人民解放军军...

作者

2 篇 张镜洋
2 篇 陈亚军
2 篇 孙海涌
2 篇 程卫国
2 篇 徐亮
2 篇 蔺广逢
2 篇 周宏平
2 篇 刘杨
2 篇 赵凡
2 篇 谢肖飞
2 篇 郭英强
2 篇 张默
2 篇 马雷
2 篇 吉璐
2 篇 成锋娜
2 篇 李恬霖
1 篇 葛亚维
1 篇 李映君
1 篇 贾会梅
1 篇 马铎

语言

29 篇 中文

检索条件"主题词=网络模型测试"

共 29 条记录，以下是11-20 订阅

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详细简洁

排序：

一种基于深度展开网络的扫描雷达场景重建方法

一种基于深度展开网络的扫描雷达场景重建方法

引用

作者：黄钰林霍伟博赖珏竹张寅袁丁杨建宇杨海光裴季方张永超 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

本发明公开了一种基于深度展开网络的扫描雷达场景重建方法，首先建立扫描雷达回波信号模型，生成模拟回拨向量，并进行预处理，再建立ISTA深度展开网络，基于ISTA深度展开网络模型训练，最后基于ISTA深度展开网络模型测试，输出场景重... 详细信息

标准号: CN116597077A

本发明公开了一种基于深度展开网络的扫描雷达场景重建方法，首先建立扫描雷达回波信号模型，生成模拟回拨向量，并进行预处理，再建立ISTA深度展开网络，基于ISTA深度展开网络模型训练，最后基于ISTA深度展开网络模型测试，输出场景重建的结果。本发明的方法将深度展开网络与现有ISTA相结合，应用于扫描雷达场景重建任务，并引入了稀疏约束函数，有效实现了各种复杂场景的高分辨重建，通过输入的雷达数据学习最优网络参数，克服了扫描雷达复杂场景成像效果不佳，手工选择参数困难等问题，有效提高了扫描雷达复杂场景重建的分辨率与准确性，使得本发明的方法在各种场景下都具有良好的目标重建性能。

关键词：扫描雷达场景重建复杂场景预处理网络模型测试网络成像效果回波信号雷达数据目标重建网络参数网络模型选择参数有效实现约束函数高分辨重建分辨率回拨稀疏向量场景输出引入应用学习

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一种遥感影像云量检测方法及系统

一种遥感影像云量检测方法及系统

引用

作者：王密项韶 430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学

本发明提供一种遥感影像云量检测方法及系统，包括进行遥感影像云检测数据集构建，并划分云检测训练集、验证集和测试集；进行云估计网络模型构建，所述云估计网络模型包括特征提取模块、云掩膜生成模块、以及云估计模块；进行云估计网... 详细信息

标准号: CN115908944A

本发明提供一种遥感影像云量检测方法及系统，包括进行遥感影像云检测数据集构建，并划分云检测训练集、验证集和测试集；进行云估计网络模型构建，所述云估计网络模型包括特征提取模块、云掩膜生成模块、以及云估计模块；进行云估计网络模型训练，包括在云检测数据集上的特征提取模块、云估计模块和云掩膜生成模块的参数训练；进行云估计网络模型验证，包括在云检测验证集上的特征提取模块和云估计模块验证；进行云估计网络模型测试，包括在云检测测试集上测试特征提取模块和云估计模块的精度，测试成功后，通过直接生成遥感影像的云量估计值，实现云量估计任务。本发明不仅可以有效地改进传统云检测的云量估计精度，而且检测效率得到明显提升。

关键词：云检测估计模块网络模型特征提取模块遥感影像生成模块测试集数据集验证集构建掩膜验证网络模型测试参数训练测试成功测试特征提取模块训练集有效地检测改进

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基于YOLOv5的路面裂缝检测及小面元拟合检测方法

基于YOLOv5的路面裂缝检测及小面元拟合检测方法

引用

作者：王崇倡郑斯文孙尚宇张晋赫 123000 辽宁省阜新市中华路47号

本发明公开了一种基于YOLOv5的路面裂缝检测及小面元拟合检测方法，包括获取目标检测数据集；图像预处理；图像数据分类标定；数据集划分；搭建网络并进行检测；G‑YOLOv5网络模型训练；损失函数设置；G‑YOLOv5网络模型测试；标定小面元... 详细信息

标准号: CN116109616A

本发明公开了一种基于YOLOv5的路面裂缝检测及小面元拟合检测方法，包括获取目标检测数据集；图像预处理；图像数据分类标定；数据集划分；搭建网络并进行检测；G‑YOLOv5网络模型训练；损失函数设置；G‑YOLOv5网络模型测试；标定小面元数据集；小面元数据集划分；VIT网络模型训练；VIT网络模型测试；裂缝面积计算。本发明的基于YOLOv5的路面裂缝检测及小面元拟合检测方法能够解决传统的目标检测算法不能准确识别路面裂缝缺陷面积的问题，减少了对裂缝缺陷无效面积的计算，提高了对细小裂缝、模糊裂缝的识别能力；对裂缝区域进行细致的划分，分块拟合可以更大程度的提高裂缝面积的精度，减少计算误差，从而得到更精细的裂缝区域面积。

关键词：小面拟合裂缝路面裂缝检测网络模型测试裂缝区域网络模型元数据标定检测目标检测算法图像数据分类图像预处理获取目标计算误差检测数据裂缝缺陷路面裂缝面积计算损失函数细小裂缝传统的数据集分块精细模糊网络

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一种基于深度学习的雨雪天气下交通信号灯检测方法

一种基于深度学习的雨雪天气下交通信号灯检测方法

引用

作者：陈宇王伯首王湘萍付华烨 130000 吉林省长春市卫星路7089号

本发明属于传感与信号处理技术领域，尤其为一种基于深度学习的雨雪天气下交通信号灯检测方法，S1、构建交通信号灯检测的基准数据集；S2、构件适用于交通信号灯检测的网络模型；S3、数据集预处理，完成模型训练；S4、网络模型测试；S5... 详细信息

标准号: CN116189136A

本发明属于传感与信号处理技术领域，尤其为一种基于深度学习的雨雪天气下交通信号灯检测方法，S1、构建交通信号灯检测的基准数据集；S2、构件适用于交通信号灯检测的网络模型；S3、数据集预处理，完成模型训练；S4、网络模型测试；S5、采集真实交通信号灯图像数据；S6、数据去噪处理；S7、交通信号灯状态检测。本发明通过改进现有的YOLOv4模型结构，减少主干网络层数，去除对于小目标冗余的深层网络，并利用多尺度特征融合技术增强小目标特征表述能力，采用线性回归算法替代K‑means算法进行锚框选择，对所得线性方程采用等分法选出锚框，在原有的CIoULOSS中加入锚框与真实框对角线相关的惩罚项，使预测框的定位更加准确。

关键词：交通信号灯锚框检测交通信号灯状态检测对角线预处理网络模型测试线性回归算法信号处理技术多尺度特征小目标特征基准数据模型结构模型训练数据去噪图像数据网络模型线性方程雨雪天气主干网络惩罚项等分法数据集小目标原有的冗余传感构建去除算法采集融合替代预测改进网络学习

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尺度自适应感知的目标计数深度网络设计方法

尺度自适应感知的目标计数深度网络设计方法

引用

作者：成锋娜周宏平张镜洋程卫国徐亮 210037 江苏省南京市玄武区龙蟠路159号南京林业大学机械电子工程学院

本发明公开了一种尺度自适应感知的目标计数深度网络设计方法，所述包括以下步骤：步骤1：制作训练和测试样本集合；将每个图片的目标标注生成真实标签，步骤2：将训练集和测试集的图片及其对应的真实标签进行尺寸调整，步骤3：建立尺... 详细信息

标准号: CN110705698B

本发明公开了一种尺度自适应感知的目标计数深度网络设计方法，所述包括以下步骤：步骤1：制作训练和测试样本集合；将每个图片的目标标注生成真实标签，步骤2：将训练集和测试集的图片及其对应的真实标签进行尺寸调整，步骤3：建立尺度自适应感知目标计数深度网络模型；步骤4：将步骤2获得训练样本输入到步骤3建立的卷积网络模型中，通过Adam优化策略对网络进行参数学习，步骤5：深度网络模型测试。本发明设计了一种尺度自适应感知的目标计数深度网络设计方法，其在公共安全、交通、林业、农业等多个领域有着极其重要的应用价值。

关键词：自适应网络模型网络设计真实标签尺度感知网络模型测试参数学习测试样本尺寸调整感知目标公共安全训练样本优化策略测试集训练集卷积标注集合林业图片制作应用交通网络

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基于层次注意力多任务深度模型的行人再识别方法

基于层次注意力多任务深度模型的行人再识别方法

引用

作者：王其聪黄艳秦启峰 361005 福建省厦门市思明区思明南路422号

基于层次注意力多任务深度模型的行人再识别方法，涉及计算机视觉。包括以下步骤：根据行人再识别数据集构建焦点图；设计层次注意力的多任务深度模型的行人再识别网络模型，通过该模型推断出行人间的相似性；计算两个子任务的分类损失... 详细信息

标准号: CN114511881A

基于层次注意力多任务深度模型的行人再识别方法，涉及计算机视觉。包括以下步骤：根据行人再识别数据集构建焦点图；设计层次注意力的多任务深度模型的行人再识别网络模型，通过该模型推断出行人间的相似性；计算两个子任务的分类损失和，通过反向传播和随机梯度下降法对网络模型进行端到端的训练，得到训练好的模型；利用训练好的网络模型测试行人再识别的识别效果，输出行人间的相似度，并按照其大小降序排序。能充分共享在底层细节和高层语义方面具有不同区分力的层次特征提升深度相似性学习性能。在焦点图节点多层近邻聚合间引入注意力机制，使每层近邻聚合后具有区分性的节点通道信息更具重要性，促进对样本间复杂相似性关系的深度推断。

关键词：深度模型网络模型焦点图聚合注意力随机梯度下降法网络模型测试计算机视觉相似性关系注意力机制层次特征反向传播高层语义降序排序节点通道模型推断学习性能区分性输出行数据集相似度多层构建推断样本出行共享引入分类

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一种基于孪生神经网络的室内移动机器人全景视觉快速导航方法

一种基于孪生神经网络的室内移动机器人全景视觉快速导航方法

引用

作者：纪勋王靖淇 116026 辽宁省大连市甘井子区凌水街道凌海路1号

本发明公开了一种基于孪生神经网络的室内移动机器人全景视觉快速导航方法，其包括：利用装配全景成像设备的移动机器人采集室内环境全景图像，作为原始全景图像数据；根据原始全景图像数据的拍摄位置信息，对不同图像数据进行坐标值命... 详细信息

标准号: CN115388895A

本发明公开了一种基于孪生神经网络的室内移动机器人全景视觉快速导航方法，其包括：利用装配全景成像设备的移动机器人采集室内环境全景图像，作为原始全景图像数据；根据原始全景图像数据的拍摄位置信息，对不同图像数据进行坐标值命名处理，并将带有坐标值命名处理的任意两张全景图像进行匹配，得到全景图像对；确定用于网络模型训练的训练集数据以及用于网络模型测试的测试集数据；构建面向室内移动机器人全景视觉导航的孪生神经网络模型；将匹配后的全景图像对输入孪生神经网络模型，在对网络模型进行训练与测试后，运行网络模型以控制移动机器人进行自主导航。本发明可有效实现移动机器人在室内环境中进行快速、精准的自主导航。

关键词：全景图像室内移动机器人全景图像数据神经网络模型移动机器人全景视觉室内环境网络模型自主导航匹配拍摄位置信息网络模型测试测试集数据训练集数据控制移动全景成像神经网络图像数据有效实现运行网络构建机器人装配采集测试

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基于风格迁移的生成对抗网络的管道病害图像数据增强方法

基于风格迁移的生成对抗网络的管道病害图像数据增强方法

引用

作者：方宏远王念念马铎 450001 河南省郑州市高新技术开发区科学大道100号

本发明涉及深度学习与传统管道检测的交叉学科领域，提供了一种基于风格迁移的生成对抗网络的管道病害图像数据增强方法。该方法包括以下步骤：获取管道内表面病害图像数据集；风格迁移的生成对抗网络模型训练；风格迁移的生成对抗网络... 详细信息

标准号: CN114022724A

本发明涉及深度学习与传统管道检测的交叉学科领域，提供了一种基于风格迁移的生成对抗网络的管道病害图像数据增强方法。该方法包括以下步骤：获取管道内表面病害图像数据集；风格迁移的生成对抗网络模型训练；风格迁移的生成对抗网络模型调参；风格迁移的生成对抗网络模型测试；构建管道病害数据库。通过上述方式，研发了适用于管道内表面病害特征的图像生成算法，具有适用范围广、鲁棒性好和泛化能力强的优点；实现了管道病害图像的大规模生成，解决了管道病害数据量少的问题。

关键词：管道病害迁移对抗管道内表面网络模型风格交叉学科领域图像生成算法网络模型测试图像数据集病害特征传统管道图像数据鲁棒性能力强数据量构建研发病害数据库图像检测网络学习

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一种基于深度学习核磁共振二维扩散排序谱数据处理方法

一种基于深度学习核磁共振二维扩散排序谱数据处理方法

引用

作者：杨钰吴柳滨陈博黄玉清陈忠 361000 福建省厦门市思明南路422号

本发明提供了一种基于深度学习核磁共振二维扩散排序谱数据处理方法，首先，根据核磁共振二维扩散排序谱信号特征，以相关数学模型生成模拟数据，构建模拟数据集；生成网络训练所用标签，所述标签为二维矩阵，两个维度分别为化学位移系... 详细信息

标准号: CN115329658A

本发明提供了一种基于深度学习核磁共振二维扩散排序谱数据处理方法，首先，根据核磁共振二维扩散排序谱信号特征，以相关数学模型生成模拟数据，构建模拟数据集；生成网络训练所用标签，所述标签为二维矩阵，两个维度分别为化学位移系数和扩散系数；搭建深度学习网络模型，设置训练参数；用构建的模拟数据集进行深度学习网络模型训练；深度学习网络模型测试；本发明提供的方法，无需待测样品分子成分的确切数量作为先验知识，且训练数据均为模拟数据，无需大量采集真实数据。

关键词：模拟数据核磁共振网络模型二维构建排序标签学习网络模型测试扩散待测样品二维矩阵化学位移扩散系数数学模型网络训练先验知识信号特征训练参数训练数据真实数据数据处理系数和维度采集

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一种深度学习处理器性能测试与评价方法

一种深度学习处理器性能测试与评价方法

引用

作者：吕昭汪淼游光荣葛亚维邓锦洲徐秦 100091 北京市海淀区厢红旗东门外1号院

本发明提供一种深度学习处理器性能测试与评价方法，属于人工智能深度学习技术领域。本发明提出的技术方案将深度学习处理器基准测试性能测试分为三个测试部分：对于通用矩阵乘法测试结果的评价指标，引入了基于稀疏性的性能指标，从而... 详细信息

标准号: CN115511056A

本发明提供一种深度学习处理器性能测试与评价方法，属于人工智能深度学习技术领域。本发明提出的技术方案将深度学习处理器基准测试性能测试分为三个测试部分：对于通用矩阵乘法测试结果的评价指标，引入了基于稀疏性的性能指标，从而能够更加公平地对硬件的基础算力进行评价；对于深度学习单层网络测试的评价指标，引入了roofline模型从而能够比较理论性能与实际性能的差异，更好支撑了对于硬件的优化；对于常用网络模型测试结果的评价指标，在分开训练与测试两类应用场景的指标外，还引入了对于每层网络的延时指标，从而判断网络模型的性能瓶颈，更好支撑设计人员对于系统或体系结构进行优化。

关键词：评价指标测试引入学习网络模型测试处理器性能人工智能基准测试体系结构通用矩阵网络测试网络模型性能测试性能瓶颈应用场景稀疏性乘法处理器单层延时支撑优化网络

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