2677E-mail:***********  Website: www.cjig  Tel*************©中国图象图形学报版权所有中国图象图形学报JOURNAL OF IMAGE AND GRAPHICS中图法分类号:TP391 文献标识码：A 文章编号：1006-8961(2020)12-2677-13论文引用格式：Hou B  W, Ya

〈无损检测〉基于卷积神经网络的超声红外热图像分类林丽1，刘新1，朱俊臻2，冯辅周2（1. 大连交通大学机车车辆工程学院，辽宁大连 116000；2. 陆军装甲兵学院车辆工程系，北京 100072）摘要：在超声红外热像技术应用中，从红外热图像来判断被测对象是否含有裂纹，通常需要先基于人工经验，从红外热图像中提取特征再采用某种模式识别方法进行分类，裂纹的识别与定位过程繁琐且识别率较低。为此，提出一种基

ai算法模型经典论著AI算法模型是人工智能领域中的关键技术，其应用广泛，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等多个领域。下面列举了10个经典的AI算法模型的论著，分别介绍了其原理和应用。1. LeNet-5LeNet-5是深度学习领域的经典卷积神经网络模型，由Yann LeCun等人于1998年提出。论文中详细介绍了LeNet-5的网络结构和训练方法，并在手写数字识别任务上取得了较好的效果。2.

[论⽂阅读]中⽂版-AlexNetAlextNet -基于深度卷积神经⽹络的图像⽹分类时间：2019年6⽉16⽇11:05:09难度：⼀般编号：2进度：2/2 23/52⽅向：深度学习，计算机视觉类型：经典⽹络创新之处：有效地利⽤了GPU、ReLU、⼀个被称为dropout的新正则技术，以及通过分解现有样本产⽣更多训练样本的技术⽂章⽬录AlexNet论⽂翻译——中⽂版我们训练了⼀个⼤型深度卷积神经

五年引⽤量最⾼的10⼤论⽂：Adam登顶，AlphaGo、Transfromer上榜编译 | 琰琰转⾃ | AI科技评论近五年来，AI学术论⽂的投稿量和接收量都在不断攀升，包括NeurIPS、AAAI、ACL，ICML、EMNLP等国际顶会。根据权威数据统计，NeurIPS论⽂收录量在2019年呈指数级增长，领先AAAI近300篇；⽽AAAI 在2020年创下历史新⾼，达到了1692篇。如何在海量

理解卷积神经⽹络？看这篇论⽂就够了南洋理⼯⼤学的综述论⽂《Recent Advances in Convolutional Neural Networks》对卷积神经⽹络的各个组件以及进展情况进⾏总结和解读，其中涉及到 CNN 中各种重要层的数学原理以及各种激活函数和损失函数。机器之⼼技术分析师对该论⽂进⾏了解读。引⾔近段时间来，深度 CNN 已经在多个深度学习应⽤领域取得了出⾊的表现，并且也有很

SiamBAN 详细分析，⼀看就懂！⽂章⽬录整体把握SiamBAN是今年CVPR中效果最好的跟踪器之⼀，研究它的原理更加能够很好的帮助我们掌握⽬前跟踪器发展的趋势。SIamBAN，按照意思分析是孪⽣⾃适应框。“孪⽣”，说明该跟踪使⽤了Siamese⽹络架构；⽽“⾃适应框”，则是该跟踪器采⽤了anchor-free的策略，不预先设定anchor框的尺⼨，使得框拥有更⼤强⼤的⾃由度。聂耳钢琴通过分析论

浙江大学学报（理学版）Journal of Zhejiang University （Science Edition ）http ：//www.zjujournals/sci第48卷第1期2021年1月Vol.48No.1Jan.2021融合图卷积神经网络和注意力机制的PM 2.5小时浓度多步预测傅颖颖1，2，张丰1，2*，杜震洪1，2，刘仁义1，2（1.浙江大学浙江省资源与环境信息系统重

dtft性质及证明_信号处理基础--DTFT、DFT和STFT基本概念DTFT、DFT和STFT基本概念离散信号x ( n ) x(n)x(n) 可以表⽰为连续模拟信号的采样，即x ( n ) = x a ( t ) ∣ t = n T s x(n) = x_{a}(t)|_{t=nT_s}x(n)=xa(t)∣t=nTs其中 x a ( t ) x_a(t)xa(t) 是模拟信号， t tt 代

最大二阶循环平稳盲解卷积算法    随着数字信号处理技术的不断发展，很多数字信号大规模的运用在了各行各业中，如音频处理、影像处理、语音识别等等，在这其中运用最多的莫过于数字信号的盲解卷积算法。今天我们就来谈一谈最大二阶循环平稳盲解卷积算法。    一、什么是盲解卷积杭州制氧机厂盲解卷积法就是只有输入信号，没有事先已知的卷积核函数，根据输入的信号，得到输出的信

２０２０年１２月２５日第４卷第２４期现代信息科技Modern Information TechnologyDec.2020 Vol.4 No.24842020.12收稿日期：2020-11-07基于深度图像先验的散焦图像去模糊陈天明（南京航空航天大学 电子信息工程学院，江苏 南京  210016）摘  要：在散焦模糊图像中单个像素的模糊量由其景深确定，因此散焦模糊是空间变化的。

文章编号:1007-757X(2021)05-0058-04基于DCNN的火灾探测与定位系统灰度图张怡(成都理工大学工程技术学院，四川乐山614000)摘要：由于卷积神经网络在机器视觉中表现出“，因而其应用范围越来越广。为了提高火灾探测系统中的探测精度，减小火灾的负面影响，越来越多的基于机器视觉1火灾检测方法被提出#但由于现有的方法存在较高误报率，准确度较低等缺＞。为了解决这些问题，提出了一个基于

Macroeconomic Monitoring and Early Warning Model Based on Convolutional Neural Network and Support Vector Machine and Its Application广州体育学院学报>固液分离装置作者： 闫春[1]；程悦[1]；孙晓红[2]作者机构： [1]山东科技大学数学与系统科学学院，山东青岛2

[PaperWeekly]CNN采样⽅法：空间变换⽹络（STN）与可变形卷积⽹络（DCN）卷积⽹络（CNN）的采样问题卷积神经⽹络（CNN）是⼀种强⼤的⾮结构化数据抽象特征抽取模型，其最基本的结构卷积层为⼀个权值共享矩阵，但是在不考虑池化（pooling）层的情况下，单纯的卷积操作对图像的仿射变换（平移、缩放、剪切、旋转）缺乏不变性。这种缺陷与CNN默认的采样⽅法（矩阵采样）有很⼤的关系。所以，为

论⽂阅读：DCNv1：DeformableConvolutionalNetworks⽂章⽬录1、论⽂总述最近在看anchor-free的⽬标检测⽹络时，发现好⼏篇都不约⽽同地使⽤了可变形卷积层（Deformable Convolution），如RepPoints、Region Proposal by Guided Anchoring等，所以来看看这篇论⽂，发现已经出了两个版本，DCNv2版本也出了