基于深度全卷积神经弹性网络WCGAN-GP模型的语音增强研究

Wasserstein距离生成对抗网络(Wasserstein Generative Adversal Network,WGAN)模型^([1])在语音增强中运用广泛,但存在梯度易爆炸、性能不稳定等问题。引入梯度惩罚(Gradient Penalty,GP)和弹性网络条件约束,并将生成器和判别器优化成深度全卷积神经网络(Deep Fully Convolutional Neural Networks,DFCNN)结构,提出一种基于DFCNN的弹性网络条件梯度惩罚(Wasserstein Conditional Generative Adversal Network Gradient Penalty,WCGAN-GP)模型。改进后的模型可以达到真实Lipschitz限制条件,提高了可控性、稳定性和特征提取能力,能更快优化训练。实验将改进后的模型与WGAN对不同噪声条件下的语音进行增强,结果证实了改进后的模型在语音增强方面的优越性。

序列卷积神经网络支持下线状地图目标的分段方法

依据形态特征差异实施分段处理是实现线状地图目标自适应综合的重要步骤。传统方法主要采用长度、角度、曲率等参量描述局部曲线段的几何形态变化,通过人工设置规则或常规机器学习方法建立模式判别模型。本文提出基于卷积神经网络的线状目标模式识别与分段方法。首先,以相邻坐标点构成的线元为基本单元,以线元端点横、纵坐标差为特征,将线状目标离散化为二维序列;然后,建立序列卷积神经网络进行线元特征序列学习与预测,实现线元层次的模式类型判别;最后,利用迭代融合方法将拓扑相邻且模式类型相同的线元合并,从而输出不同形态模式的分段结果。以1∶5万行政区界线和1∶25万山区道路数据开展试验,本文方法分段结果与人工分段结果的一致性比率分别达到91.25%和85.65%,相较传统方法有一定提升。同时,本文方法通过深度学习获取模式判别的深层次特征,能够有效避免人工选择特征带来的主观性影响,对不同尺度、不同类型的线状目标分段问题适应性更好。

基于全卷积神经网络的医学图像语义分割研究进展综述

医学图像语义分割是计算机视觉和医疗领域的重要研究方向。基于全卷积神经网络的医学图像分割已经取得了显著进展,并在健康监测、疾病诊断和治疗方面得到广泛应用。文章总结了该领域的主要数据集和评价指标,回顾了现有的研究方法,尤其对于有突出贡献和技术引领的模型进行了详细介绍,并指出了现存的挑战和一系列有前景的研究方向。

基于全卷积神经网络的冠状动脉中心线提取方法

精确提取冠状动脉血管造影(CAG)中心线对血管疾病诊断具有重要意义,本文提出了一种基于全卷积神经网络(FCN)的CAG中心线提取方法。首先利用基于Hessian矩阵的Frangi滤波器去除大部分伪血管噪声,突出CAG的血管树,明显区分血管和背景;利用Steger算法获得血管截面中心亚像素点,将初步提取的中心线作为数据集,标注473张经处理的CAG图像,其中378张为训练集,95张为测试集。以像素准确率(PACC)、平均准确率(MACC)和平均重叠率(MIoU)作为测试结果的评价标准。采用FCN模型分割数据集,将低层特征信息融合高层信息,对融合后的特征图进行反卷积操作,PACC达到0.85,MACC达到0.92,MIoU达到0.82。结果表明本方法具有较高的精度,可有效提取CAG中心线,为冠心病的诊断提供一种有效的辅助手段。

基于融合伽马变换全卷积神经网络的火星地貌分割方法

为了让火星巡视器在有限的寿命内能获得更多的科学产出,需要提高巡视器在火星表面的自主通过能力,而火星表面地貌类型是评估巡视器可通过性的重要信息。因此,提出了融合伽马变换的全卷积神经网络(FCN)火星表面地貌分割算法。首先,考虑对巡视器通过性的影响,确认地貌分类的类型,基于好奇号拍摄的火星地表图像Mars32K数据库,构建地貌分割数据集;其次,使用自适应伽马变换(AGT)对灰度单一的火星图像进行预处理,减弱了光照等因素干扰;最后,利用数据集训练一个FCN,以实现对火星表面地貌的分割预测。仿真结果表明:网络测试准确率达到83.03%,地形分割预测结果可靠,验证了方法的可行性。

基于深度卷积神经网络的赛马比赛辅助训练平台设计

对于现阶段的辅助训练平台而言,其对训练数据的分析精度较低,导致相关指标参数的误差较大。为此,文章提出基于深度卷积神经网络的赛马比赛辅助训练平台设计研究。将INOGENI MAGNI作为赛马比赛辅助训练平台的视频采集装置,基于STM32MP1处理器的新一代高性价比核心板—MYC-YA15XC-T作为处理中心。以全覆盖为导向对视频采集装置进行布置后,利用深度卷积神经网络的卷积核将采集到的数据转化为二维离散形式,结合深度学习机制计算二维离散形式赛马比赛训练图像数据的像素分布情况,实现对目标参数的提取。在测试结果中,设计平台对于赛马拉力的分析结果与实际值的误差稳定在3.0 kN以内。

基于深度全卷积神经网络的大田稻穗分割

稻穗的准确分割是获取水稻穗部性状、实现水稻表型自动化测量的关键。该研究应用水稻图像数据集及数据增广技术,离线训练了用于稻穗分割的3个分别基于Seg Net,Deep LAB和PSPNet的全卷积神经网络。综合考虑分割性能和计算速度,优选了基于Seg Net的网络,称为Panicle Net。在线分割阶段先将原始图像划分为子图,由Panicle Net分割子图,再拼接子图得到分割结果。比较该算法及现有作物果穗分割算法Panicle-SEG、HSeg、i2滞后阈值法及joint Seg,该算法对与训练样本同年度拍摄样本Qseg值0.76、F值0.86,不同年度样本Qseg值0.67、F值0.80,远优于次优的Panicle-SEG算法,且计算速度约为Panicle-SEG算法的35倍。该算法能克服稻穗边缘严重不规则、不同品种及生育期稻穗外观差异大、穂叶颜色混叠和复杂大田环境中光照、遮挡等因素的干扰,提升稻穗分割准确度及效率,进而服务于水稻育种栽培。

基于全卷积神经网络的肝脏CT影像分割研究

针对腹部CT影像邻近器官对比度较低及因个体肝脏形状差异较大等引起肝脏分割困难的问题,提出了全卷积神经网络肝脏分割模型。首先通过卷积神经网络提取图像深层、抽象的特征,再通过反卷积运算对提取到的特征映射进行插值重构后得到分割结果。由于单纯进行反卷积得到的分割结果往往比较粗糙,因此,在反卷积之前,先融合高层与低层的特征,并且通过增加反卷积的层数、减少反卷积步长,得到了更为精确的分割结果。与传统卷积神经网络的分割方法相比,该模型可以充分利用CT影像的空间信息。实验数据表明该模型能够使腹部CT影像肝脏分割具有较高的精度。

基于多列深度3D卷积神经网络的手势识别

传统2D卷积神经网络对于视频连续帧图像的特征提取容易丢失目标时间轴上的运动信息,导致识别准确度较低。为此,提出一种基于多列深度3D卷积神经网络(3D CNN)的手势识别方法。采用3D卷积核对连续帧图像进行卷积操作,提取目标的时间和空间特征捕捉运动信息。为避免因单组3D CNN特征提取不充分而导致的误分类,训练多组具有较强分类能力的3D CNN结构组成多列深度3D CNN,该结构通过对多组3D CNN的输出结果进行权衡,将权重最大的类别判定为最终的输出结果。实验结果表明,将多列深度3D CNN应用于CHGDs数据集上进行手势识别,识别率达到95.09%,与单组3D CNN及传统2D CNN相比分别提高近7%,20%,对连续图像目标识别具有较好的识别能力。

全卷积多并联残差神经网络

随着人工智能的火热发展,深度学习已经在很多领域占有了一席之地.作为深度学习中一个典型网络--残差神经网络模型自提出之日起就成为了众多研究者的关注点.然而,残差神经网络还有很大的改进空间.为了更好地解决反向传播中梯度减小的问题,本文提出了一种改进的残差神经网络,称为全卷积多并联残差神经网络.在该网络中,每一层的特征信息不仅传输到下一层还输出到最后的平均池化层.为了测试该网络的性能,分别在三个数据集(MNIST,CIFAR-10和CIFAR-100)上对比图像分类的结果.实验结果表明,改进后的全卷积多并联残差神经网络与残差网络相比具有更高的分类准确率和更好的泛化能力.

一种基于U型全卷积神经网络的深度估计模型

本文解决了从单张图像估计深度信息的问题。单张图像与深度图之间的映射是是模棱两可的,它需要全局信息和局部信息。本文部署了一个全卷积U型神经网络,它用预训练的ResNet-50网络提取图像特征,然后用残差上采样模块将特征图恢复到深度图的尺寸大小,并且使用了跳跃链接,整个网络呈现U型,从而对全局信息和局部信息进行融合。整个网络可以进行端到端的训练。

基于全卷积神经网络的高分辨率航空影像建筑物提取方法研究

随着高分辨率航空影像空间分辨率的提高,地物纹理信息变得更加丰富和复杂,使得从高分辨影像中提取建筑物信息面临巨大挑战。因此采用一种基于全卷积神经网络的高分辨率航空影像中建筑物提取方法,实现端到端的建筑物位置等信息提取。整个模型框架以SegNet模型为基础,在上采样阶段结合SegNet模型中的存储最大池化索引和U-Net模型中的跳跃连接,有效地将低层次和高层次的特征图融合,进行更好的建筑物边界定位。在原有框架的基础上,采用迁移学习思想利用构建的训练样本库对权重进行微调,使网络能够输出稳健的适用于建筑物区域识别的高层次视觉特征。实验采用国际摄影测量与遥感学会公开数据集验证采用方法的有效性和稳健性。实验结果表明,此方法能够有效地提取场景中的建筑物区域。而且,与其他方法相比,该方法在召回率上平均优于2.33%,在精确率上平均优于5.33%,在准确率上优于7.22%。

从全连接网络到卷积神经网络的教学探讨

在深度学习课程的学习中,从全连接神经网络到卷积神经网络是一个大的跨越,初学者首次接触卷积、权值共享、特征提取、池化等很多陌生的概念往往没有头绪,也很难从前面的学习内容中顺畅过渡,需要设计一条前后衔接和呼应、贯穿始终的明确主线,使学习曲线变得平缓。以经典的MNIST手写字符识别案例为引导,以识别精度提升为目标,用设问的方式,逐步深入,理解解决问题的逻辑,同时也掌握核心概念,并提炼出一条从单个神经元的最简单全连接网络到卷积神经网络的学习路径。

深层2D反卷积神经网络的序列推荐算法

序列推荐是推荐算法体系中重要的内容之一.尽管传统的序列推荐算法已经取得了较好的效果,但是传统序列推荐算法容易受到用户行为序列的单向链式结构约束,一旦序列中出现突发性购买项目则会影响整体的推荐效果.本文基于深层2D反卷积神经网络通过成对编码放松了对序列单链的约束,跳过部分不合理项目,并通过反卷积神经网络扩充、提取序列信息.随后将多层神经网络相加,充分利用用户和项目的信息并加入丢弃层,避免出现过拟合现象.在训练过程中对损失函数进行了改进,增加权重系数,使训练时更容易找到神经网络损失函数的最小值,获得更好的推荐效果.在MovieLens和Gowalla数据集中的实验结果表明,本文所提出的算法可有效的提高神经网络对序列信息的处理能力,提高推荐的准确性.

基于全卷积神经网络的植物叶片分割算法

【目的】植物叶片分割旨在从背景中分割出叶片区域,去除背景对象干扰。这对植物病害识别和物种鉴定具有重大意义。【方法】本文设计了基于全卷积神经网络的植物叶片分割算法。首先,目标函数用对数逻辑函数代替复杂的Softmax多类预测函数,从而将分割任务转化为适合于植物叶片分割的二分类问题;其次,把批归一化技术引入全卷积神经网络,从而改善网络整体的收敛性。最后,针对当前植物叶片分割研究中缺乏评估指标的状况,设计了新的评估协议——受试者工作特征曲线,该曲线反映了不同阈值情况下植物叶片图像分割的召回率与误报率之间的变化情况。【结果】本文提出的算法降低了全卷积神经网络的参数复杂度,改善了网络的收敛性。实验结果表明,该方法比Leafsnap提到的基于颜色的分割方法更完整地分割了植物叶片区域;提出的ROC曲线能够充分评估植物叶片的分割性能。【结论】与传统方法相比,基于深度学习的植物叶片分割方法实现了输入图像的端对端处理,无需图像转换、噪声滤波和形态运算等预处理技术,因此在植物叶片分割上具有可行性。

全卷积神经网络遥感影像道路提取方法

针对人工选取简单特征提取道路效果不理想以及深度神经网络隐藏层信息应用较少的现状,提出一种基于全卷积神经网络的遥感影像道路提取方法。采用初始区域获取、中心线提取、中心线校正的工作流程对资源三号影像进行道路提取。首先自动标注训练样本,完成全卷积神经网络训练,借助卷积层等隐藏层提取的复杂特征获取道路区域;然后依据道路长宽比、形态学运算和格拉斯-普克(Douglas-Peucker,DP)算法完成干扰图斑滤除和断裂区域连接等工作;最后使用Zhang-Suen算法提取中心线,并利用网络首层卷积结果进行中心线校正。实验结果表明,该方法能借助自主学习的特征和网络隐藏层信息实现道路较好提取,不同实验区域中平均准确度在90%以上。

全卷积神经网络与全连接条件随机场中的左心室射血分数精准计算

左心室射血分数是临床上用于衡量心脏健康的一项重要指标.为提高左心室分割和射血分数计算的精度,提出一种基于改进的全卷积神经网络和全连接条件随机场的方法.首先利用预训练的全卷积神经网络模型对心脏核磁共振影像进行左心室分割并输出概率图;之后采用3D全连接条件随机场对概率图进行后处理,完成像素级的精准密度预测;最后对左心室分割结果进行3D重建,并计算左心室舒张末期容积和收缩末期容积,进而计算出射血分数.实验结果表明,该方法能够实现左心室射血分数的精确且高效的计算,对左心室射血分数的平均预测误差为4.67%,各步骤耗时短.

基于神经网络的语音信号识别与分类

针对基于深度神经网络的端对端的语音识别技术展开研究,通过深度全序列卷积神经网络(DFCNN)声学模型和Transformer语言模型搭建一种端对端的语音识别系统。该系统完成对模型及数据的训练,实现对多字符中文语音的识别,并对隐马尔可夫语音识别方法和深度神经网络下的语音识别方法的系统搭建难度、原理差异和识别精确度进行对比研究。仿真结果表明,所提方法能够实现对连续多字符中文语音的有效识别,识别正确率在90%以上。

基于改进全卷积神经网络的高分遥感影像不透水面提取制图

针对现阶段高分辨率遥感影像提取城市不透水面的方法普遍精度不高的现状,以国产高分二号(GF-2)遥感影像为数据源,基于局部注意力机制的密集连接全卷积神经网络模型,以天津市遥感影像为例,构建不透水面样本库及训练不透水面提取模型,用测试影像进行测试并采用多种精度评价方法与传统的不透水面提取算法相对比。结果表明,本文方法在遥感不透水面提取方面具有更好的完整性,其像元精度(PA)、均交并比(MIoU)、综合评价指标F 1和Kappa系数分别为0.8832、0.7364、0.8482和0.7533,均高于决策树分类算法、支持向量机法、随机森林算法。此外,本文方法具有较好的泛化性,在遥感影像不透水面提取上具有较强的应用价值。

基于全卷积神经网络的SAR海面溢油图像分割方法

针对合成孔径雷达(SAR)图像中普遍存在斑点噪声和强度不均匀等问题,提出一种基于全卷积神经网络语义分割框架(FCN)的SAR图像溢油分割方法。首先该方法采用迁移学习来提高泛化能力,从而有效地抑制了溢油区域普遍存在的斑噪声和强度不均匀现象;然后采用跳跃式架构来提高溢油区域的分割精度;最后基于一个包含4200个样本的溢油数据集,将该方法与一些传统机器学习算法(如支持向量机(SVM)、随机森林(RF)和分类回归树(CART)等)和BP神经网络进行对比实验。实验结果表明,该方法相对其他传统方法在像素精度方面提升了7%,针对SAR图像中存在的斑点噪声、强度不均匀及弱边界现象的暗斑分割效果具有显著的改善。