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难分类样本快速空中目标意图识别方法
1
作者
赵亮
孙鹏
+2 位作者
张杰勇
钟赟
杨富平
《空军工程大学学报》
CSCD
北大核心
2024年第1期76-82,共7页
针对不平衡难分类条件下空中目标群组意图快速识别的难题,提出一种基于滑动窗口估计的时空卷积自注意力网络模型的意图识别方法。该方法根据特征数据的特点对其使用滑动窗口的预先处理,通过时空卷积网络快速提取多维时序特征数据的流信...
针对不平衡难分类条件下空中目标群组意图快速识别的难题,提出一种基于滑动窗口估计的时空卷积自注意力网络模型的意图识别方法。该方法根据特征数据的特点对其使用滑动窗口的预先处理,通过时空卷积网络快速提取多维时序特征数据的流信息;然后采用自注意力机制捕捉每个特征数据的关键特征并优化权重。仿真结果表明该方法有效提升了不平衡样本中难分类样本意图识别的训练效率和分类的准确率。
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关键词
意图识别
时空卷积网络
自注意力机制
难分类样本
样本
不平衡
下载PDF
职称材料
基于改进卷积神经网络的实时交通标志检测方法
被引量:
11
2
作者
童英
杨会成
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2019年第7期115-121,共7页
提出了一种基于改进卷积神经网络的交通标志检测方法。预训练模型产生否定;使用难分类负样本采集将负样本输入到网络中,提高模型的判别能力;使用多尺度训练过程中的特征级联策略来进一步提升模型的性能。利用TensorFlow框架在德国交通...
提出了一种基于改进卷积神经网络的交通标志检测方法。预训练模型产生否定;使用难分类负样本采集将负样本输入到网络中,提高模型的判别能力;使用多尺度训练过程中的特征级联策略来进一步提升模型的性能。利用TensorFlow框架在德国交通标志检测数据集上对所提方法的有效性进行了仿真。研究结果表明,与现有技术相比,所提方法能够获得更快的检测速率,处理每幅图像仅需0.016s。
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关键词
图像处理
卷积神经网络
交通标志检测
特征拼接
难
分类
负
样本
采集
多尺度训练
原文传递
题名
难分类样本快速空中目标意图识别方法
1
作者
赵亮
孙鹏
张杰勇
钟赟
杨富平
机构
空军工程大学信息与导航学院
[
出处
《空军工程大学学报》
CSCD
北大核心
2024年第1期76-82,共7页
基金
国家自然科学基金(61773396)。
文摘
针对不平衡难分类条件下空中目标群组意图快速识别的难题,提出一种基于滑动窗口估计的时空卷积自注意力网络模型的意图识别方法。该方法根据特征数据的特点对其使用滑动窗口的预先处理,通过时空卷积网络快速提取多维时序特征数据的流信息;然后采用自注意力机制捕捉每个特征数据的关键特征并优化权重。仿真结果表明该方法有效提升了不平衡样本中难分类样本意图识别的训练效率和分类的准确率。
关键词
意图识别
时空卷积网络
自注意力机制
难分类样本
样本
不平衡
Keywords
intent recognition
temporal convolution networks(TCN)
self-attention
hard-sample
imbalance sample
分类号
E824 [军事—战役学]
下载PDF
职称材料
题名
基于改进卷积神经网络的实时交通标志检测方法
被引量:
11
2
作者
童英
杨会成
机构
安徽工程大学电气工程学院
出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2019年第7期115-121,共7页
基金
安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2018A0122)
文摘
提出了一种基于改进卷积神经网络的交通标志检测方法。预训练模型产生否定;使用难分类负样本采集将负样本输入到网络中,提高模型的判别能力;使用多尺度训练过程中的特征级联策略来进一步提升模型的性能。利用TensorFlow框架在德国交通标志检测数据集上对所提方法的有效性进行了仿真。研究结果表明,与现有技术相比,所提方法能够获得更快的检测速率,处理每幅图像仅需0.016s。
关键词
图像处理
卷积神经网络
交通标志检测
特征拼接
难
分类
负
样本
采集
多尺度训练
Keywords
image processing
convolution neural networks
traffic sign detection
feature concatenation
hard negative mining
multi-scale training
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
难分类样本快速空中目标意图识别方法
赵亮
孙鹏
张杰勇
钟赟
杨富平
《空军工程大学学报》
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于改进卷积神经网络的实时交通标志检测方法
童英
杨会成
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2019
11
原文传递
已选择
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参考文献
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