双通道CNN,作为卷积神经网络(CNN)的一种创新架构,正在引领深度学习领域的新一轮热潮。 双通道CNN的优势在于其独特的并行卷积层设计。传统CNN通常采用单个卷积层来提取特征,形成特征映射。而双通道CNN则通过两个并行卷积层同时处理更多特征信息,提高模型的特征表示能力和识别精度。 这种结构不仅显著提高了特征表示能力和计...
第一层我们希望输出是64个特征图,所以我们设定有64个3*3大小的滤波器(卷积核)要注意我们这里的卷积核的深度为1,依赖于灰度图,所以我们输入图像的深度也为1,所以我们要保证卷积核和输入的深度是一致的。然后来到了第一个卷积层之后的池化层,我们设定池化的大小为2*2也就是经历一个池化层之后,图像块的长和宽都...
卷积神经网络有三个基本概念:局部感知域(local receptive fields),共享权重(shared weights)和池化(pooling)。 局部感知域:在上图中的神经网络中输入层是用一列的神经元来表示的,在CNN中,不妨将输入层当做二维矩阵排列的神经元。 与常规神经网络一样,输入层的神经元需要和隐藏层的神经元连接。但是这里不是将每一...
此外,图像还会受到背景环境、光照强度等外部条件的影响,影响图像分割的有效性。为了解决自然光照条件下植物叶片密集和重叠的分割问题,本研究采用了一种双层卷积网络(Bilayer Convolutional Network,BCNet)方法在不同光照环境下进行精确的叶片分割。本研究的主要贡献如下:(1)利用全卷积目标检测(Fully Convolutional Object ...
基于双层卷积网络与门控循环单元网络的输电线路故障定位保护方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于双层卷积网络与门控循环单元网络的输电线路故障定位保护方法说明:本发明涉及输电领域,提供基于双层卷积网络与门控循环单元网络的输电线路故障定位保护方法,包括:采集电
卷积神经网络图像去噪模型大部分使用固定噪声水平图像集进行训练,由于噪声水平缺乏灵活性,会产生去噪效果较差的问题.针对此问题,提出一种基于双层卷积神经网络的图像去噪方法.该方法将噪声水平图像作为网络输入,对输入图像进行下采样处理,通过扩张卷积增加感受野,利用批处理和带泄露修正线性单元函数来优化网络.该方法能够灵活...
本发明公开一种基于多核双层卷积神经网络的中文文本情绪分类方法,包括:获取中文文本数据集,并对所述中文文本数据集进行预处理;分别通过若干种不同的特征提取方法对预处理后的所述中文文本数据集进行特征提取,得到若干种不同的词向量矩阵;基于多核双层卷积神经网络构建中文文本情绪分类器,并将提取的若干种不同的词向量...
其次利用双通路卷积网络提取并融合全色图像和多光谱图像的特征,并结合层次CLSTM实现多层次、不同深度卷积特征之间的融合;然后使用反卷积网络从融合的特征中重建出高空间分辨率的多光谱图像;最后利用Adam算法调整模型的参数;在多光谱图像全色锐化阶段,首先利用训练好的双通路卷积网络和层次CLSTM提取并融合全色和多光谱...
本发明提供一种多层卷积双向门控复合模型的4D航迹预测方法,包括如下步骤:进行数据分析及预处理;建立MCBAC模型并进行预测:结合利用已知航迹点L个,经复合模型预测未来航迹点L'个的精确预测为切入点,使预测结果具有时空特征和多层级多源向特点,并从可预测时长和时间序列特征指标方面对复合模型开展可靠性分析;进行仿真实验...
Minuet提出了以下方法:(i)用一种新颖的分段排序双遍历二分搜索算法替换映射步骤中使用的哈希表,该算法充分利用了GPU的片上内存层次结构;(ii)使用轻量级方案自动调整GMaS步骤中的Gather和Scatter操作的瓦片大小,以适应每个稀疏卷积层、数据集和GPU架构的特定特征;(iii)采用一种高效的内存填充GEMM分组方法,减少内存填充...