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针对传统车辆检测算法不能自适应地完成复杂道路场景变化下提取车辆特征的问题,结合焦点损失、K-means聚类与mobilenet网络,提出改进的RFB-VGG16与RFB-MobileNet模型进行车辆检测。从开源数据集UA-DETRAC的24个视频中每隔一定帧数抽取8 209张已标注的图片构成数据集,在相同的超参数与训练策略下,改进后RFB-VGG16网络的AP值比原模型提高了3.2%。基于mobilenet网络重新设计RFB骨架网络,使RFB-MobileNet模型在牺牲一定性能的情况下,具有更快的检测速度,能较好地满足监控视频对车辆检测实时性的要求。 相似文献
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一种小波域K-Means遥感图像分类标注算法 总被引：1，自引：0，他引：1
由于合成孔径雷达图像（遥感）的相干斑噪声数据丰富,导致传统的遥感图像分割方法分割效果不佳,采用学习理论和神经网络改善图像处理性能。根据图像统计特征,采取神经网络语义提出一种高效的图像纹理特征分割方法。首先,利用K-means聚类提取遥感图像的纹理特征,然后根据遥感图像在小波域中的分布特征对其进行滤波,最后利用语义对滤波后的遥感图像纹理特征和灰度组成的矢量进行分割归类,在遥感图像分割中快速标注分类以便于视觉分析。利用区域一致性分割分类,由聚类样本特征匹配进行图像分类标注,对变化检测进行统计分析,过分割或欠分割误差聚类样本不做标注,选取最佳样本聚类k值标注分类结果。 相似文献
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针对文本分类领域的有监督学习往往需要大量精准标注样本但大量人工标注困难的问题,提出一种新型的半监督学习方式,通过协同训练合理使用大量未标记训练样本,通过添加不同分类的文本特征噪声解决传统协同半监督学习方法中模型参数趋于统一的问题,同时提高分类模型的分类能力。针对传统深度学习方法中文本特征权重一致导致的分类特异性特征不突出问题,在训练模型中加入 self-attention 机制对文本句子特征权重进行提取,并通过句子加权方式突出特异性分类特征。实验结果表明,通过半监督学习方式同时使用少量已标注数据进行训练,模型能够达到 91.4%的准确率,召回率达到 84.3%,与有监督训练方式的分类准确能力相近,从而解决大量人工标注问题,具有一定的使用价值。 相似文献
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传统基于统计的命名实体识别方法存在需要大量人工标注的缺陷,导致识别准确率较低。为了提升识别效果,提出一种基于条件随机场的半监督学习方法（S-CRF）对命名实体进行识别。该方法将实体识别看作序列标注问题,对少量数据进行人工标注并构建实体集,通过K-means聚类算法选取有代表性的未标注数据文本进行自动标注,采用条件随机场对语料进行训练测试。选取中文应急预案文档进行实验,该方法在各个标签上的识别效果分别达到93.52%、93.04%、95.81%。实验结果表明,该方法优于传统规则方法,能有效提高应急预案命名实体的识别效果。 相似文献
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针对肺结节特征复杂、人工提取特征困难、分割结果不准确的问题,使用一种卷积神经网络模型U-Net对肺结节进行分割。首先对LUNA16数据集提供的肺部CT图像数据和结节标注数据进行预处理,根据结节标注数据,提取对应的肺部CT图像切片,对切片进行归一化、二值化、腐蚀和膨胀从而提取ROI区域,并根据结节位置信息生成掩膜,然后将处理后的肺部CT图像切片与对应的掩膜送入U-Net模型进行训练,最后使用测试数据集对U-Net模型分割效果进行测试。实验结果表明,U-Net模型可以对肺部结节进行有效分割。 相似文献
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随着宏基因组学的不断发展,揭示了微生物菌群在研究中的重要作用。采用K-Means聚类算法对来源于北平顶猴阴道微生物群落OTUs数据集的27个样本进行研究,并与PCA主成分分析法进行对比。K-Means聚类将OTUs数据集分成4个Cluster,而PCA将OTUs数据集划分成5个Cluster。此外,结合样本的元数据-pH,发现样本间的pH值相似性更能与K-Means聚类的分类保持一致。相较于PCA主成分析方法,K-Means聚类能更精确地对OTUs数据集进行分类。 相似文献
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Fuzzy C-Means(FCM)模糊c均值聚类算法是一个应用广泛、有效的无监督聚类算法。但传统FCM算法存在对所有样本等划分的缺点,导致聚类精度不高、鲁棒性不强。针对上述问题,从整体上引入点密度关系,从局部上引入点邻域信息,用以标记每个样本点,提出基于点密度和邻域信息的模糊c均值算法（DLFCM）。该算法能标记每个不同的样本,克服了FCM算法等划分的缺点,提高了算法的聚类精度和鲁棒性。人造数据集和UCI真实数据集实验验证了该算法的有效性。 相似文献
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针对视觉跟踪中运动目标的鲁棒性问题,提出一种基于卷积神经网络结合稀疏自动编码器的特征提取方法进行图像目标跟踪。该方法首先将大量有标注数据集输入到卷积神经网络进行预训练,然后使用这些卷积特征无监督的训练稀疏自编码器得到稀疏特征,并利用该特征对目标进行描述。最后结合两种经典的跟踪方法,采用Meanshift与卡尔曼滤波对目标进行实时跟踪。结果表明,利用深度学习模型代替以往人工提取特征的方式能够更好地描述目标模型,对光照变化、尺度变化、遮挡等都具有良好的适应性,以及较好的实时性。 相似文献
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提出了一种改进K-means聚类算法,使用该方法对轴承振动数据进行聚类和基于深度神经网络的半监督学习的故障诊断研究。对轴承振动数据进行时域和频域处理,得到28维的时域和频域特征数据;利用提出的算法对高维特征数据进行聚类处理,得到伪标签,建立特征数据和伪标签对应的数据集;利用神经网络对具有伪标签的特征数据进行半监督学习,实现对不同轴承振动状态的高精度识别。通过对比聚类指标,提出的算法较好地改善了聚类效果;用伪标签数据训练神经网络,将预测的结果与真实数据比较,精度可达96.2%,可100%区分正常状态和故障状态。 相似文献
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对单属性时态特征聚类进行了研究,提出了一种基于SOM网络(自组织特征映射)聚类提取单属性时态数据特征的方法,通过实验表明此算法是有效的. 相似文献
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优化特征加权的FCM算法 总被引：1，自引：0，他引：1
冯春辉 《邢台职业技术学院学报》2009,26(1)
模糊聚类是一种重要数据分析和建模的无监督方法.在FCM算法中,考虑到样本矢量中各维特征对模式分类的不同影响,本文提出一种优化特征加权的模糊聚类算法,该算法利用主成分分析法提取主要特征向量并根据其对方差的贡献率不同赋予相应权重进行聚类分析. 相似文献
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为提高大数据集粗分类识别率,提出一种基于聚类分析的SVM-Kd-tree树型粗分类方法。首先根据数据集特征分布进行k-means两簇聚类,对聚类后的数据集进行类别分析,同时将属于两簇的同一类别样本划分出来;然后使用两簇中剩余样本训练SVM二分类器并作为树型结构根节点,将两簇数据分别合并,将划分出来的样本作为左右子孩子迭代构建子节点,直到满足终止条件后,叶子节点开始训练Kd-tree。实验结果表明,迭代构建树型粗分类方法使训练单一SVM平均时间减少了61.977 4%,比Kd-tree同近邻数量的准确率提高了0.03%。在进行大规模数据集粗分类时,使用聚类分析迭代构建组合分类器时间更短、准确率更高。 相似文献
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传统欠采样方法在处理不平衡数据问题时只考虑多数类样本的绝对位置而忽略了其相对位置,从而使产生的平衡数据集存在边界模糊问题。提出一种改进 K 均值聚类的不平衡数据欠采样算法（UD-PK）。该算法首先利用改进的 PSO 算法迭代寻找全局最优解作为 K-means 聚类所需初始值,然后通过 K-means 进行聚类,再按照每个类别中多数类与少数类的比例定义所取多数类样本个数,并根据多数类样本与簇心距离择优选择参与平衡数据集构造。在 UCI 数据集上的对比试验表明,该算法在少数类准确率上较一些经典算法有很大提升。 相似文献
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三维模型相似性分析是计算机视觉中的重点问题,如何构建其形状特征和对比函数是难点。随着深度学习出现,通过神经网络自动提取模型特征成为研究热点。构建了双层CNN网络,首先利用热核特征函数分别构建带有颜色的刚性和非刚性训练集与测试集,其次将数据集通过双层CNN网络进行模型训练,第一层实现类别初步判定,第二层实现同一模型刚性与非刚性形变区分。为了提高分类准确度,对初步分类错误的模型引入阈值判定,将其直接排除。通过实验分析,双层CNN网络刚性与非刚性的判别准确率达到99%。实验证明,该方法在模型相似性分析上是鲁棒的,且提取的特征不受人工干扰。 相似文献