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文献类型

  • 4 篇 期刊文献
  • 3 篇 学位论文

馆藏范围

  • 7 篇 电子文献
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学科分类号

  • 7 篇 工学
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  • 1 篇 医学
    • 1 篇 临床医学

主题

  • 7 篇 do-conv
  • 2 篇 dbnet
  • 1 篇 mhca
  • 1 篇 不平衡注意力模块
  • 1 篇 残差学习
  • 1 篇 eca注意力
  • 1 篇 图像算法
  • 1 篇 webshell
  • 1 篇 bert
  • 1 篇 文本检测
  • 1 篇 车牌识别
  • 1 篇 箱包五金件图像
  • 1 篇 laddernet
  • 1 篇 cyclegan
  • 1 篇 端到端
  • 1 篇 深度过参数化卷积
  • 1 篇 levenshtein距离
  • 1 篇 resnest
  • 1 篇 胎儿超声图像
  • 1 篇 血管分割

机构

  • 3 篇 广东工业大学
  • 2 篇 南昌大学
  • 1 篇 武汉工程大学
  • 1 篇 武汉市硚口区妇幼...
  • 1 篇 重庆对外经贸学院

作者

  • 2 篇 曾祥福
  • 1 篇 钟维良
  • 1 篇 丁磊
  • 1 篇 徐成
  • 1 篇 顾国生
  • 1 篇 蒋传健
  • 1 篇 陈海钦
  • 1 篇 张芸
  • 1 篇 曾祥进
  • 1 篇 邓杰航
  • 1 篇 李文豪
  • 1 篇 章嘉昊
  • 1 篇 吴亚兰
  • 1 篇 赖珍向
  • 1 篇 郑阳超

语言

  • 7 篇 中文
检索条件"主题词=DO-Conv"
7 条 记 录,以下是1-10 订阅
排序:
基于do-conv改进的端到端车牌识别算法
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计算机科学与应用 2021年 第3期11卷 588-595页
作者: 赖珍向 丁磊 邓杰航 顾国生 广东工业大学 计算机学院广东 广州
提出了基于do-conv改进的端到端车牌识别算法,该算法引入一种新颖的深度过参数化卷积(Depthwise Over-Parameterized convolutional Layer, do-conv),用于替换常规卷积,提升图像特征提取的有效性,从而提高车牌识别的准确率。研究结果表... 详细信息
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基于do-conv的DBNet文本检测方法研究
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工业控制计算机 2022年 第11期35卷 100-101,103页
作者: 曾祥福 钟维良 郑阳超 陈海钦 广东工业大学 广东广州510000
目前,文本检测任务主要有基于回归的方法和基于分割的方法,基于回归的方法能够完成一般的文本检测任务,但是较难处理弯曲文本,基于分割的方法利用了图像分割,通过后处理的方式可以检测弯曲文本,得到较好的包围曲线,但是同时也增加了处... 详细信息
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胎盘超声图像分割
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计算机与现代化 2024年 第5期 115-119,126页
作者: 徐成 张芸 曾祥进 武汉工程大学计算机科学与工程学院 湖北武汉430205 武汉市硚口区妇幼保健院 湖北武汉430205
妊娠早期的胎盘形状和大小与胎儿生长等临床结果紧密相关。针对人工手动标注胎盘轮廓较为耗时的分割方法,设计一种新型深度学习分割网络:DEC-U-Net,该模型设计依据U-Net架构,在U-Net下采样阶段使用深度超参数化卷积代替2D卷积并且联合EC... 详细信息
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基于改进LadderNet的视网膜血管分割应用
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信息技术与信息化 2024年 第4期 118-121页
作者: 吴亚兰 蒋传健 重庆对外经贸学院 重庆401520
视网膜血管的分割有助于辅助医学工作者对眼部或全身性疾病进行诊断和治疗。为进一步提升视网膜血管的分割精度,改进LadderNet架构应用于视网膜血管分割。首先结合do-conv,提出改进的池化卷积块替换LadderNet中的池化卷积层,保留强上下... 详细信息
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基于深度学习的Webshell检测算法的研究
基于深度学习的Webshell检测算法的研究
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作者: 章嘉昊 南昌大学
学位级别:硕士
当前,互联网已经与人们的生活密不可分,各类网络应用层出不穷,给人们的生活带来了极大的便利。与此同时,网络攻击事件越发频繁,网络安全也逐渐受到重视。Webshell恶意脚本具有灵活多变、隐蔽性强等特点,因此,在网站后台中植入Webshell... 详细信息
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基于改进残差网络的箱包五金件图像分类方法研究
基于改进残差网络的箱包五金件图像分类方法研究
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作者: 李文豪 南昌大学
学位级别:硕士
箱包五金件是手工业生产中较为常见的产品,随着数字经济的迅速发展,箱包生产厂商需要对箱包五金件进行信息化。一个精准的拍图识别系统可以提高箱包生产厂商完成产品信息化的效率。而一个准确率高且泛化能力强的图像分类模型是构建一个... 详细信息
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基于深度学习的印刷体表格识别研究
基于深度学习的印刷体表格识别研究
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作者: 曾祥福 广东工业大学
学位级别:硕士
近些年来,随着深度学习的快速发展,办公自动化、科研自动化也越来越受欢迎,借助深度学习的快车,能够让我们的生活、办公更加高效和智能。表格因为其简洁明了的数据及特别的呈现方式被大量的应用,也经常出现在各种文档中来呈现数据的变... 详细信息
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