田洋
- 作品数：11 被引量：13H指数：2
- 供职机构：哈尔滨工程大学更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理机械工程更多>>
- 一种基于全局注意力关系网络的小样本船舶目标识别方法
- 本发明提供一种基于全局注意力关系网络的小样本船舶目标识别方法，包括以下步骤：S1：使用Meta‑Learning数据划分方式生成小样本任务集，并进行模型加载及训练；S2：搭建跨目标全局注意力机制模型；S3：搭建基于跨目标...
- 孟浩田洋李涛孙宇婷孔令儒
- 一种智能超容自取快递柜
- 本发明提供的是一种智能超容自取快递柜。包括柜状快递柜，在柜状快递柜的上部设置有圆柱体式快递柜，所述圆柱体式快递柜包括圆柱式柜体，在圆柱式柜体的中心设置中心轴，中心轴上设置悬挂连接杆，中心轴的下端设置驱动电机，圆柱式柜体的...
- 钱华明白如云丁鹏褚帅冯帅黄亚军田洋周易鹏李洋阳赵文敬
- 全局注意力关系网络的小样本船舶识别被引量：11
- 2021年
- 实际场景中采集的船舶目标类别样本数量不均衡,模型训练易导致过拟合。传统迁移学习的数据集划分存在类别交叉,造成未标注新类别识别精度低。为解决上述问题,提出了一种跨目标通用全局注意力机制与关系度量网络融合的小样本船舶识别算法。该方法通过在关系网络中引入全局注意力机制,利用关系网络提取到的原始特征,经过全局注意力机制平滑不均衡类别间的目标特征,并与关系网络提取的原始特征融合后进行特征距离度量。该方法增强了全局特征之间的一致性,有利于学习不变的目标特征,提升少样本少标签的船舶目标识别性能,解决了训练过程中类别不均衡导致的过拟合问题。利用自己采集制作的船舶数据集对本文方法进行测试实验,识别精度提高了5.6%(5-shot)、3.2%(1-shot),减小了不均衡类别对模型目标识别造成的影响,增强了模型的鲁棒性。
- 孟浩田洋孙宇婷李涛
- 关键词：小样本船舶识别
- 一种基于深度学习和K-曲率法的指尖跟踪方法
- 本发明公开了一种基于深度学习和K‑曲率法的指尖跟踪方法，首先利用YOLOv3网络模型训练预处理后的数据集，获取指尖检测模型；再利用摄像头获取视频流，输入检测模型并检测出检测框信息，初始化卡尔曼滤波器；然后利用卡尔曼滤波器...
- 孟浩王玥田洋邓艳琴
- 一种用于复杂背景船舶的多目标识别方法
- 本发明属于深度学习及目标识别技术领域，具体涉及一种用于复杂背景船舶的多目标识别方法。本发明利用环形注意力引导的CNN输出高级特征，以增加对复杂背景图像上目标所在区域的空间信息的获取，特别是具有不同尺度大小的复杂空间位置的...
- 孟浩凌越田洋袁宁泽高放
- 一种基于深度学习和K-曲率法的指尖跟踪方法
- 本发明公开了一种基于深度学习和K‑曲率法的指尖跟踪方法，首先利用YOLOv3网络模型训练预处理后的数据集，获取指尖检测模型；再利用摄像头获取视频流，输入检测模型并检测出检测框信息，初始化卡尔曼滤波器；然后利用卡尔曼滤波器...
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- 文献传递
- 一种基于度量学习和教师学生模型的跨数据集表情识别方法
- 本发明提出的基于距离度量学习的方法对图像进行权重加权，它显式地减少了训练过程中表情特征之间的类内差异从而使预测的精度更高；本发明使用教师学生模型进行全监督学习从而扩大训练数据的规模和提高训练数据的标签质量，提高深度卷积神...
- 孟浩袁菲田洋闫天昊
- 一种基于度量学习和教师学生模型的跨数据集表情识别方法
- 本发明提出的基于距离度量学习的方法对图像进行权重加权，它显式地减少了训练过程中表情特征之间的类内差异从而使预测的精度更高；本发明使用教师学生模型进行全监督学习从而扩大训练数据的规模和提高训练数据的标签质量，提高深度卷积神...
- 孟浩袁菲田洋闫天昊
- 文献传递
- 龙岩动漫科技产业园项目风险评价及对策研究
- 动漫产业作为21世纪的核心产业,在经济发展中起着不可替代的作用。近年来,中国政府开始以前所未有的力度推动动漫产业的发展,数十家动漫产业基地、动漫产业园区在各地应运“开花”,在此背景下,本文以龙岩动漫科技产业园为研究对象,...
- 田洋
- 关键词：风险评估模糊综合评价法指标体系
- 文献传递
- 一种基于全局注意力关系网络的小样本船舶目标识别方法
- 本发明提供一种基于全局注意力关系网络的小样本船舶目标识别方法，包括以下步骤：S1：使用Meta‑Learning数据划分方式生成小样本任务集，并进行模型加载及训练；S2：搭建跨目标全局注意力机制模型；S3：搭建基于跨目标...
- 孟浩田洋李涛孙宇婷孔令儒
- 文献传递
