赵炜
- 作品数：3 被引量：0H指数：0
- 供职机构：中国科学院信息工程研究所更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于深度学习的低俗图片识别方法
- 本发明公开一种基于深度学习的低俗图片识别方法，该方法对上下半身检测网络进行训练，对上下半身低俗分类网络进行训练，训练采用困难样本挖掘，使得网络训练过程中对困难样本侧重训练，提高检测精度；对图片进行低俗级联检测，检测过程中...
- 操晓春赵炜李京知
- 文献传递
- 基于深度学习和模型级联的色情图像检测算法
- 2016年
- 互联网时代,信息交流频繁,不良违法信息的传播也日趋严重.在此情况下,识别和过滤色情图像变得尤为重要.近年来,深度学习的崛起极大地推动了图像识别领域的发展,图像识别和检测等计算机视觉类的工作因此获益良多.相较于传统方法,深度学习的优势在于自动提取的特征具有更强大的表达能力.基于此,提出了一种基于深度学习和模型级联的色情图像检测算法,采用精细至粗略的分类策略以应对数据分布的多样性,从而获得更好的特征.此外,针对难以检测的色情封面,方法中采用的封面检测模型结合传统图像处理技术和深度网络模型,有效地提高了封面检测的性能.
- 赵炜郑继龙柳奥李以斌李慧
- 关键词：卷积神经网络
- 一种基于深度学习的低俗图片识别方法
- 本发明公开一种基于深度学习的低俗图片识别方法，该方法对上下半身检测网络进行训练，对上下半身低俗分类网络进行训练，训练采用困难样本挖掘，使得网络训练过程中对困难样本侧重训练，提高检测精度；对图片进行低俗级联检测，检测过程中...
- 操晓春赵炜李京知
- 文献传递
