XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemCNN
合奏技术与CNN模型的融合，以实时对面部情绪的预测平衡
研究人员正在探索人类在识别和区分计算机化目的的情绪方面的出色技能。尽管面部情绪预测具有广泛的实际应用，但由于其对主观因素的依赖，它仍然是一个充满挑战的研究领域。尽管年龄和阻塞，但在本研究中提出了平衡所有基本面部情绪的预测方法。利用合奏分类器的实时面部情感预测的方法，将深CNN模型纳入了主要的基本分类器，同时解决了不平衡数据集的问题。通过图像扩展方法，CK+和JAFFE数据集可以合成增强。在2级使用多数和相对投票技术组合的元分类剂，以提高单个情绪的精度。使用Internet随机选择的面部表达图像对所提出的方法进行了测试，证明了总体准确性提高。此外，使用拟议的集合融合方法，对FER2013数据集进行了交叉验证。
心脏病的混合CNN转化器模型...
摘要 - 这项研究提出了卷积神经网络（CNN）的混合模型和用于预测和诊断心脏病的变压器。基于CNN检测本地特征的强度以及变压器在感知全球关系方面的高能力，该模型能够从高维生的生活历史数据中成功检测心脏病的危险因素。实验结果表明，在精度，精度和回忆中，提出的模型胜过传统基准模型，例如支持向量机（SVM），卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）。这表明了其处理多维和非结构化数据的强大能力。为了验证模型的有效性，进行了某些部分的实验，实验的结果表明，同时使用CNN和变压器模块来增强模型很重要。本文还讨论了将来的研究中纳入其他特征和方法，以增强模型的性能并使其能够在不同条件下有效运行。本研究提出了使用机器学习预测心脏病的新颖见解和方法，尤其是在个性化医学和健康管理中。
在早期但不晚的神经反应，视觉皮层由具有足够模型复杂性的随机重量CNN很好地预测
卷积神经网络（CNN）受到灵长类动物视觉系统的组织的启发，进而成为视觉皮层的有效模型，从而可以准确预测神经刺激反应。虽然对与大脑相关的对象识别任务进行培训可能是预测大脑活动的重要前提，但CNN的大脑样结构可能已经允许准确预测神经活动。在这里，我们在预测视觉皮层的神经反应方面评估了任务精制和脑部优化的卷积神经网络（CNN）的性能，并进行了系统的架构操作以及受过训练的和未经训练的特征提取器之间的比较，以揭示关键的结构组件影响模型性能。对于人类和猴子区域V1，采用RELU激活函数的随机重量CNN与平均或最大池的结合，显着超过了其他激活函数。随机体重CNN在预测V1响应时与训练有素的对应物相匹配。可以预测V1响应的程度与神经网络的复杂性密切相关，这反映了神经激活功能和汇总操作的非线性。但是，对于与物体识别（例如IT）相关的较高视觉区域，编码性能与复杂性之间的这种相关性显着弱。测试视觉区域之间的这种差异是否反映了功能差异，我们在纹理歧视和对象识别任务上训练了神经网络模型。与我们的假设一致，模型的复杂性与纹理歧视的性能更加密切，而不是对象识别。我们的发现表明，具有足够模型复杂性的随机重量CNN允许将V1活动视为训练有素的CNN，而较高的视觉区域则需要通过梯度下降通过训练获得的精确重量配置。
使用感知和CNN算法的自动驾驶汽车中的人工智能
梅赛德斯 - 奔驰和德省大学慕尼黑大学的尤里卡·普罗米修斯（Eureka Prometheus Prometheus Prometheus Promist），以及1984年卡内基·梅隆大学的Navlab和ALV项目，为引入了1980年代的首款自给自足，真正的自动驾驶汽车，并在1984年引入了第一辆自给自足和真正的自动驾驶汽车。在早期阶段，自动驾驶汽车在神经网络（ALVINN）中使用自动陆上车使用神经网络来检测线路并导航。这些车辆受到处理缓慢的处理器和数据不足的限制。自动驾驶汽车必须做出更快的决定，并观察车辆存在的环境。在人工智能增长后，这些车辆配备了AI。AI连接到车辆中存在的每个传感器，并处理从传感器收集的数据。使用这些收集的数据是使用复杂算法的，AI实时做出决策。
一种CNN方法来自动检测和分类脑肿瘤
摘要 - 脑肿瘤需要评估以确保及时诊断和有效的患者治疗。形态学因素，例如大小，位置，纹理和可变外观 - 肿瘤检查。医学成像提出了挑战，包括噪声和不完整的图像。本研究文章介绍了一种处理磁共振成像（MRI）数据的方法，包括用于图像分类和DeNoing的技术。有效使用MRI图像使医疗专业人员可以检测包括肿瘤在内的脑部疾病。这项研究旨在通过分析提供的MRI数据来对健康的脑组织和脑肿瘤进行分类。与诸如计算机断层扫描（CT）之类的替代方法不同，MRI技术提供了内部解剖组件的更详细表示，是研究与脑肿瘤相关的数据的合适选择。MRI图片首先使用各向异性扩散滤波器进行脱氧技术。用于模型创建的数据集是公共访问且经过验证的脑肿瘤分类（MRI）数据库，其中包括3,264次大脑MRI扫描。SMOTE用于数据增强和数据集平衡。卷积神经网络（CNN），例如RESNET152V2，VGG，VIT和EFIDENTEN，用于分类程序。有效网络的精度为98％，是记录最高的。索引术语 - MRI，EfficityNet，脑肿瘤，Smote，CNN
使用改良过度Feat CNN的实时车辆和车道检测：一项关于自动驾驶中鲁棒性和性能的全面研究
|摘要该检查研究了使用深刻学习方法的使用，即明确利用卷积脑组织（CNN），以持续识别道路驾驶情况中的车辆和路径限制。该研究通过利用一个包括由各种传感器捕获的注释帧，包括相机，激光雷达，雷达，雷达和GPS捕获的带注释的框架，调查了对CNN体系结构的修改性能。该框架在识别车辆和预期3D的路径形状方面表现出诚意，同时在不同的GPU设置上完成10 Hz以北的功能率。车辆边界盒预测具有很高的精度，对遮挡的阻力和有效的车道边界识别是关键发现。安静，探索强调了该框架在独立驾驶空间中的可能物质性，为该领域的未来改进带来了有前途的道路。
使用机器学习（ML）和卷积中性网络（CNN）
茶厂疾病对全球茶业构成了重大威胁，从而影响了产量和质量。早期发现和准确的诊断对于有效的疾病管理和防止广泛爆发至关重要。主要依赖专家视觉检查的传统方法可能是主观的，耗时的，并且可能无法检测到微妙或早期症状。此外，可以限制获得专业植物病理学家的机会，尤其是在远程茶叶地区。该项目探讨了人工智能，特别是深度学习技术的应用，以自动化茶叶疾病检测过程。通过利用卷积神经网络（CNN）的力量，该系统非常适合图像分析，该系统旨在分析茶叶的图像并将其准确地分为不同的疾病类别。在标记的茶叶图像的各种数据集上训练CNN，包括各种疾病和健康的样本，使模型可以学习复杂的模式和特征，以表明特定疾病。这种自动化方法有望提高诊断准确性，减少对专家视觉检查的依赖，并有可能提高茶农及时有效的疾病管理策略的可及性，最终有助于增强茶的生产和经济可持续性。
使用卷积神经网络（CNN）和转移学习技术的原始研究论文遥感图像分类
摘要：本研究研究了描绘变速箱，森林，农田和山脉的航空图像的分类。要完成分类工作，使用卷积神经网络（CNN）体系结构从输入照片中提取功能。然后，使用SoftMax对图像进行分类。要测试模型，我们使用90批量的ADAM优化器和0.001的学习率将其运行了十个时期。培训和评估都是使用数据集进行的，该数据集将Google卫星图像与MLRNET数据集融合在一起的图片。综合数据集包含10,400张图像。我们的研究表明，转移学习模型和MobilenetV2，对于景观分类非常有效。这些模型是实际使用的好选择，因为它们在精度和效率之间很好地结合在一起。我们的方法在内置的CNN模型上以87％的总体准确度获得了结果。此外，我们通过利用验证的VGG16和MobilenEtV2模型作为传输学习的起点，达到更高的精度。具体来说，VGG16的精度为90％，测试损失为0.298，而MobileNetV2的精度优于两个模型，其精度为96％，测试损失为0.119；结果表明，使用Mobilenetv2进行转移学习的有效性来对传输塔，森林，农田和山脉进行分类。关键字：航空图像，图像分类，卷积神经网络（CNN），转移学习
使用 CNN 模型进行结核病检测的比较 (...
摘要：结核分枝杆菌引起的细菌感染导致结核病是一种流行的传染病。这种细菌通常以主要呼吸器官为目标，特别是肺部。结核病对全球健康构成了重大挑战，需要及早发现才能有效治疗。在这种情况下，为了方便医护人员及早发现患者，需要一种能够准确识别肺部疾病的技术。因此，将采用 CNN（卷积神经网络）作为检测肺部图像的算法。该研究将利用卷积神经网络模型，即 AlexNet 和 ResNet。该研究旨在通过分析胸部 X 光片图像来比较这两个模型在检测结核病方面的表现。数据集包括正常患者和结核病患者的 X 光片，共计 4.200 个数据点。训练过程包括将数据分为训练集和验证集，其中 80% 用于训练，20% 用于验证。评估结果表明，AlexNet 模型的检测准确率更高，在验证数据上达到 88.33%，而 ResNet 达到 83.10%。这些发现表明，使用 CNN 模型，尤其是 AlexNet，可以成为通过解读胸部 X 光片图像来增强早期结核病检测的有效方法，对改善全球结核病管理和预防工作具有潜在意义。关键词：AlexNet；ResNet；CNN；早期检测；结核病
MPAR-RCNN：具有属性识别的多人检测的多任务网络
多标签属性识别是计算机视觉中的一项关键任务，应用程序范围在不同的领域。这个问题通常涉及检测具有多个属性的对象，需要具有高级差异和精细的特征提取的复杂模型。对象检测和属性识别的集成通常依赖于诸如双阶段网络之类的方法，其中准确的预测取决于高级特征提取技术，例如感兴趣的区域（ROI）池。为了满足这些要求，在统一框架中既可以实现可靠的检测和属性进行分类，这是必不可少的。这项研究介绍了一个创新的MTL框架，旨在将多人属性识别（MPAR）纳入单模型体系结构中。命名为MPAR-RCNN，该框架通过空间意识到的，共享的骨干，促进效果和准确的多标签预测来符合对象检测和属性识别任务。与传统的基于快速区域的卷积神经网络（R-CNN）不同，该网络（R-CNN）分别管理人的检测和归因于双阶段网络的分类，MPAR-RCNN体系结构在单个结构中优化了两个任务。在更宽的（用于事件识别的Web图像数据集）数据集上进行了验证，提出的模型展示了对当前最新ART（SOTA）体系结构的改进，展示了其在推进多标签属性识别方面的潜力。