Softmax分类器深度学习图像分类方法应用综述

基于深度学习的人工智能图像分类方法研究是当前计算机视觉领域的研究热点。面向深度学习中的Softmax图像分类方法，首先回顾了图像分类技术的发展历程，接着介绍了图像识别技术中的分类器，并解释了Softmax回归函数的分类实现原理。基于Softmax回归分类器的应用，详细阐述了多种图像分类技术，具体包括浅层神经网络、深度置信网络、深度自编码器和卷积神经网络。同时，对比介绍了各种级联模型的具体结构、训练方法、实际应用、分类效果以及优缺点。最后，从Softmax回归分类器、深度学习网络模型和高维数据分类三个方面对基于Softmax回归分类器的深度学习模型在图像分类方面的发展与应用前景进行了展望。     

航天控制力矩陀螺的润滑系统研究

为了提高航天器控制力矩陀螺的使用寿命,提出一种可按需喷油润滑的润滑系统.润滑系统由储油器和基于按需喷墨(DOD)打印技术的压电润滑装置组成.为了解决润滑油液滴喷射过程中在液气两相流体界间连续拓扑变化问题,采用流体体积算法中的分段线性界面构造技术分析两相界面间的运动.基于两相流体积算法,利用计算机仿真方法对润滑油液滴喷射...     

基于改进YOLOv3的船舶目标检测算法

针对传统检测算法受复杂多变的海域环境条件影响而出现的鲁棒性差、目标识别能力不高的问题,提出了一种基于改进YOLOv3的船舶目标检测算法.首先,对水面图像进行了mixup数据增强;其次,在Darknet?53主干网络对特征进行提取之后引入了注意力机制,将残差连接和金字塔特征融合进行了结合,并通过自底向上的路径增强、利用准确的低层定位信号增强了整个特征的层次;然后,使用CIOU作为损失函数加强边界框回归提高了检测精度;最后,在检测时加入了显著性检测,用以提高检测的精确度和召回率.实验结果表明,该算法在VOC2007数据集和自建数据集上都表现出了良好的效果,在VOC2007数据集上的mAP值最高为63.92％,在自建数据集上的AP值最高为91.41％,可以对船舶进行有效的检测识别.     

二维图像拼接技术研究综述

图像拼接是指将具有重叠区域的小视角、低分辨率的多张图像，经过相应的图像配准与融合算法，拼接成一张具有高分辨率、宽视角的全景图像。针对二维图像拼接方法，综述了将二维图像拼接技术应用于图像处理领域的最新研究进展，重点介绍和总结了图像配准方法和图像融合方法。其中，图像配准方法涵盖了基于SIFT、SURF和Harris点特征的提取方法。分析了各种算法的主要进展、典型算法的原理和优缺点以及国内外研究发展现状。最后，通过各种方法研究与应用情况推测，展望了未来图像拼接技术的发展趋势。