（外 Q1 2021）深度监督下多尺度特征融合卷积神经网络用于路面裂缝检测

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简介：
本文提出了一种在深度监督框架下的多尺度特征融合卷积神经网络模型，专门应用于高效准确的道路路面裂缝检测。在这项研究工作中，我们提出了一种用于裂纹检测的深度监督网络。该网络利用DeepLab作为密集特征提取器来获取多尺度卷积特征，并引入了一个新的多尺度特征融合模块。这个新模块的主要目的是解决U形结构中深层特征在逐层融合过程中语义信息被稀释的问题。通过深度监督学习，我们直接对多尺度特征进行集成并提供相应的监督信号。此外，为了应对路面裂缝数据集中样本不平衡的问题，我们采用了加权交叉熵损失函数。为了评估该方法的性能，在三个公共裂纹检测数据集上进行了实验测试。结果显示，我们的方法在与现有最先进的裂纹检测技术相比时表现更优。

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（外 Q1 2021）深度监督下多尺度特征融合卷积神经网络用于路面裂缝检测

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本文提出了一种在深度监督框架下的多尺度特征融合卷积神经网络模型，专门应用于高效准确的道路路面裂缝检测。在这项研究工作中，我们提出了一种用于裂纹检测的深度监督网络。该网络利用DeepLab作为密集特征提取器来获取多尺度卷积特征，并引入了一个新的多尺度特征融合模块。这个新模块的主要目的是解决U形结构中深层特征在逐层融合过程中语义信息被稀释的问题。通过深度监督学习，我们直接对多尺度特征进行集成并提供相应的监督信号。此外，为了应对路面裂缝数据集中样本不平衡的问题，我们采用了加权交叉熵损失函数。为了评估该方法的性能，在三个公共裂纹检测数据集上进行了实验测试。结果显示，我们的方法在与现有最先进的裂纹检测技术相比时表现更优。

深度学习应用：基于卷积神经网络的裂缝识别

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本研究探讨了利用卷积神经网络（CNN）进行混凝土结构裂缝自动识别的技术方法，旨在提升检测精度与效率。深度学习实践：裂缝识别（卷积神经网络）

基于卷积神经网络的路面裂缝识别方法

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本研究提出了一种基于卷积神经网络的创新性路面裂缝识别技术，有效提升了裂缝检测与分类的准确性和效率。基于卷积神经网络的路面裂缝检测方法能够有效识别并分析道路上存在的裂缝问题，提高道路维护效率与安全性。该技术利用深度学习模型自动提取图像中的裂缝特征，并通过训练优化算法提升检测精度，为交通基础设施管理提供技术支持。

MATLAB裂缝检测[特征提取，BP神经网络，GUI界面].zip

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本资源提供基于MATLAB的裂缝检测系统，结合特征提取技术和BP神经网络算法，配备用户友好的图形界面（GUI），便于图像处理与分析。本课题研究了利用MATLAB进行裂缝检测识别的方法，并设计了一个基于BP神经网络的图形用户界面（GUI）。首先对图像进行了预处理步骤：灰度校正、滤波以及去噪，其中提出了一种改进的中值滤波方法来提高图像质量。接下来使用模糊理论增强图像对比度。在分割阶段，根据裂缝形状的不同采用了两种策略：对于规则形裂缝采用阈值分割法；而对于复杂形态的裂缝则设计了多结构元素抗噪声边缘检测算子，并通过自适应权重调整提高了算法对各种类型裂缝识别的能力和准确性。面对预处理后可能出现的问题如图像断裂或噪声干扰，本研究提出了一种基于生长的方法来连接断开的裂缝区域，有效提升了整体结果的质量。最后，在完成分割与修复之后，从最终得到的结果图中提取出裂缝信息，并依据特定条件判断其类型并计算网状和线性裂缝的具体尺寸数据。

基于Keras的道路裂缝检测卷积神经网络（97.5%准确率）

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本研究开发了一种高精度道路裂缝检测模型，采用Keras框架构建的卷积神经网络实现了97.5%的准确率，有效提升了道路维护效率与安全性。道路裂缝检测神经网络采用 Keras 构建的卷积神经网络以 97.5% 的准确率识别道路裂缝。该项目包含一个 Jupyter Notebook 文件，用于理解图像数据集并进行模型训练。

基于多特征融合卷积神经网络的图像去雾方法

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本研究提出了一种基于多特征融合卷积神经网络的图像去雾方法，通过整合多种视觉特征，有效提升了去雾效果和处理速度。为了解决传统去雾算法中存在的需要人工提取特征、对比度低以及信噪比低等问题，本段落提出了一种基于多特征融合的卷积神经网络去雾方法。该方法利用卷积神经网络模拟人类视觉系统对雾天图像进行层次化处理，能够自动完成特征提取过程。具体来说，提出的算法采用直接从雾图到清晰无雾图像映射的学习方式，这种映射通过特征提取、多尺度特征融合和浅层与深层特征融合共同实现。其中，多尺度特征融合有助于提升网络对图像细节的重建能力；而浅层和深层特征融合则负责将轮廓信息（由浅层卷积获得）和细节信息（由深层卷积得到）进行整合，从而提高去雾效果的整体质量。实验结果显示，在与单一规模网络对比的情况下，多特征融合方法能够使峰值信噪比提升1.280 dB。因此，该算法在处理自然环境下的雾天图像时表现出色，并且其细节信息和对比度均优于其他现有技术方案，为未来去雾研究提供了新的思路。

CNN-Facial-Landmark: 基于深度卷积神经网络的人脸特征点检测训练代码

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本项目提供了一套基于深度卷积神经网络的人脸关键点检测解决方案的训练代码，适用于面部特征精准定位研究。 cnn-facial-landmark 是一种基于卷积神经网络的人脸标志检测方法。这里有一个展示其检测结果的示例GIF图。该模型是使用TensorFlow构建的，并提供了训练代码，这意味着你可以用自己的数据集来训练一个属于你自己的模型版本。此外还有附带教程提供相关信息，涵盖了背景知识、数据集介绍、预处理步骤、模型架构设计以及如何进行培训和部署等各个方面的内容。我尽量让这些材料对初学者友好且易于理解。如果你在学习过程中遇到难题，请随时提问；如果有什么好的想法或建议也欢迎分享出来。按照入门指南的说明，你将获得一个可以在本地计算机上运行并用于开发与测试项目的副本。安装先决条件时只需执行git克隆此仓库的操作即可开始使用了。

基于深度卷积神经网络的入侵检测分析

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本研究提出了一种基于深度卷积神经网络的新型入侵检测方法，通过高效的数据处理和模式识别技术，显著提升了网络安全防御系统的准确性和响应速度。深度卷积神经网络实现入侵检测设计：首先进行了数据的加载和预处理。加载数据是指从文件或其他来源读取数据并将其导入到程序中进行进一步处理。预处理则是对数据进行清洗、转换和准备工作，以便于后续的分析和建模。在我们的代码中，数据预处理包括读取 Excel 文件、处理缺失值、划分训练集、验证集和测试集，并对标签进行转换和打乱顺序等操作。接着进行了数据的探索性分析和可视化。首先，绘制了灰度图像，这有助于直观地了解数据的特征和结构，尤其对于图像数据而言，能够展示图像的像素分布和整体形态。其次，进行了 t-SNE 初始可视化，利用 t-SNE 算法对高维数据进行降维并在二维平面上进行可视化，从而帮助观察数据在低维空间中的分布和聚类情况。这些可视化技术能够帮助我们更好地理解数据的特征和内在结构，为后续的建模和分析提供重要参考。本研究的数据集包含了 bot 攻击、DoS-slowhttptest 攻击、Brute Force-Web 攻击、Infiltration 攻击、DoS attacks-Slowloris 攻击、DDoS attack-LOIC-UDP 攻击以及正常流量数据。

基于多尺度卷积特征融合技术的行人重识别

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本研究提出了一种利用多尺度卷积特征融合技术提升行人重识别准确性的方法，通过整合不同层级的视觉信息，增强了模型对行人图像中关键特征的提取能力。针对现有基于卷积神经网络的行人重识别方法在处理遮挡和复杂背景导致的信息缺失问题上的不足，本段落提出了一种新的算法，该算法采用多尺度卷积特征融合技术来改进行人重识别性能。具体来说，在训练阶段，我们利用金字塔池化法对提取出的卷积特征图进行分块与池化操作，并从中获取包含全局和局部多个尺度信息的多种特征向量。接着，每个独立分类器会分别处理这些特征向量，并在最后的内积层上执行权重及特征归一化以提高分类效果；整个过程通过梯度下降法来优化总的损失函数。识别阶段则将池化的多尺度特征融合成单一的新向量用于库中的相似性匹配。实验结果显示，在Market-1501和DukeMTMC-reID数据集上，该模型所提取的特征具备更强的区分能力，并且在Rank-1精度与平均准确率方面均超越了大多数现有先进算法的表现。