胡海虹
- 作品数：58 被引量：10H指数：2
- 供职机构：西安电子科技大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划陕西省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信医药卫生更多>>
- 一种脑不在环路应用的脑机信息融合分类方法及系统
- 本发明属于脑机接口技术应用技术领域，公开了一种脑不在环路应用的脑机信息融合分类方法及系统，所述脑不在环路应用的脑机信息融合分类系统由数据加载装置、图像预处理装置、大脑响应生成装置、图像特征可靠性预测装置和脑机特征融合分类...
- 梁继民闫健璞任胜寒郭开泰胡海虹郑洋王梓宇
- 一种基于深度学习的目标匹配和定位方法及系统、计算机
- 本发明属于数据识别技术领域，公开了一种基于深度学习的目标匹配和定位方法及计算系统；在带有边界框标记的卫星图像数据库上，将标记的区域从原始卫星图像中截取并保存作为目标图像；对卫星图像与保存下来的目标图像进行预处理操作；将卫...
- 梁继民唐易平牛闯任胜寒刘彬胡海虹
- 文献传递
- 一种智能果蔬精准识别方法、系统、计算机设备及应用
- 本发明属于农产品识别与检测技术领域，公开了一种智能果蔬精准识别方法、系统、计算机设备及其应用，同时采集待识别果蔬的图像和分子信息并从中提取出关键特征信息；通过比对图像库与分子信息库，得到两个下维度最匹配的几个目标类别；取...
- 梁继民郭开泰刘琪鑫张驰郑洋胡海虹任胜寒
- 文献传递
- 基于Transformer的毫米波雷达目标检测方法
- 本发明提供了基于Transformer的毫米波雷达目标检测方法，用于解决现有的毫米波雷达目标检测方法存在的卷积神经网络对雷达谱图的特征提取能力有限，以及角度分辨率不足的技术问题。本发明提供的基于Transformer的毫...
- 梁继民郭开泰杜佳伦郑洋胡海虹王梓宇任胜寒
- 可编程卷积神经网络处理器、方法、设备、介质、终端
- 本发明属于信号处理技术领域，公开了一种可编程卷积神经网络处理器、方法、设备、介质、终端，所述可编程卷积神经网络处理器，包括用于指示执行单元地址与数据地址的Move指令，在嵌入式环境下实现卷积神经网络推理运算加速，并完成对...
- 张犁刘夏杨伯杨胡海虹闫战伟陈治宇
- 一种全天空极光图像分类与关键局部结构定位方法及系统
- 本发明属于数据识别及数据表示技术领域，公开了一种全天空极光图像分类与关键局部结构定位方法及系统，训练阶段：在带有图像标签的全天空极光图像数据上，构建图像块尺度模型；使用图像块尺度模型将图像标签转化为区域边界框标签；在带有...
- 梁继民牛闯任胜寒董明皓陈雪利胡海虹陈多芳
- 文献传递
- 基于Transformer的眼动事件检测方法
- 本发明公开了一种基于Transformer的眼动事件检测方法，包括以下步骤：对原始视线位置时间序列进行预处理；采用CNN网络对输入序列进行特征提取以获得字向量；对视线位置序列进行位置编码来表征序列的位置信息；采用Tran...
- 郑洋梁一唯梁继民郭开泰胡海虹任胜寒王梓宇
- 一种基于CTA图像的三维球形指数测定方法
- 本发明属于医学图像处理技术领域，公开了一种基于CTA图像的三维球形指数测定方法；获取心脏舒张末期CTA数据；采用非线性灰度变换进行图像增强，随后在三维空间上对数据进行裁剪，使得裁剪后的图像仅包含左心室与左心室心肌；从冠状...
- 梁继民徐真真陶博曹丰任胜寒陈雪利胡海虹
- 文献传递
- 基于模糊积分的图像分割算法融合被引量：4
- 2006年
- 提出了一种基于多分类器融合的阈值分割方法,采用模糊积分将多种阈值分割算法的结果进行融合,其区别于现有分类器融合算法之处在于,融合过程不仅取决于各个分类器(分割算法)的判决输出,而且与各个分类器的判决能力有关。各个分类器的判决能力用模糊测度表示,它可以解释为单个分类器判决对最终融合判决的重要程度。通过使用一组手工分割的测试图像进行算法评估,结果表明,所提出的融合算法性能不仅优于单个阈值分割算法,而且优于基于多数表决和算术平均的分类器融合算法。
- 张德国胡海虹梁继民
- 关键词：故障诊断图像分割多分类器融合模糊积分
- 多方法融合的卷积神经网络模型压缩方法
- 2025年
- 卷积神经网络在实际应用中的计算和存储成本较高,因此模型压缩技术成为部署此类模型的关键。然而,单一压缩技术通常会导致性能下降、泛化能力降低或计算复杂度增加的问题。为此提出了一种融合模型剪枝、知识蒸馏和模型量化的压缩框架。首先通过稀疏化训练对模型进行剪枝,减少冗余通道;随后,以原始模型作为教师网络,利用知识蒸馏方法对剪枝后的学生网络进行指导,提升压缩模型的性能;最后采用模型量化技术对压缩后的网络进一步优化以提高其适用性。利用卷积网络中的分类模型和目标检测模型对所提出方法进行测试,实验结果表明,该模型压缩框架能够有效降低模型的存储和计算需求,在多个测试模型上,模型大小缩减幅度超过90%,推理速度提升3~4倍,同时精度损失控制在2%以内。提出的多方法融合的模型压缩框架在保证卷积神经网络模型性能的同时,减少了模型大小,提升了推理速度,适用于资源受限环境中卷积神经网络的高效部署。
- 郭开泰李宇哲付东豪郑洋任胜寒胡海虹梁继民
- 关键词：卷积神经网络
