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一种基于多视图架构的深度卷积神经网络模型

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.69 MB | 2021-03-17

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　　由于藏匿物体的大小、形状和位置未知，且样本类别不均衡，常用的深度学习方法存在误报率较高的问题。为此，构建一种基于多视图架构的深度卷积神经网络模型。通过残差连接卷积神经网绛对特征进行提取，使用基于稠密连接的长短期记忆注意力模型模拟人类多角度观察，以强化威胁信息表达，并基于焦点损失函数优化网络从而构成端到端的架构。在HD-AIT毫米波人体威胁扫描数据集上的测试结果表明，相比其他基线模型，该模型的准确率和召回率分别可达到0.997、0.999。

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