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题名用于单音音乐音高估计的密集扩张卷积残差网络
被引量：1
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作者
马文芳
胡英
王天军
谢永胜
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机构
新疆大学信息科学与工程学院
新疆大学信息检测和处理重点实验室
国网新疆电力有限公司
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出处
《东北师大学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022年第3期90-97,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(U1903213,61761041)。
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文摘
针对单音音乐提出一种密集扩张卷积残差网络(Dense Dilated Convolution Residual Network, DDCRN)音高估计算法.探讨了密集扩张卷积、残差模块两种不同的通道数设置对网络参数量和性能的影响.分别在iKala、MIR-1K和MDB-stem-synth数据集上训练提出的各种残差网络.实验结果表明,密集扩张卷积残差网络在参数量较小的情况下获得了最佳性能.
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关键词
音高估计
密集扩张卷积
残差网络
卷积门控线性单元
注意力机制
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Keywords
pitch estimation
dense dilated convolution
residual network
convolutional gated linear unit
attention mechanism
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于3D全卷积网络的腹部动脉CTA分割算法
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作者
纪玲玉
高永彬
赵呈陆
汤先华
徐凯成
徐嘉诚
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机构
上海工程技术大学电子电气工程学院
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出处
《电子科技》
2022年第3期38-44,共7页
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基金
国家自然科学基金(61802253)
上海市科委重点项目(18411952800)。
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文摘
目前卷积神经网络已成为腹部动脉血管分割领域的研究热点,但经典的卷积网络存在分割精度低和分割血管不连续的问题。为此,文中提出了基于改进3D全卷积网络的腹部动脉血管分割算法。该方法在网络的编码路径上构造不同尺度的侧输入,并将侧输入卷积后的图像与下采样卷积后的图像进行融合,提取更多的特征信息。同时,网络中嵌入了新的多尺度特征提取模块,该模块将通道注意力与密集扩张卷积进行了融合,有效地捕获了更高层次的特征信息。对腹部动脉血管进行分割的结果表明,与其他分割方法相比,所提方法在直观性和定量性上均有提高,证明了该方法能够提升血管分割精度。
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关键词
医学图像处理
计算机断层扫描
腹部血管分割
3D卷积神经网络
密集扩张卷积
通道注意力机制
多尺度特征融合
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Keywords
medical image processing
computed tomography
abdominal vascular segmentation
3D convolution neural network
dilation convolution
channel attention mechanism
multi-scale feature fusion
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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