【摘 要】
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随着手机等移动终端对计算机视觉需求的不断增加,如何高效编码视觉信号成为人们关注的焦点。作为一种编码视觉信号的模型,视网膜编码模型以模拟视网膜神经节细胞特性为目标,利用非线性计算将视觉刺激编码成一系列尖峰放电序列。虽然现存多种视网膜编码模型,但现有模型存在简单模型拟合效果差、复杂模型计算量大的问题。为解决上述问题,本文展开轻量化视网膜编码模型研究。本文主要内容如下:(1)首先,针对Spike-tri
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随着手机等移动终端对计算机视觉需求的不断增加,如何高效编码视觉信号成为人们关注的焦点。作为一种编码视觉信号的模型,视网膜编码模型以模拟视网膜神经节细胞特性为目标,利用非线性计算将视觉刺激编码成一系列尖峰放电序列。虽然现存多种视网膜编码模型,但现有模型存在简单模型拟合效果差、复杂模型计算量大的问题。为解决上述问题,本文展开轻量化视网膜编码模型研究。本文主要内容如下:(1)首先,针对Spike-triggered Average方法获得细胞感受野所需数据量大的问题,本文提出一种基于时空滤波器提取细胞感受野的方法,该方法可以有效减少提取感受野所需数据量。其次,针对现有视网膜编码模型参数多、计算量大的问题,本文提出一种基于深度可分离卷积的轻量型视网膜编码模型,该模型由两个深度可分离卷积模块与一个密集连接层组成,每一个深度可分离卷积模块包含两个深度可分离卷积层。相比于基于线性非线性的视网膜编码模型、基于广义线性的视网膜编码模型以及基于卷积神经网络的视网膜编码模型,本文提出的基于深度可分离卷积的轻量型视网膜编码模型具有模型参数少、训练过程稳定、预测精度高的特点。(2)针对单一视网膜编码模型鲁棒性较弱的问题,本文提出两种视网膜编码集成模型。首先,通过Bagging算法构建异构集成模型,实验结果表明Bagging集成模型具有良好的鲁棒性。其次,本文改进Adaboost R2算法中更新样本权重的策略,提出一种适用于视网膜编码模型的集成算法Adaboost Poisson,并通过该算法构建同构集成模型,实验结果表明Adaboost集成模型可以在一定程度上提高模型的精确度以及鲁棒性。综上所述,本文针对传统方法获取细胞感受所需数据量大的问题,首先提出了一种提取细胞感受野的方法,实验结果表明,该方法能用少量数据获取细胞感受野;其次,针对典型视网膜编码模型参数多、计算量大的问题,进一步提出一种基于深度可分离卷积的轻量型视网膜编码模型。实验结果表明,基于深度可分离卷积的轻量型视网膜编码模型具有准确度高与训练稳定的优势。最后,针对单一视网膜编码模型鲁棒性弱的问题,提出了两种视网膜编码集成模型。实验结果表明集成模型具有更好的鲁棒性。
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