35、图像分类与双目视觉姿态跟踪检测算法研究

图像分类与双目视觉姿态跟踪检测算法研究

在计算机视觉领域，图像分类和目标姿态跟踪检测是重要的研究方向。本文将介绍两种相关算法：改进的密集连接图像分类算法和基于深度学习的双目视觉姿态跟踪检测算法。

改进的密集连接图像分类算法

• 特征图处理 ：对矩阵 (X^T) 和 (B) 进行乘法运算，将结果重构为 (D \in R^{C×H×W})，最后将特征图 (D) 与特征图 (A) 逐元素相加，得到所有通道具有特征加权的最终特征图 (F \in R^{C×H×W})，公式为 (F_j = \sum_{i=1}^{C} (x_{ji}A_i) + A_i)。
• 实验设置
  • 数据集 ：使用 Cifar - 10 数据集，训练集和验证集分别包含 50,000 和 10,000 张 32×32 的 10 类 RGB 彩色图像。图像先调整为 128×128 大小，再进行随机翻转、边缘填充和随机裁剪。
  • 网络参数 ：DenseNet 网络的增长率 (k) 设为 32，每个密集块的密集层数为 (6, 12, 24)。
  • 硬件和软件配置 ：
    |实验平台|参数设置|
    | ---- | ---- |
    |CPU|Intel(R) Core (TM) i7 - 9750H @2.60 GHz|
    |RAM|32 GB|
    |GPU|8 GB RTX 2080 - Max|
    |操