【摘 要】
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现有的视频修复方法通常会产生纹理模糊、结构扭曲的内容以及伪影,而将基于图像的修复模型直接应用于视频修复会导致时间上的不一致。从时间角度出发,提出了一种新的用于视频修复的连贯语义时空注意力(Coherent Semantic Spatial-Temporal Attention, CSSTA)网络,通过注意力层,使得模型关注于目标帧被遮挡而相邻帧可见的信息,以获取可见的内容来填充目标帧的孔区域(ho
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现有的视频修复方法通常会产生纹理模糊、结构扭曲的内容以及伪影,而将基于图像的修复模型直接应用于视频修复会导致时间上的不一致。从时间角度出发,提出了一种新的用于视频修复的连贯语义时空注意力(Coherent Semantic Spatial-Temporal Attention, CSSTA)网络,通过注意力层,使得模型关注于目标帧被遮挡而相邻帧可见的信息,以获取可见的内容来填充目标帧的孔区域(hole region)。CSSTA层不仅可以对孔特征之间的语义相关性进行建模,还能对远距离信息和孔区域之间
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为了优化虚拟工业制造的控制策略,采用狼群优化的卷积神经网络算法进行虚拟工业制造控制研究。首先根据虚拟工业制造任务和资源数据,建立任务-资源列表,并结合单位矩阵对任务-资源列表进行稀疏化,形成虚拟制造单元;接着建立卷积神经网络虚拟制造控制模型,并采用狼群算法对权重和偏置进行优化;最后以所有任务的平均制造时间为目标函数,对虚拟制造单元进行训练优化。船舶主机虚拟制造实验证明,相比于常用的控制算法,通过合理设置卷积核池化尺寸的狼群优化卷积神经网络算法能够获得平均制造时间的最优解。
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材质识别旨在识别自然材质图像中的主要对象及其所属材料类别。针对材质图像数据集通常数据量少、人工标注局部纹理区域困难所导致的材质识别准确率低的问题,提出了一种基于注意力机制和深度卷积神经网络的材质识别方法,该方法的核心是材质识别深度卷积神经网络(MaterialNet)。MaterialNet利用深度残差网络对图像进行特征提取,采用所提出的级联空洞空间金字塔池化的方式引入注意力机制,使网络可以通过端
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模糊聚类方法可以更有效地对复杂数据集进行分析,由于模糊聚类算法的种类繁多且聚类结果会随着输入的聚类个数的不同而改变,使得模糊聚类算法产生的结果不准确,因此,要获得准确的聚类结果必须确定模糊聚类个数k。目前已有的研究主要是利用多种模糊聚类有效性指标来确定最优聚类个数k,但是诸如SSD,PBM等模糊聚类指标会随着划分的聚类个数k的增加而单调递减,导致聚类个数k不准确。为此,文中提出了一种结合多目标优化算法的模糊聚类有效性指标(A Validity Index of Fuzzy Clustering Combi
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