金字塔池化相关论文
通过对道路场景进行语义分割可以辅助车辆感知周边环境，达到避让行人、车辆以及各类小目标物体障碍的目的，提高行驶的安全性。针对道......
近年来，深度卷积神经网络在显著性目标检测中得到广泛关注和研究，取得了重要进展。但当显著性目标处于复杂背景中时，当前算法的性能仍......
街道场景下的红外图像所含细节信息少、背景复杂，目前的目标检测模型检测精度低、速度慢。为此，基于条形池化和注意力机制提出了新的......
基于卷积神经网络的立体匹配算法大多需要较大的感受野，但是大多算法在扩大感受野的同时使得参数量剧增，使得算法对于训练数据的规模......
图像语义分割是计算机视觉领域的主要任务之一,其目的是对图像中的每个像素点进行分类,预测像素点对应的语义标签。随着深度学习研......
图像语义分割技术是目前计算机视觉技术领域中的热门研究方向,其研究具有重要的军事及民用价值。随着军事智能化要求的提高,语义信......
随着遥感技术的飞速发展,高分辨率遥感影像目前已广泛应用于环境监测、灾害评估和农作物产量评估等领域。语义分割作为计算机视觉......
利用深度学习算法自动化分地震相可以大幅度提高工作效率。本文提出了一种基于LinkNet的带有混合池化模块的深度学习网络用于地震......
伴随着经济水平不断地发展,健康对我们而言变得越来越重要,现在因为人体可吸入颗粒物而引起的疾病渐渐增多,人们的身体健康问题变......
在基建现场通过智能视频监控实现人体连续动作识别对于保障工人安全有着重要意义。连续动作由多个动作组成,具有一定的复杂性,而已......
随着科技的日益发展,计算机视觉的技术逐渐步入了每个人的工作与学习之中。在计算机视觉领域中,使用机器学习的方式来识别人类特征......
针对时序动作选举任务,设计一种两段式动作候选区域选举网络。第一段将改进的分水岭算法应用于一维时序信号,通过浸水聚类产生多种......
针对现有的基于卷积神经网络的行人重识别方法对于遮挡和复杂背景引起的判别信息缺失问题,提出了一种基于多尺度卷积特征融合的行......
装甲目标自动检测一直是红外制导领域的研究热点与难点。解决该问题的传统方法是提取目标的低层次特征,并对特征分类器进行训练。......
在计算机视觉任务中,能够准确地获得RGB拍摄相机的位姿是许多应用技术中的关键,例如自动驾驶,机器人等应用均依赖于自身在场景中的......
最近几年来,自动驾驶技术成为各国竞相发展的重要领域。自动驾驶技术主要分为三个部分,一个是感知,一个是决策,另一个是控制,其中......
高分辨率遥感影像成为了人类对地观测的重要窗口。遥感影像的语义分割通过为图像每个像素分配语义标签完成对目标的分类和识别,是......
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Rader,SAR)是一种高分辨成像雷达,可全天时、全天候的工作,被广泛地应用于遥感领域,SAR图像的变......
随着不同纵横比的显示设备数量激增,图像与显示设备的不匹配问题使缩放技术成为图像处理研究的一个热点问题。基于内容感知的图像......
行人再识别作为安防领域重要的课题之一,近些年来受到了广泛的关注。随着深度学习技术在该研究方向的成功应用,该技术得到了迅速的......
图像语义分割旨在根据输入的图像,对图像中的每个像素按照图像中表达语义含义的不同进行分类。在实际应用中,分割精度和计算效率都......
为改善现有深度学习方法获取图像特征尺度单一、提取精度较低等问题,提出多尺度空洞卷积金字塔网络建筑物提取方法。多尺度空洞卷......
水下目标识别是水下无人探测的一项核心技术,为提高水下自动目标识别准确率,提出基于卷积神经网络的目标声呐图像识别方法,针对声......
人体解析是语义分割的一个子任务,只对图片中的人物进行分割而忽略背景信息.人体解析任务由于其复杂性,导致现有网络分割不够精确.......
密集匹配又称稠密匹配,是数字摄影测量过程中的关键步骤之一。它是在2幅或多幅同名影像中,逐一进行像素匹配并生成逐像素点的视差......
当前利用深度学习方法进行扬尘图像识别的研究较少,一些传统的方法使得扬尘图像的识别率较低.针对这种情况,提出一种基于改进残差......
针对目前卷积神经网络在图像语义分割上存在运算效率的不足,考虑实际嵌入式移动设备应用中对网络模型大小、运算速度和能耗的需求,......
提出了一种基于生成对抗网络的语义分割模型,包括一个全卷积语义分割网络以及一个判别网络,其中语义分割网络负责生成与输入图像对......
针对刑侦现勘图像分类的需求,研究了典型的卷积神经网络VGG网络和Res网络及其训练优化方法。分别使用VGG网络和Res网络执行图像分......
互联网作为网络信息基础性设施,在社会生产、生活中发挥着无可替代的作用,越来越多的业务采用加密技术,以规避恶意篡改和隐私泄露......
图像融合,是信息融合的其中一个分支,也是融合问题的热点之一。处理多焦点图像融合的问题中,如何从两幅待融合图像中提取到更多特......
近年来,随着数据集的增长和计算机运算能力的提升,深度学习技术迅速发展,在医疗图像分析领域中的应用也越来越广。其中,语义分割技......
医疗影像的自动化检测识别精度的提升是提高病理科医生工作效率的关键,乳腺钼靶片中肿块的检测识别作为医疗图像自动化检测识别的......
随着科技的发展和人类生活水平智能化的提高,智能服务机器人逐渐进入到人类生产生活中,并且被广泛地应用到了各个行业。机器人服务......
由于复杂背景、多视角变化等因素的影响,准确识别、分析现实场景中人体的行为仍然是一个具有挑战性的问题。为了提升行人检测与行......
脑白质病变影像的自动分割对于大脑疾病的临床诊断和研究具有重要的辅助作用。目前,研究者们主要采用深度学习解决脑白质病变部位......
针对从动态背景提取前景目标较差的问题,提出了一种基于卷积神经网络的图像前景目标检测方法。首先,基于传统的卷积神经网络构建了......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
图像语义分割一直是计算机视觉领域和深度学习研究中的重要课题。深度神经网络用于图像语义分割具有三个挑战:其一,下采样层带来的......
在遥感图像语义分割中,利用多元数据(如高程信息)进行辅助是一个研究重点。现有的基于多元数据的分割方法通常直接将多元数据作为......
当前在深度学习上对烟雾图像和视频识别较少,目前存在的问题是烟雾视频图像第一帧识别率低、覆盖范围小、自适应较差的情况。基于......
