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在进行口罩遮挡人脸图像修复时，往往需要进行人脸口罩的分割，分割的结果将会对后续的修复工作产生较大的影响。因此，为了更好地实现分......
图像的语义分割作为计算机视觉的三大基础任务之一,应用范围广泛。研究初期主要利用卷积网络获取图像的上下文信息和图像抽象语义......
自动驾驶、虚拟现实、增强现实等技术在近几年迅速发展,深度估计作为这些技术中不可或缺的一环,受到研究人员的广泛关注。基于深度......
立体匹配,即从一对立体图像估计视差信息,是机器人导航、自动驾驶、光电工程和计算机视觉领域的一项基本任务。目前该任务具有各种......
深度卷积神经网络是水下图像增强的主要方法之一，但其过高的内存消耗和计算需求阻碍了在实际应用中的部署。为此，提出一种轻量级的密......
针对复杂人脸表情识别面临背景干扰、空间信息分布不均匀等问题，提出一种注意力机制和Involution算子改进的人脸表情识别方法，该方法......
自然界环境复杂,传统的基于单源图像的目标识别准确度较低,无法满足现下高精度、高鲁棒性的目标识别需求。综合利用多源图像的信息......
由于成像机理不同，红外图像以像素分布表征典型目标，而可见光图像以边缘和梯度描述纹理细节，现有的融合方法不能依据源图像特征自适应......
目标检测作为人工智能技术中一个被密切关注的领域,近年得到了迅速发展,并在安防领域公共场所中的安检、在工业生产线中对产品质量......
胰腺是人体消化系统的重要组成器官,具有外、内分泌功能。外分泌腺负责分泌胰液,用于消化糖、脂肪和蛋白质;内分泌腺由胰岛组成,通......
卷积神经网络在通用目标检测任务中取得了优异的表现,但在解决小目标检测这类任务时仍面临较大的挑战。作为自动驾驶、智能安防等......
监控视频中的车辆碰撞事故是一种重要的异常事件类型。特别是,一定比例的伤亡事故是由于救治不及时和次生事故造成的,这是由于该救......
随着深度学习技术的不断发展,基于卷积神经网络的行人检测技术实现了质的飞跃,而SSD（Single Shot Multi Box Detector）算法运用通用......
为了去除高光谱图像采集过程中产生的噪声,提升后续图像处理的性能,提出了一种融合空谱-梯度特征的深度高光谱图像去噪方法.它包括......
肝脏在人体内部代谢和排毒方面的作用不可或缺,但是肝脏疾病不仅种类繁多,而且发病率也居高不下,其中原发性肝癌的致死率更是在癌......
车标作为车辆生产厂家的标志信息,不易被更换且能够作为车辆身份的一种显著特征,在智能交通监管系统中有着极为重要的作用。并且,......
近年来,随着空气、环境质量的不断下降,以及人们在日常饮食中不能控制对亚硝基化合物的摄入,脑肿瘤成为威胁人们健康的常见肿瘤之......
随着互联网技术和信息技术的发展,传统的搜索方式逐渐被以知识图谱为支撑的搜索方式所代替,以知识图谱为支撑的搜索方式不仅能为用......
随着人工智能的兴起,以脑机接口（Brain Computer Interface,BCI）为桥梁的脑神经科学研究正迅速展开。其中对虚拟现实场景下空间认知......
近年来我国人民生活水平的日渐提升,很多人的生活习惯开始向不健康的方向发展,导致我国心血管发病率的不断攀升。通过我国初级卫生......
现有的基于深度学习的面向对象分类方法存在特征表达不充分,难以处理蕴含复杂信息的高分辨率遥感影像等问题.为了实现高分辨率遥感......
现有基于深度学习的图像超分辨率算法主要通过增加卷积神经网络的深度获得良好的图像重建精度,但这些方法缺少对低分辨图像中纹理......
高分二号卫星是我国自主研制的高水平民用遥感卫星,通过融合其空间分辨率较高的全色图像和光谱分辨率较高的多光谱图像,能够生成空......
针对特定辐射源个体识别(specific emitter identification,SEI)方法,指纹特征提取需要复杂公式演算推理,特征差异小、提取困难,提......
在全球范围内,肺癌的死亡率居各种癌症之首。肺结节是肺癌早期的发病症状,准确检测与治疗肺结节对降低肺癌患者死亡率具有重要意义......
在远程监督(Distant Supervision,DS)实体关系抽取任务中,采用远程监督的方式虽然可以产生大量的标注数据,但是这种方法产生的数据......
由于肺部CT图像的特征信息复杂程度高,经典U型卷积网络对肺结节分割存在准确率较低和误分割等问题.针对这一问题,提出一种改进的U......
自动驾驶一直是近年来机器学习的热门应用领域,道路目标检测则是辅助驾驶系统、车辆自动驾驶中的核心技术之一。由于实际环境复杂,......
目的 淋巴细胞是免疫系统的重要组成部分。淋巴细胞浸润是在疾病或异物部位淋巴细胞密度大大增加的过程，表明免疫应答。淋巴细胞浸......
图像超分辨率(Super-Resolution,SR)的本质是将一张低分辨率图像(Low-Resolution,LR)重建成一张高分辨率图像(High-Resolution,HR)......
为了提取遥感图像中的建筑物信息,提出了一种编码—解码结构的深度神经网络模型,在编码阶段通过卷积层和池化层提取高维语义特征,......
针对目前算法对遥感图像中背景复杂、目标小而密集的复杂场景下的目标检测精度低的问题,提出了一种基于YOLOv3的改进算法,在YOLOv3......
针对基于卷积神经网络的超分辨技术在纹理恢复时存在信息丢失、边缘模糊的现象,将密集块和激励模块结合,对图像进行低分辨率到高分......
针对分割核磁共振成像(MRI)三维图像中整个肿瘤病灶运算量大、过程繁复的问题,提出了一种基于深度学习的全自动分割算法。在填充锯......
针对现有方法检测无人机目标时精度与泛化能力不足,提出一种基于回归的多目标检测方法.使用密集连接增强层间信息传递,添加批量再......
为解决温室叶菜子叶期幼苗生长密集情况下的图像识别问题,提出一种密集连接型D-YOLOv3检测网络。该网络以YOLOv3为基础构建主干网......
期刊
针对现有方法对太阳能电池图像缺陷分割上的不足,提出了一种对太阳能电池图像进行缺陷分割的改进型U-Net。首先引入密集连接结构,......
野外运动目标信号的背景噪声复杂,利用单模态声音信号进行野外目标分类识别率低且鲁棒性差。针对该问题,提出一种基于声震多模态融......
针对滚动轴承振动信号的特征难以提取的问题,提出一种基于MTF-DenseNet的滚动轴承故障诊断方法。利用马尔可夫变迁场(MTF)将滚动轴......
针对大多数关系抽取模型在小样本数据量的情况下无法高效地对单个语句的语义关系进行抽取的现象,提出了基于密集连接思想的小样本......
针对现有心音分类算法普适性差、依赖于对基本心音的精确分割、分类模型结构单一等问题,提出采用大量未经过精确分割的心音二维特......
为提高高分辨率遥感影像建筑物边缘提取精度和高分辨率特征利用率,提出了一种基于残差分组卷积的高分辨率遥感影像建筑物提取方法......
由于腹部图像中肝脏区域的复杂性和传统分割方法特征提取上的局限性等原因,肝脏分割领域仍存在着很多挑战。针对现有分割网络在肝......
