扩张卷积相关论文
阴影检测一直以来是计算机视觉领域中基础且具有挑战性的问题,近年来,随着计算机硬件水平的发展,许多应用于阴影检测的传统方法已......
遥感观测技术的高速发展提高了观测系统的信息获取能力,使得遥感图像以高分辨率的特点呈现。高分辨率遥感图像中含有更多的空间、......
伴随着无人机技术的快速发展,在智慧物流、灾后救援、安全监控等领域越来越多地出现了无人机的身影,对其定位精度提出了更高的要求......
针对现有算法在修复大面积破损区域的壁画图像时容易出现特征提取困难，上下文结构不一致等问题，提出一种基于双判别生成对抗网络的壁......
针对视频描述过程中视觉特征和词特征关联度不足、训练效率低、生成的自然语言出现错误和指标分数不高的问题,提出了一种基于扩张......
人体语义分割是一种精细的语义分割任务,其目的是在像素级尺度上识别人类图像的组成部分（如身体部位和衣服）。理解人类图像的内容,对......
为解决岩石物理相识别问题,提出了一种基于可解释一维卷积神经网络的识别方法.该方法通过引入全局平均池化层,突出了测井曲线波形......
针对部分油画艺术作品存在图像破损的问题,提出一种基于非局部(Non-local)注意力机制生成对抗网络的油画修复方法.首先,在生成器部......
合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）具有全天候、全天时的特点,并且可获取高分辨率的地表图像。然而相干斑噪声影响了SAR图......
图像降噪是图像处理中的一项基础技术,同时它也是图像处理中一项热门研究。图像处理在医学图像中应用广泛,医学图像是医生判断病灶......
甲状腺结节作为内分泌系统的一种常见疾病,患病率高达32.4%,且有高达5%～10%转为恶性结节的概率,对人类身体健康构成严重威胁。近年......
人体视频行为识别是计算机视觉的重要研究方向,目前在异常行为监控、人机交互系统、视频检索等领域应用非常广泛,具有极高的研究价......
利用卷积神经网络实现目标图像的风格化成为学术界与工业界共同关注的一个热点。相比传统的风格迁移算法基于卷积神经网络的风格迁......
针对复杂海洋环境噪声中水声通信信号数据稀缺条件下的水声通信信号降噪问题，提出一种基于相对条件生成对抗网络（Relativistic Condi......
敦煌壁画存在多种病害造成的不规则破损区域，运用数字修复的方式对其进行恢复，既不会对原始壁画造成损坏，又可以获得较好的修补效果。......
通过卫星云图人们可以获取不同的云型信息,其中对流云极易产生强对流灾害性天气,影响航空安全飞行,严重时对人们的生活与生命造成......
雾霾是由于空气中悬浮着微小颗粒而产生的。随着数据科学与人工智能的飞速发展,诸如安防监控、智能驾驶、车牌识别、军事勘测、林......
针对复杂驾驶场景下的目标检测问题,提出一种基于扩张卷积特征自适应融合的目标检测算法.采用单阶段目标检测网络RetinaNet作为基......
信道估计作为无线通信的关键,近年来成为相关领域的研究热点.本文针对正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,......
尽管基于卷积神经网络的去雾算法在合成的均匀雾气数据集上已经取得了巨大进展,但在真实的非均匀有雾图像上仍然表现不佳。为了快......
视网膜血管的自动分割在糖尿病和高血压等疾病的诊断中起着重要作用。针对现有算法在细小血管和病变区域血管分割能力不足的问题,......
针对交通流数据复杂的时空相关性,提出新的基于深度学习的自适应图生成跳跃网络(AG-JNet模型).该模型由2个时空模块组成,每个时空......
针对现有语义分割算法参数量过多、内存占用巨大导致其很难满足自动驾驶需要等现实应用的问题,提出一种基于可分离金字塔模块(SPM)......
该文提出一种基于全卷积深度残差网络、结合生成式对抗网络思想的基于属性一致的物体轮廓划分模型。采用物体轮廓划分网络作为生成......
CNN网络深度的增加,导致计算成本急剧提升,且深层网络不能充分利用浅层特征.针对这个问题,提出了注意力机制引导下的特征增强网络(......
针对高分辨率遥感图像中目标尺度不一且排列分布密集导致检测漏检率高精度低的问题,提出一种基于级联特征融合的检测算法,用于遥感......
为更好地解决由于相机抖动、物体之间相对运动等因素引起的图像模糊问题,本文设计了一种多尺度交替连接残差网络用于图像去模糊,采......
随着城市监控网络的完善,对人群图像的计数处理正产生巨大价值。传统人群计数方法存在准确度低,无法处理高遮挡图像,受光影影响大......
随着卷积神经网络的发展,以及硬件技术的进步和大数据时代的到来,物体检测技术不仅检测率得到大幅提升,而且检测速度也极大加快。......
在公共安全管理中,人群密度通常是需要考虑的重要因素之一,过大的人群密度会因为难以控制而存在较大的安全隐患。人群密度估计是反......
传统的语音增强算法通常是对含噪语音的幅值谱进行处理,并利用原始含噪语音的相位对增强后的语音进行重构。为改善现有算法的语音......
针对图像去雨问题提出多尺度编码-解码结构的单幅图像去雨网络(MSEDNet).首先在编码阶段对雨图像进行二次下采样;然后每个下采样层......
序列推荐在构建现代推荐系统中起着十分重要的作用,如何对序列进行建模是当前学术界研究的热点.针对传统推荐算法难以表示用户兴趣......
深度学习凭借其端到端的层叠式卷积网络框架及从局部到全局的特征表示技术正成为模式识别和计算机视觉等领域的研究热点,并成功应......
为了解决训练样本有限情况下高光谱图像分类精度低的问题,提出了一种结合扩张卷积与注意力机制的三维-二维串联卷积神经网络模型。......
在计算机视觉领域中,深度估计与三维重建是重要的研究方向,其关键是从图像中恢复出目标到摄像机的距离。本文主要研究灰度图像中目......
随着社会生活的快速变化,智能监控系统逐渐成为人们关注的重点。智能监控是指可以对特定场景中的人、事、物进行实时监控,并对场景......
卫星图像语义分割在地理信息勘探、区域建筑规划中有着重要作用。当前基于深度学习的语义分割算法在街景和室内等场景下表现出色,......
行车途中驾驶员的手持通话行为会严重分散其注意力,使得发生道路安全事故的风险比正常驾驶时高4倍以上。目前,国内外学者针对驾驶......
目标检测算法的任务是检测出场景中物体的类别以及对物体进行定位,近年来基于深度卷积神经网络的目标检测算法取得了良好的检测效......
随着城市人口的显著增长,人们物质生活水平不断提高,各类大型人群集聚活动不断增多,极易导致踩踏安全事故。对人群场景的智能实时......
近年来,随着深度学习技术的出现,为图像复原领域提供了技术上的新方向,出现了众多基于深度学习技术的图像复原算法。已有研究主要......
图像去雨是指将图像中的雨纹去除,以恢复得到高质量的图像,它属于底层视觉的图像处理。近些年,随着深度学习在图像领域的兴起与广......
