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  • 本发明公开一种基于退化权重引导自适应动态特征融合的SLAM方法,该方法的实现步骤是:对图像帧进行特征提取和跟踪;对动态观测点进行识别;计算帧的动态程度;计算特征点的退化权重;对残差进行加权;基于FAST角点进行粗匹配;基于静态特征进行细匹配...
  • 本发明公开了一种YOLOv3多尺度特征融合的低功耗缓存方法及系统,涉及计算机视觉与深度学习技术领域,包括对输入图像预处理;利用改进YOLOv3网络提取多尺度特征图,结合动态融合机制与注意力机制进行特征加权融合;根据特征数据的访问频率和重要性...
  • 本发明提供一种植物病害治理提示方法,该方法包括:获取目标植物的第一问卷数据、第一图像数据以及第二图像数据,第一图像数据为目标植物的整体图像数据、第二图像数据为目标植物的局部图像数据;基于第一问卷数据、第一图像数据以及第二图像数据,确定出目标...
  • 本发明提供一种植物病害治理提示方法,该方法包括:获取目标植物的图像数据、当前家居环境数据以及历史生长数据;基于图像数据,确定出目标植物对应的目标知识数据;基于图像数据、当前家居环境数据、历史生长数据以及目标知识数据,对目标植物进行病害识别,...
  • 本申请提供了一种脊柱疾病诊断用多模态大语言模型的评测方法及系统,属于人工智能与医学影像诊断领域,该方法包括:获取目标数据集,目标数据集为对多个脊柱疾病异构数据集进行预处理得到的图像集;基于目标数据集构建目标VQA对,目标VQA对包括脊柱疾病...
  • 用于监控和评估经校准的图像分类模型的方法和装置,其特别是用于自动光学检测,例如在组件生产领域中用于标识缺陷。
  • 本申请涉及一种图像描述文本生成模型的优化方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括:以图像样本为输入数据,获取图像描述文本生成模型在训练开始前输出的第一字词概率集和训练过程中输出的第二字词概率集;基于图像样本与第二字词概...
  • 一种基于属性驱动的动态模型优化方法及系统,涉及数据处理领域。在该方法中,采用目标检测模型对待检测图像进行处理,得到待检测图像中的目标对象;若确定属性识别开关开启,则将目标对象输入属性识别模型,得到目标对象对应的初始属性信息;基于预设属性关联...
  • 本申请公开了一种融合边缘感知与层间特征增强的目标实时检测方法及系统,涉及计算机视觉与人工智能技术领域,公开的融合边缘感知与层间特征增强的目标实时检测方法及系统,通过融合边缘感知与层间特征增强技术,结合多尺度特征融合机制,能够解决红外小目标检...
  • 本公开提供了图像序列生成模型的训练方法以及图像序列的生成方法。该方法的一具体实施方式包括:获取至少一个样本图像序列,样本图像序列包括:至少一张样本图像、样本图像中主体对应的主体标注框、用于描述主体的局部文本描述和用于描述样本图像的全局文本描...
  • 本发明涉及离岗人员识别领域,具体涉及一种离岗人员识别系统及方法。基于EfficientViT的目标检测模块构建,借助EfficientViT的目标检测模块,凭借线性注意力机制与多尺度特征融合技术,维持了91.8%的较高检测精度,还达成了高效...
  • 本申请实施例公开了一种药品识别方法、装置、设备和存储介质,涉及图像识别技术领域,获取药品的二维表面图像和三维轮廓数据;基于特征提取规则对二维表面图像进行分析,以提取出药品的表面结构特征。将三维轮廓数据转换为空间结构特征。对表面结构特征、空间...
  • 本发明公开了基于路侧感知图像的车辆多属性识别的轻量级多任务网络模型,包括:构建公路场景下的车辆多属性识别数据集;针对道路路侧应用的多样化需求,基于自适应特征共享机制,构建用于路侧感知图像的多任务车辆多属性识别模型(Task‑Driven A...
  • 本发明公开了一种融合图像增强与特征引导的输电线路机械化目标检测方法,属于电力输电线路施工图像识别领域,包括获取当前输电线路施工场景的图像数据与作业语义信息,所述作业语义信息包括施工阶段标识、作业设备清单和目标动作计划,用于描述当前任务的结构...
  • 从本发明涉及计算机视觉领域,提供了一种跨域目标检测模型的主动学习方法及其样本筛选方法;其中,样本筛选方法,首先,基于经源域训练的模型,识别目标域图像样本的兴趣区域;然后,基于目标域图像样本的兴趣区域的视觉特征,与类别的文本特征,利用两类特征...
  • 本发明公开了一种视觉语言模型目标检测能力增强方法,包括:首先,构建包含属性、交互、方位、否定和硬负样本等复杂语义标签的推理型目标检测数据集;其次,在GRPO强化学习框架下,通过特定提示词引导VLM先生成推理过程再输出检测结果。本发明采用复合...
  • 本发明公开一种基于深度识别算法的无人机识别方法及系统。其中,该方法包括:构建标定训练集,将标定训练集输入到原始分割模型与原始距离模型中,并结合“无人机”语义描述向量进行交叉注意力训练,将分别得到的分割文本特征图与距离文本特征图融合对方的特征...
  • 本申请实施例提供了一种检测模型训练方法、目标检测方法和相关设备,属于人工智能技术领域。该方法包括:通过检测模型的全息多路径自适应卷积模块采用并行路径抽取训练图像的第一初级特征;通过特征金字塔融合模块汇聚第一初级特征,得到第一多尺度特征图;通...
  • 本申请涉及BIM智能设计与深度学习技术领域,特别涉及一种BIM模型的图结构表示及模型错误识别方法及装置,其中,方法包括:根据BIM模型中不同类型构件的构件信息提取各类构件之间的语义特征、空间特征和拓扑特征;基于语义特征、空间特征和拓扑特征,...
  • 本申请实施例公开了一种针对图像的模型训练方法及装置。包括:获取包括多个第一图像样本的第一训练数据;利用第一训练数据对图像编码器进行预训练,其中利用图像编码器对第一图像样本进行第一编码,得到第一图像样本的第一隐空间表示,对第一隐空间表示进行切...
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