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  • 本发明属于深度学习技术、遥感图像分割领域,尤其为基于Transunet边缘信息强化与多维特征感知的遥感图像分割方法,该方法包括:S1,准备数据集;S2,构建遥感图片本文描述;S3,构建、训练遥感图像分割模型;S4,模型保存与测试。本发明设计...
  • 本发明公开了一种基于实例分割的仔猪窝均重估测方法,包括以下步骤:S1、数据采集;S2、数据预处理;S3、仔猪目标检测;进行仔猪目标检测;S4、构建实例分割模型OD_SeGAN,输出每只仔猪的实例分割掩码;S5、统计掩码区域内的像素点数,作为...
  • 本发明涉及图像生成技术领域,具体是一种动态内容感知的多尺度扩散优化方法,所述方法包括以下步骤:(1)通过预训练分割网络生成输入图像的语义热图,标识不同区域的语义复杂度;(2)基于所述语义热图及局部像素方差,动态调整扩散过程中各空间位置的噪声...
  • 本发明提供一种面向铁路点云的主动学习弱监督语义分割方法及系统,方法包括:获取语义分割网络模型的训练数据集,初始化为标记池数据和未标记池数据;构建语义分割网络模型;基于主动学习策略使用标记池数据对语义分割网络模型进行迭代训练,训练过程中基于循...
  • 本申请提供了嗜铬细胞瘤的图像分割方法、设备及介质,通过对嗜铬细胞瘤图像进行卷积得到细节特征;利用不同尺度的卷积层根据图像嵌入得到多尺度特征,将得到的多尺度特征与原始图像嵌入拼接得到新的图像嵌入,根据新的图像嵌入得到查询,根据细节特征得到键和...
  • 本申请公开了一种遥感图像分割方法及装置,应用于遥感图像分割技术领域,方法包括:利用SCFEMamba模型对遥感图像进行分割处理,得到地物区域的轮廓图,该模型通过将UNetMamba模型的前三个解码器中堆叠的两个视觉状态空间块替换为特征增强块...
  • 本发明公开了基于多损失函数融合的滑坡分割模型,具体涉及滑坡监测领域,用于解决滑坡区域精确分割和复杂场景下识别精度不足的问题,是通过多层次特征提取和自适应优化,实现了滑坡影像的精确分割,具备显著的有益效果。利用自适应通道响应与多尺度特征融合增...
  • 本申请涉及计算机视觉技术领域,特别涉及一种基于文本驱动的弱监督小样本部件分割方法及装置,其中,方法包括:提取图像特征并生成部件的文本原型;利用伪掩码生成模块计算像素级相似度,并为每个像素分配对应的部件类别标签,生成伪标签,从图像特征中提取视...
  • 本申请实施例提供了一种图像处理方法、装置、设备、可读存储介质及程序产品。该图像处理方法包括:对界面图像进行语义分割处理,得到初始语义分割图像,初始语义分割图像包含界面图像中的界面元素的界面元素图像;确定初始语义分割图像的第一掩膜图像,若第一...
  • 本发明公开了一种目标检测在线学习动态样本选择方法、系统、计算机设备及储存介质,该方法包括:通过蒙特卡洛Dropout采样获取待筛选样本的分类不确定性和定位不确定性;构建包含分类不确定性、定位不确定性、知识缺口匹配度等多维度特征向量;基于注意...
  • 本申请涉及目标检测技术领域,特别涉及一种基于条件感知的红外‑可见光融合目标检测方法及装置,其中,方法包括:获取第一和第二图像数据;提取第一和第二多尺度特征;通过环境编码器与可学习嵌入得到环境令牌;利用特征适配器提取第三和第四多尺度特征;通过...
  • 本发明涉及遥感视频目标检测技术领域,具体公开了一种基于三分支时空建模的遥感视频弱小目标检测方法与系统。该方法以连续多帧图像序列作为输入,首先通过三分支时空编码器分别提取空间分支、时间分支与时空分支的特征信息;三路分支输出的特征随后在编码器中...
  • 本发明涉及遥感目标检测技术领域,尤其是指一种基于多层级知识蒸馏的遥感目标检测方法及装置,包括:将遥感图像分别输入教师模型和学生模型,提取多层级特征;以移位局部特征协同蒸馏模块对低层级特征进行蒸馏,利用局部空间特征建模增强学生模型对小目标的识...
  • 本申请提供了一种病理图像视觉定位的方法及系统、设备、存储介质,属于图像识别技术领域,该方法包括:基于目标病理图像提取视觉特征,基于第一文本描述确定语义特征向量和知识特征向量;目标病理图像为待进行目标区域定位的病理图像,知识特征向量用于表征与...
  • 本发明公开一种基于多模态大模型的轨道缺陷检测方法及装置,涉及轨道检测技术领域。方法包括:基于轨道训练样本、待训练的基础多模态大模型以及扩散去噪解码器进行基于轨道知识的后训练微调处理,得到第一基础多模态大模型;基于轨道训练样本以及第一基础多模...
  • 本发明公开了一种基于改进鲸鱼优化算法的船载雷达溢油检测方法及系统,涉及图像处理与模式识别技术领域。本发明的技术要点包括:对获取的船载雷达图像进行预处理;提取预处理后的图像的显著性边界比特征;基于显著性边界比特征提取ROI图像;利用改进的鲸鱼...
  • 本申请提供了一种基于结构引导项的TOF图像目标检测模型训练方法,包括:对红外图像和深度图像进行预处理以形成多通道输入张量;将输入张量输入至目标检测模型,并通过模型中的结构感知注意力模块融合红外图像与深度图像的特征,生成中间特征图;将中间特征...
  • 本申请提供了一种敏感目标检测方法,可以应用于人工智能技术领域。该敏感目标检测方法包括:获取目标图像;通过目标检测模型对目标图像进行处理,得到敏感目标检测结果;其中,目标检测模型包括动态深度可分离卷积模块,动态深度可分离卷积模块包括多个不同卷...
  • 本发明公开了一种基于解耦对比学习的RGB‑D显著目标检测方法,结合多模态建模中的结构异质性问题,利用深度模态的频域结构优势与Transformer的长距离建模能力,设计了融合表达增强、模态协同感知与结构判别学习一体化的显著性检测框架。通过引...
  • 本发明公开了一种轻量化的面向目标检测模型小样本增量更新方法,(1)使用YOLO的轻量优化版作为目标检测的骨干网络;(2)采用多粒度知识蒸馏模块来减轻灾难性遗忘问题;(3)采用选择性结构冻结模块,用于在增量学习期间保持稳定性,通过创新的融合微...
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