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  • 本申请公开一种图像分类方法及相关装置、设备、存储介质。图像分类方法通过提供使用包含可变性卷积模块和尺度内特征交互层模块的特征提取骨干网络进行多尺度特征提取,再通过多尺度特征融合模块,利用跨尺度多头自注意力机制选择性融合不同尺度的互补信息,在...
  • 本发明提供一种基于统计先验信息的目标框回归损失函数优化方法及装置,涉及计算机视觉技术领域。该方法包括:基于每个目标类别,根据训练数据集进行宽高比提取,获得第一宽高比数据集,并使用四分位距法进行离群值剔除,获得第二宽高比数据集;根据第二宽高比...
  • 本发明公开了一种基于变分自编码器的摄像头遮挡检测方法及装置,包括:采集摄像头拍摄的监控图像并进行预处理;通过训练后的变分自编码器对预处理后的图像进行特征提取和重构处理,得到潜在空间特征和重构图像;对监控图像和重构图像分块,提取图像块的局部计...
  • 本发明涉及适用于复杂地物场景的高光谱影像波段选择方法,包括:输入三维原始高光谱影像,通过融合交叉注意力机制的异构双通道三维卷积网络提取局部空间特征和局部光谱特征;对局部空间特征和局部光谱特征分别添加空间位置编码和光谱位置编码;将编码后的特征...
  • 本申请提供了一种模型训练方法、模型处理方法、装置、设备及介质,属于计算机技术领域。所述模型训练方法包括:获取待训练的目标模型,目标模型包括大语言模型和旁路模型,大语言模型是经历预训练后得到的模型;获取样本集,样本集包括第一类别的样本和第二类...
  • 本申请公开了一种图像生成模型的训练方法、装置、设备及存储介质,涉及计算机技术领域。所述方法包括:获取图像生成模型的至少一个训练样本,每个训练样本包括第一样本图像和第二样本图像;根据第一样本图像和第二样本图像,生成第一文本;通过图像生成模型根...
  • 公开了用于实现模型训练的方法、介质及电子设备,其中方法的包括:获取多个样本,并将多个样本作为候选样本,获得多个候选样本;根据各候选样本分别对待训练模型的当前动力学参数的影响,确定各候选样本的当前训练价值;根据各候选样本的当前训练价值,从多个...
  • 本发明公开了一种基于多时相遥感影像的滑坡样本制作方法。目前滑坡样本存在数量稀缺问题,导致滑坡智能解译效果不理想。本发明现场验证滑坡真实位置,在日期最新的遥感影像上绘制滑坡边界,形成初始滑坡矢量边界图斑;搜集该区域历史时期高分辨率遥感影像,将...
  • 本发明公开了一种基于Agent的RGB‑D智能眼镜多模态数据生成方法,包括如下步骤:构建模拟环境和部署Agent;使用部署Agent的驱动部分进行数据采集与初步生成;用Agent的辅助部分对生成的数据进行数据标注;通过Agent的控制部分对...
  • 本发明涉及虚拟教学技术领域,公开了一种用于虚拟体育教学的数据处理方法及系统,其中,一种用于虚拟体育教学的数据处理方法包括:收集学习者运动数据并进行预处理;分析学习者动作姿态与标准动作之间的差异;预测学习者的技能遗忘规律;生成个性化的复习策略...
  • 本发明公开了一种基于AIGC的稀缺样本数据增强方法及装置,包括获取稀缺样本数据,并将其中的样本图像和对应的第二文本描述一起分别输入至训练好的不同模式的视频模型,得到不同模式的第一视频;对各第一视频进行标注,标注出目标的位置和类别,并对标注的...
  • 本发明公开了基于目标区域增强的机器视觉暗光目标检测方法及系统;方法包括:获取暗光图像,采用Zero‑DCE预增强得到正常光图像;将正常光图像输入修改后的SAM模型,分割为前景和背景并二值化;构建特征指导模块FGM,通过知识蒸馏引导TGE‑N...
  • 本发明提供了一种优化机器可读区识别模型的训练方法及系统,应用于数据处理技术领域。本申请构建优化机器可读区识别模型训练流程体系信息;对优化机器可读区识别模型训练流程体系中的动态调整样本比例与低学习率微调策略进行联动处理,生成样本比例调整‑学习...
  • 本公开涉及人工智能技术领域,提供了一种基于文生图模型提升计算机视觉小模型泛化性方法及系统,该系统包括:S1:构建并优化文生图大模型;S2:基于目标检测对象的特征及场景需求,根据文生图大模型构建正负样本文本描述;S3:将正负样本文本描述输入至...
  • 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...
  • 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...
  • 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...
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