多层特征融合相关论文
目标检测是当今机器视觉领域中最为活跃的研究课题之一,广泛应用于缺陷检测、卡口监控等诸多领域,其本质是从二维图像中准确定位出......
针对一阶段目标检测算法对自动驾驶领域中复杂场景下目标检测能力弱等缺点,提出一种基于改进YOLOv5的多层特征融合算法M-YOLO。为......
针对现有目标检测算法在自动驾驶等领域的车辆目标检测中存在检测精度不高,实时性和鲁棒性较差等问题,本文提出一种基于YOLOv5的车辆......
为了解决现有的深度学习点云分类方法对局部特征挖掘不充分的问题并提升不同层级特征融合的质量,提出了一种基于图卷积和多层特征融......
人脸检测是人脸识别技术中的关键一步,在计算机视觉领域中有着许多研究与应用。在大多数研究工作中,实际场景环境会影响人脸图像采......
现代社会中所有生产生活都与电息息相关,在巨大的用电量需求下,电力系统的规模不断增大,超高压输电线路应运而生。对于输电线路来......
行人检测和人体姿态估计是计算机视觉领域备受关注的研究方向。行人检测是通过对图像或者视频中的行人特征进行分析,检测出行人所......
计算机视觉是计算机领域研究的重要分支,一直以来倍受学者、专家关注。其中机器视觉中的单目标跟踪方向,由于其在实际生活中被广泛......
为解决卷积神经网络(CNN)在二维路面灰度图像裂缝自动检测中存在的识别效率和精确度低的问题,首先提出了一套基于转置CNN层间特征......
SiamRPN这种基于锚点机制的跟踪算法对目标尺度变化、剧烈形变以及旋转等问题鲁棒性不强,针对此问题提出了一种基于无锚点机制与在......
人脸特征因其所包含的性别、表情、身份及年龄等大量信息,在公共安全、智能服务、人机交互等领域显得至关重要。基于人脸特征的人......
面部表情包含着丰富的情感信息,包括人的心理活动和自然思想状态等,深刻影响着人与人之间的交流体验。人脸表情识别技术作为计算机......
提出了一种基于深度学习的3D脑肿瘤核磁共振图像(MRI)自动分割方法。为了降低分割难度,采用三级级联网络的策略分割脑肿瘤的三个子......
作为图像处理、模式识别、计算机视觉等众多学科交叉的研究热点,目标跟踪受到国内外专家学者的持续关注。目标跟踪被广泛应用于视......
高光谱遥感技术一直以来是遥感领域的一个研究热点,在很多实际场景中产生了良好的社会经济效益。因此不断改进和完善高光谱数据的......
双目立体视觉是计算机视觉领域内的一项重要研究课题,它通过一个场景在不同视角下捕获的多个二维成像可以重建3D场景,在无人驾驶、......
随着深度学习的不断发展,越来越多基于监督学习的分类算法被引入到了实际遥感图像的场景分类中。然而,这类基于监督学习的场景分类......
车辆检测是传统目标检测的一个实际应用领域,在监控、无人驾驶和智能交通等领域拥有广泛的应用前景。传统的车辆检测算法受限于提......
随着经济的快速发展,汽车在日常生活中扮演着越来越重要的角色,在给人们带来便携和舒适的同时,也给道路交通带来了很大压力。为解......
当前,电力杆塔的巡检逐步从人工巡检转变为无人机巡检,对无人机拍摄到的大量图像以人工判读的方式分析和识别图像中部件的位置和缺......
随着互联网技术的更新迭代,以图像为代表的多媒体信息的数量开始爆炸式增长。而文字作为一类具有强语义信息的数据,对无人驾驶、机......
通过深度学习模型对室内楼道环境的视觉信息进行处理,帮助移动机器人在室内楼道环境下自主行走。为达到这个目的,将楼道环境对象分......
针对Faster R-CNN目标检测算法中小目标检测精度不高和定位不准确的问题,提出一种基于多层特征融合的小目标检测方法。运用多层特......
车辆检测是智能交通系统中的基础组成部分,解决复杂环境下的车辆检测问题有利于提升整个智能交通系统的鲁棒性。传统的根据人工规......
在满足鲁棒性、独特性前提下,为了提高视频指纹系统紧凑性,提出一种端到端的深度度量学习视频指纹算法.网络整体框架由权值共享的......
随着深度学习的快速发展,基于深度学习的场景识别方法逐渐取代传统的基于手工特征的场景识别方法,成为未来研究的主要方向。针对基......
车辆检测是自动驾驶系统中比较基础的环节,其性能对自动驾驶系统的性能具有重要的影响。相比激光雷达等主动传感器,视觉传感器即摄......
根据Global Caner发布的最新数据:乳腺癌是全球女性中最常见的恶性肿瘤之一,2012年,全世界女性新发乳腺癌病例约为167.1万,在女性......
ue*M#’#dkB4##8#”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:(100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
人脸识别是同属于人工智能领域和生物特征识别领域的一个重要课题,是图像分析与理解的一种非常成功的应用,因其在商业、安全、身份......
目标检测是计算机视觉领域的基本任务之一,而设计高效的目标检测算法一直是研究者们所追求的。本文从深度学习中的多尺度特征角度......
针对激光雷达低空风切变信号图像的类型识别问题,提出了一种基于深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)的多......
图像匹配技术是计算机视觉领域的关键技术之一,在各个方面均有着广泛的应用。传统的图像匹配算法依靠浅层特征,在现实应用中,为适......
超分辨率(SR)重建技术利用较低成本来提升低分辨率(LR)信号的图像质量,为航天航空、郊外环境及军事目标检测、城市交通和安防监控......
图像语义分割是计算机图像领域的一项基础任务,也是机器理解图像的关键步骤。早期的图像分割方法通过图像本身的特征将其划分为不......
在过去的几十年中,计算机视觉和多媒体理解成为计算机科学的重要研究领域。同时,移动目标的视觉跟踪作为计算机视觉中最重要的应用......
在对中分辨率遥感图像进行场景分类时,传统的特征提取方法无法提取全面的特征,若使用卷积神经网络进行场景分类,同一大小的卷积核......
语义分割是图像理解过程中的一个关键问题。目前全卷积网络(Fully Convolutional Network,FCN)成为语义分割任务的主流模型。但是......
为了进一步提高性别识别的准确率,提出了一种基于多层特征融合与可调监督函数机制的结合的卷积神经网络(L-MFCNN)模型,并将之用于人脸......
显著性检测是计算机视觉方向的子任务,与人眼注意力机制紧密相关。对它的研究,不仅可以帮助了解人类的视觉机制,也能够广泛应用于......