弱监督相关论文
图像语义分割是计算机视觉任务的预处理方法,它被广泛应用于自动驾驶、场景解析和机器人等领域。随着深度学习的快速发展,图像语义......
语音增强是语音信号处理领域一种传统且依然非常活跃的研究分支。单通道语音增强是指从单个麦克风采集的带噪语音中尽可能恢复出干......
面部动作单元（Action Units,AU）是一组用于描述面部肌肉运动的编码,AU识别在微表情识别、疼痛检测、测谎等方面有广泛的应用。但受情......
图像语义分割指利用图像中高级语义信息对图像中的每一个像素点进行分类,高级语义信息是图像区域中所包含对象的类别信息。传统图......
图像去雾是计算机视觉领域中的热点研究方向之一。在人工智能（Artificial Intelligence,AI）技术高速发展的今天,安保监控、无人车驾......
学位
随着在线购物网站的普及,越来越多的人通过网购服饰来节省自己的时间。真实的模特穿衣效果,可以提升用户选购体验,降低用户和商家......
近年来,得益于人工智能的进步以及深度学习和神经网络的创新,计算机视觉领域近年来取得了长足的飞跃。小至计算机视觉领域,大至人......
机器听觉指的是机器通过分析声音信号获取信息的能力。随着智能化时代的到来,机器听觉受到日益广泛的关注。其中一个重要的任务是......
文本作为沟通和协作的重要工具,在社会中扮演着重要的角色。同时在现代化社会中,由于图片和视频等数字化内容的快速发展,对其中的......
随着互联网上信息量的快速增长,人们对信息检索效率的要求越来越高。如何从互联网上高效的获取信息成为一个重要的问题。搜索引擎......
随着科学技术的发展,每天都会产生海量视频数据,这些数据与我们生活有着紧密联系。如何有效利用这些数据为我们的生活带来便捷,是......
图像语义分割旨在实现图像像素级区域分割与识别,是多媒体分析、计算机视觉等众多任务的基础步骤。由于存在类内的差异性、类间的......
随着计算机技术的高速发展,软件的规模和复杂度在不断提升,软件缺陷带来的经济损失和测试代价十分之高,利用软件缺陷预测技术可以......
近年来,随着图形处理器的发展,机器并行运算能力得到提升,促进了深度学习技术迅猛发展。在计算机视觉处理领域,得益于上述进展,研......
近年来随着视频数量爆发式增长,视频内容理解的相关算法得到了广泛的研究。目前视频内容理解主要包括动作识别、时序动作检测和视......
视频中的行人跟踪与计数是计算机视觉方向的重要研究领域。近期,基于相关滤波（CF）方法在视觉目标跟踪任务上展示出良好的性能。然而,......
基于视觉的手部3D姿态估计及形状重建是实现人机交互的重要环节,在虚拟现实、智能机器人等领域具有广泛应用。近年来,深度学习和神......
视频分割方法对于众多计算机视觉任务非常重要,尤其是在影音娱乐的视频交互应用中。基于深度学习的视频分割方法在测试数据集上显......
非聚焦模糊区域检测是为了检测图像中非聚焦模糊区域和聚焦清晰区域,是一种像素级任务,在自动聚焦、图像恢复等计算机视觉领域有着......
针对阿尔兹海默症(AD)患者和正常(NC)人之间核磁共振成像(MRI)图像差别小、分类难度大的问题,提出了基于改进VGG网络的弱监督细粒......
互联网经济迅速发展,网络上由用户产生的数据越来越多,且大部分是文本数据。巨量的数据中蕴含众多有价值的信息,如何从复杂的文本......
随着深度学习等相关人工智能技术在社会生活中落地应用,人工智能技术已经逐步深入到人类生活与生产的方方面面。但是仍然也有很多......
目标检测是计算机视觉中非常重要的课题之一,主要任务是检测图片中存在物体类别并给出定位。目标检测在医学图像检测、无人超市、......
文本分类是自然语言处理中一项基础而重要的任务。在网络信息急剧膨胀的今天,文本分类可以在一定程度上解决信息杂乱的问题,有利于......
图像语义分割因为其应用广泛,有很重要的实际价值和理论意义,一直受到工业人员和研究学者的重点关注。随着大数据和云计算的兴起,......
随着人工智能的不断发展,将深度学习应用于医疗影像分析,可以帮助医生定位病症、分析病情并做出诊断。在临床实践中,支持分类结果......
视频异常检测技术可实现从大量数据中发现可疑或异常的情况,并及时预警。针对弱监督条件下监控视频中的火灾、爆炸、交通事故三类......
目前,甲状腺癌症已经成为世界上癌症发病率增长最快的癌症之一。对甲状腺癌进行早期诊断可以显著降低患者死亡率,借助甲状腺穿刺细......
时序行为检测任务的目标是,对输入视频中发生的每个行为进行分类,同时检测每个行为发生的起止时间。基于训练阶段所使用标注的不同......
大多数的用户在网络上发布图像或者视频之前,会使用一些图像处理软件来编辑人脸图像,例如磨皮、祛痘等操作,而经过编辑后人脸图像......
随着深度学习技术的广泛发展,细粒度图像识别技术成为当前计算机视觉领域研究的热点。细粒度图像识别的方法可以分为需要人工标注......
图像分类是计算机视觉任务中的重要组成部分,其关键是如何进行特征选择。从使用传统方法提取图像的手工特征,到使用卷积神经网络(C......
随着航空航天和成像技术的快速发展,通过星载、机载、智能设备等获取到的图像数据与日俱增。对于这些海量图像的解译工作更是渗透......
科技的发展带来了丰富而实惠的计算资源,使得计算机视觉和图像处理领域偏爱基于机器学习,尤其是深度学习的方法:用海量数据训练巨......
显著性目标检测旨在模拟人的视觉系统来突出图像中最重要的目标区域。作为一个预处理步骤,显著性目标检测有效地辅助数字图像的处......
图像分割是计算机视觉和图像处理领域的核心研究问题之一。语义图像分割,作为其中一个重要的研究分支,其目标是将给定图像中的每个......
目前,产品质量视觉检测中主要使用依赖人工提取特征的传统视觉检测算法和机器学习算法。面对复杂多样的缺陷检测任务,这些算法受限......
学位
命名实体识别(Name Entity Recognition,NER)旨在识别自然文本中具有明确意义的实体,主要包括地点、人物和组织机构等类别。它是自......
口腔白斑(OLK)是一种癌前病变,由于其与口腔内健康组织有视觉相似性,导致难以准确区分。目前对OLK的诊断主要来自专业医生的经验,......
学位
图像语义分割在自动驾驶、场景理解、医学等方面有着广泛的应用,但现有语义分割技术具有图像分割边缘粗糙、分割精度不高、标签过......
随着移动互联网的发展,人们对基于位置的服务需求日益增长。以GPS为代表的卫星定位系统在室外导航和定位中可以满足绝大多数的需求......
图像语义分割是将一幅图像分割成语义类别不同的区域。现有的大多数语义分割方法都是基于全监督学习的,这就需要像素级标注的数据......
我国的钢铁和铝材等金属产品产量大,在生产的过程中,由于各种因素,比如材料的问题或者流水线生产中各个工序的误差,会生产出表面有......
智能交通系统中一个研究方向是车型识别。传统的车型识别无法表征高层语义信息,仅仅通过粗粒度的车型识别无法满足实际需求,而细粒......
