可变形卷积相关论文
针对传统卷积神经网络U-Net对早期肝脏肿瘤的分割精度低的问题,在U-Net的基础上提出了基于深度Q学习和可变形卷积U-Net的肝脏肿瘤......
为了解决植保无人机作业时，传统田间障碍物识别方法依赖人工提取特征，计算耗时较长，难以实现在非结构化田间环境下实时作业识别的问题......
针对新能源汽车电池集流盘中因目标缺陷分布杂乱、尺寸跨度大和特征模糊而易出现误检、漏检的问题，提出一种基于多尺度可变形卷积的......
脑电信号是大脑在处理任务时,在对应工作区域由大量功能相似的脑细胞产生的有规律的电生理活动。将这些信号进行收集,传输到电脑端......
探讨基于改进的YOLOv5织物疵点检测算法。为了增强网络模型的特征提取能力，在主干特征提取网络的卷积层中引入可变形卷积，并设计ResD......
绝缘子是输电线路上的重要部件之一，利用无人机巡检准确的检测出绝缘子及其缺陷是保障电力安全输送的重要手段。针对目前主流目标检......
针对YOLOv3检测算法的深层特征不明显，提出基于YOLOv3目标检测的深层特征增强算法，一是在backbone中引入可变形卷积（Deformable Convo......
近年来,随着各式各样的网络学习网站和电竞直播行业的兴起,屏幕内容视频这种特殊类型的视频逐渐与人们的生活密不可分,与此同时,屏......
针对工件表面图像中划痕缺陷尺寸比例异常、尺度变换大、背景纹理复杂等问题，提出一种基于无锚框关键点的工件表面缺陷检测算法AFKP......
针对目前带钢表面缺陷检测方法无法适应缺陷形状不规则、尺度不一、背景复杂等问题，提出了一种基于Faster-RCNN的改进网络，在主干网......
样本失衡困扰目标检测任务良久,目标检测任务中的样本失衡包含了正负样本失衡、难易样本失衡、小目标与大、中目标失衡等。目前,针......
针对无人机航拍图像中目标场景复杂、小目标多、遮挡严重的问题，提出了一种融合目标遮挡信息的改进DDETR（Deformable DETR）的无人机目......
视觉跟踪广泛应用于安防监控、虚拟现实、工业制造等领域,其作为人工智能技术重要组成部分,是国内外广大学者的研究重点与热点。视......
国家统计与数据分析中心的报告指出,疲劳驾驶是导致车祸的主要因素之一,在车祸出现之前,假如驾驶员的反应能够提早0.5秒,将可以减......
针对目前铝型材表面瑕疵检测系统检测效果差的问题，提出了一种基于深度学习的铝材表面缺陷检测系统。首先，适当改变主干网络的深度和......
期刊
针对群养饲喂模式下猪群易因聚集遮挡、猪体粘连而影响图像分割的问题，本文对无锚框单阶段实例分割Blend Mask算法进行了相应的改进......
在人类视觉机制中,与众不同的事物会吸引更多的注意力,而显著性目标检测是通过模仿人类视觉机制,在目标检测的基础上,提取出图像中......
木材是一种重要的自然资源,但是木材的缺陷会严重影响其商业价值,为了提高木材的利用率,在对木材加工时需要对缺陷进行检测分割处......
目标检测是计算机视觉领域中的重要任务,在实际生活中也有着广泛的应用。随着互联网技术与通信技术的飞速发展,视频数据逐渐成为生......
近年来,随着各种高分辨率和高刷新率显示设备的迅速普及,人们对于视频图像的质量要求也在不断提高,视频超分辨率是解决当前人们需......
经济水平的腾飞与人口数量的增长,加速了社会对生活塑料制品的更新速度以及更多需求的产生,同时,带来了废杂塑料产量的飞速上升与......
针对动态场景下的非均匀运动模糊问题，提出了一种基于细粒度多尺度注意力残差模块（CA-Res2Net）和可变形卷积（Deformable Convolution）的......
胰腺是人体消化系统的重要组成器官,具有外、内分泌功能。外分泌腺负责分泌胰液,用于消化糖、脂肪和蛋白质;内分泌腺由胰岛组成,通......
特征点提取是图像处理领域的一个重要方向,在视觉导航、图像匹配、三维重建等领域具有广泛的应用价值;基于卷积神经网络的特征点提......
塑料制品的产量和种类的飞速增长,给废杂塑料的回收带来极大的挑战;目前面对恶劣和高强度的工作环境,仍然依靠大量人工分拣,无疑亟......
针对传统卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)在立体匹配过程中存在信息损失和耗时等问题,提出了基于可变形和深度可......
交通信号灯倒计时数字的快速检测和准确识别可以提高驾驶的安全性,减少交通事故的发生.针对目标检测算法在交通信号灯倒计时数字检......
交通标志检测是智能驾驶中的关建技术,对于无人驾驶以及汽车辅助系统都有较大的研究价值。自然交通场景中汽车行驶速度快,对于检测......
磁共振成像由于其无辐射、多参数、对比度高等特性,被广泛应用到医学成像领域。但是其过长的数据采样时间限制了其应用。自磁共振......
图像分类在当今计算机视觉领域占据着重要的地位,通用目标分类在目前深度学习飞速发展的时代几乎已经不存在问题,而细粒度图像分类......
深度学习的兴起引发了人工智能领域的研究热潮,深度卷积神经网络是计算机视觉领域中非常可靠的方法。随着图像数据显著增加和智能......
视频行为分析是计算机视觉领域重要的研究课题,在智能安防、医疗监护、人机交互、虚拟现实、自动驾驶等领域有着广泛的应用价值,其......
可变形卷积网络在计算机视觉任务中被广泛使用,在目标检测、语义分割、目标分类以及视频动作检测等多种领域中都展现出良好的性能......
当前,随着深度学习和医疗设备的高速发展,医学图像数据的种类和规模都呈现出井喷式的增长,面对海量图像数据的处理消耗大量的人力......
针对基于语义分割的车道线检测方法存在的特征表述模糊、语义信息利用率较低的问题，采用实例分割算法，提出基于改进混合任务级联（HTC）......
无人机航拍目标检测是计算机视觉领域的热门研究方向,相关技术可以广泛地应用于城市建设的各个领域。相比于地面检测,航拍目标检测......
随着计算机视觉技术的不断进步,目标跟踪技术飞速进步,但在目标跟踪过程中,背景干扰、遮挡、低分辨率和目标形态变化等因素都会对......
当前计算机辅助诊断技术日趋成熟,在进行辅助诊断时需要输入有效的数据集,因而,在数据上传至系统前,对于数据的合法性检查问题就显......
跨年龄人脸识别作为通用人脸识别研究的细分方向之一,在金融、安防监控、智能手机应用等诸多领域都具有重要的应用价值。跨年龄人......
随着遥感和计算机技术的快速发展,大批高分辨的对地观测卫星应运而生,提供了海量优质的遥感数据资源。不同于拍摄距离较近的一般图......
随着医学影像技术的迅速发展,健康医疗已步入大数据新时代,其中医疗大数据中90%的数据来自医学影像。因此,如何从海量医学影像数据......
图像超分辨率技术一直是计算机视觉等领域的热门研究方向,其主要任务是将一张低分辨率图像通过某种规则恢复成高分辨率图像。低分......
为了有效解决类间相似度高、类内差异化大、数据类别不平衡的皮肤病变识别,提出了基于改进AlexNet的可变形卷积网络皮肤病变识别算......
包括图像语义分割和图像实例分割在内的图像分割任务是计算机视觉领域的重要课题。传统图像分割方法往往需要先人工提取特征,再进......
深度卷积神经网络在各个领域都表现出很好的效果，与之伴随的是庞大的计算量和参数量。针对当前基于深度卷积神经网络的目标检测算法......
针对自动驾驶场景中物体特征信息有限、模板不适应目标几何形变的问题,提出一种通道注意力机制与可变形卷积结合的网络框架.该方法......
针对深度学习文本检测算法存在运行速度慢、模型体积大等问题,提出了基于改进的YOLOv3(You Only Look Once v3)文本检测方法(mobil......
