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  • 本发明公开了一种基于卷积加性交互注意力与多层级特征融合的遥感图像分割方法及系统,包括:采集遥感图像并预处理后,输入训练好的分割网络模型;通过多层级卷积加性交互注意力网络提取初始低级特征,并通过卷积加性交互注意力机制进行局部上下文增强、空间域...
  • 本发明公开了一种基于空洞卷积神经网络再激活的DRF‑Net系统及方法,涉及计算机视觉与医学图像处理技术领域。所述方法包括:通过可视化网络编辑模块构建包含空洞卷积层与再激活层的深度神经网络,利用Kahn算法校验网络结构的循环依赖;在推理阶段,...
  • 本发明涉及一种基于改进PTv3模型的配电线路点云全景分割方法,包括收集获取配网线路点云数据,分成训练、验证和测试集;对点云数据集进行分割类别的语义标注;对点云数据集中属同一语义类别的实例进行实例标注;在Point Transformer V...
  • 本发明提供一种基于CA‑3DTransUNet模型的肺结节分割方法,涉及医学影像处理与深度学习技术领域。该方法包括:获取包含肺结节的初始CT图像;对初始CT图像进行预处理,得到预处理后的图像;将预处理后的图像输入预先训练完成的CA‑3DTr...
  • 本发明提供一种面向部分实例标注的弱监督病变分割方法及装置,属于图像处理技术领域,所述方法用于构建基于分割模型的元学习标签校正与特征对比学习框架;在所述学习框架的每次训练迭代中,依次执行以下步骤:通过选择性元标签校正机制,对未标注区域中前景概...
  • 本发明公开了一种基于多模态注意力融合的托盘孔位分割方法,属于仓储托盘智能识别定位领域,通过RGB‑D相机获取托盘图像并进行预处理;利用MobileNetV2主干网络并行提取RGB与红外深度图的多层级特征;通过创新的通道注意力融合(CAF)与...
  • 本申请公开了一种基于深度学习的工业焊缝缺陷检测方法及系统,涉及焊缝检测技术领域,解决了传统X射线焊缝检测依赖人工判读、效率低且精度不足的问题,该方法包括:第一阶段采用焊缝区域定位子模型定位焊缝区域以缩减检测范围,而后,通过旋转裁切模块生成水...
  • 一种基于多注意力引导与分层融合的RGB‑T语义分割方法及系统涉及图像处理技术领域。系统由双流编码器、判别性局部纹理感知、语义驱动的跨模态融合、语义强化单元和多尺度分层细化解码器构成,实现多模态特征在复杂交通场景中的高效融合与解析。判别性局部...
  • 本申请涉及一种基于虚幻引擎的语义分割图生成方法、装置、电子设备和存储介质。该方法包括:对场景对象挂载语义标签组件,将语义属性与场景对象强绑定,确保每个对象的语义信息可精准溯源,读取预先制定的语义规则配置文件,并根据语义规则配置文件为语义标签...
  • 本发明提出了基于不确定性感知的混合增强医学图像分割方法及系统,属于图像分割技术领域;包括构建包含学生模型和教师模型的双向混合增强框架,并进行医学图像分割,即:从医学图像数据集中随机选取两组无标签图像和两组有标签图像,采用预训练好的教师模型对...
  • 本发明提供一种基于图‑超图嵌入与几何校准的三维点云语义分割方法,属于计算机视觉与三维数据处理技术领域,首先构建并行的图‑超图嵌入层处理输入点云,应用图卷积来捕获点云精细的局部拓扑结构,同时利用超图卷积建模点集之间的高阶语义关联,再引入可学习...
  • 本发明涉及一种基于的海洋浮游动物实例分割掩码生成的方法,包括以下步骤:步骤1,对原始海洋浮游动物显微影像进行像素级实例标注和预处理,得到样本数据;步骤2,针对性地微调改进以适应浮游动物场景;步骤3,将样本数据送入微调改进后的的神经网络中,得...
  • 基于肿瘤定位损失优化的EOB‑MRI肝癌自动分割方法,属于深度学习驱动的医学图像分析领域。所述方法包括以下步骤:步骤一:影像数据的预处理;步骤二:Local_loss结构构建;步骤三:MedNext‑Loss模型的构建。本发明通过构建Loc...
  • 公开了一种免训练的参考式实例分割推理及内存库构建方法,获取目标图像及其密集特征图;将目标图像输入到候选掩码生成单元生成多个候选掩码;将每个候选掩码以及密集特征图输入到候选特征提取单元,得到每个候选掩码的候选特征表示;获取内存库中每个类别对应...
  • 本申请公开了一种图素实例的渲染方法和装置、存储介质及电子设备。其中,该方法包括:获取预先拍摄到的目标图像;通过将目标图像输入目标分割模型,得到与至少一个图素实例相匹配的实例分割结果和语义分割结果,其中,实例分割结果用于表示至少一个图素实例中...
  • 本申请公开了一种目标状态参数的确定方法及装置、存储介质及电子装置,涉及智慧家庭技术领域,该目标状态参数的确定方法包括:获取图像采集模块输出的目标对象的目标面部视频流,以及获取补光模块对目标对象所处空间进行补光后输出的补光状态信号;根据补光状...
  • 本发明涉及计算机视觉技术领域一种目标检测增强方法。获取目标检测模型在待检测图像中提取的多个不同层级的多尺度特征图,构建至少一组特征对;其中,特征对包括一个第一特征图和一个第二特征图,第一特征图的层级低于第二特征图;对第二特征图进行可学习的特...
  • 一种基于隐式语言引导的通用目标跟踪增强方法,包括以下步骤:步骤1)获取模板数据和搜索图像,通过补丁嵌入层将其转换为可处理的视觉嵌入向量;步骤2)隐式语言表示生成;步骤3)输入冻结的CLIP文本编码器提取高层语义语言特征;步骤4)对补丁嵌入后...
  • 本发明公开了一种基于类别层级语义建模的遥感细粒度目标检测方法,包括:对DETR架构的检测器的解码器进行特征解耦,将每一层拆分为分类分支和定位分支;两分支共享自注意力模块,但具有独立的目标查询向量、交叉注意力模块和前馈网络;在解码器分类分支输...
  • 本发明请求保护一种基于YOLO‑GLL神经网络的无人机轻量化小目标检测方法,包括以下主要步骤:S1,构建基于YOLOv8s的YOLO‑GLL目标检测模型,输入训练集图像完成模型训练;S2,通过含部分分组多尺度卷积模块的主干网络提取图像不同尺...
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