【摘 要】
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针对现有图像去雾方法因空间上下文信息丢失而无法准确估计大尺度目标特征,导致图像结构被破坏或去雾不彻底等问题,本文提出了一种基于误差回传机制的多尺度去雾网络.网络由误差回传多尺度去雾群组(Error-backward Multi-scale Dehazing Group, EMDG)、门控融合模块和优化模块组成.其中EMDG包括误差回传模块和雾霾感知单元,误差回传模块度量相邻尺度网络特征图之间的差异
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针对现有图像去雾方法因空间上下文信息丢失而无法准确估计大尺度目标特征,导致图像结构被破坏或去雾不彻底等问题,本文提出了一种基于误差回传机制的多尺度去雾网络.网络由误差回传多尺度去雾群组(Error-backward Multi-scale Dehazing Group, EMDG)、门控融合模块和优化模块组成.其中EMDG包括误差回传模块和雾霾感知单元,误差回传模块度量相邻尺度网络特征图之间的差异,并将生成的差值图回传至上一尺度,实现对结构信息和上下文信息的有效复用;雾霾感知单元是各尺度子网络的核心
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提出一种基于注意力叠加与时序特征融合的目标检测方法.在端到端目标检测(DETR)网络的基础上,依据注意力机制特性,使用注意力权重叠加的方式提取目标物像素级标识,用于实例轨迹的划分.为使目标检测与轨迹跟踪协同作用,通过时序特征融合的方式融合之前轨迹跟踪信息,调整当前帧目标检测效果,从而充分利用视频载体提供的时间维度信息.在公开数据集上,对文中方法进行验证,结果表明:文中方法能有效识别被遮挡的目标物,
跨光谱人脸检测在活体人脸识别、体温筛查等领域有着重要的应用价值.众所周知,可见光人脸易于检测,然而红外人脸难于检测,因此借助可见光图像的人脸检测结果进而完成红外人脸检测是一种有效的解决方案.但是跨光谱图像之间不可避免的存在偏差,导致检测精度不高.为了解决这一问题,本文提出了一种弱对齐跨光谱图像的人脸检测算法,该方法基于跨光谱图像之间的偏差设计了候选框布置策略,并在此基础上提出了跨光谱特征表示方法用
针对霾环境中图像降质导致的传统深度估计模型退化问题，提出了一种融合双注意力机制的基于条件生成对抗网络(CGAN)的霾图像深度估计模型。首先，对于模型的生成器，提出了融合双注意力机制的DenseUnet结构，利用密集连接和跳跃连接加强信息流动的同时，提取直接传输率图的底层结构特征和深层深度信息。然后，通过双注意力模块自适应调整空间特征和通道特征的全局依赖关系，同时将最小绝对值损失、感知损失、梯度损失
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边界框回归分支是深度目标跟踪器的关键模块,其性能直接影响跟踪器的精度.评价精度的指标之一是交并比(Intersection over Union, IoU).基于IoU的损失函数取代了?_n-norm损失成为目前主流的边界框回归损失函数,然而IoU损失函数存在两个固有缺陷:一个是当预测框与真值框不相交时IoU为常量0,无法梯度下降更新边界框的参数;另一个是在IoU取得最优值时其梯度不存在,边界框很
纳米复合水凝胶(nanocomposite hydrogels, NC)作为人工软骨修复材料有很大的应用价值和吸引力.由于NC水凝胶具有与天然软骨细胞外基质(extracellular matrix, ECM)相似的结构,以及较好的力学性能、刺激响应性等优势,是软骨修复的理想支架材料.本综述详细介绍了用于人工软骨的NC水凝胶的最新研究进展,并按其成分加以分类,同时,介绍了其新型制备方法及使用范围,