多分支网络相关论文
情感在人与人之间的互动中起着重要作用,在人机交互中也是如此。当机器能够感知到人类的情绪时,可以进行更具有个性化且具有针对性......
为解决行人重识别场景中图像背景噪声对行人特征提取的干扰问题,本文提出了一种基于区域生成网络(RPN)的行人重识别改进算法.使用R......
作为承载信息的重要载体之一,图像在国家重点需求和人类的日常生活中都有着重要的作用。但是由于光照条件、拍摄设备等因素的影响,......
现代社会发展越来越迅速,各国在公共安全方面投入的人力物力越来越多。伴随着监控技术的不断发展,许多公共场所都设有监控摄像头,......
车道线检测是自动驾驶的基本任务之一,用于规范和引导车辆行驶,具有重要的研究意义。传统算法使用车道线的几何、颜色等特征进行检......
行人重识别技术是在跨摄像头的不同场景下对特定行人的识别和检索,被广泛应用在公共安全、智能安防和人机交互等领域。由于在实际......
提出了一种基于二维(2D)转三维(3D)骨架的实时检测双分支子网络,可实现2D骨架关键点的3D估计和2D、3D骨架特征融合的人体3D动作识......
将全局特征与局部特征相结合是提高行人再识别(re-identification)任务识别能力的重要解决方案。以往主要借助姿态估计等外部信息......
随着深度学习的快速发展和行人重识别在视频监控、自动驾驶和公共安全等领域的广泛应用,基于深度网络的行人重识别已成为计算机视......
现有的行人重识别方法主要关注于学习行人的局部特征来实现跨摄像机条件下的行人辨识。然而在人体部件存在运动或遮挡、背景干扰等......
随着深度学习的兴起,近年来行人重识别性能提高的关键是如何构建具有分集特征挖掘的深度神经网络以获得行人图像的紧凑表达,而多分......
最近几年视频动作识别的性能有了显著的提高。当前大多数网络是通过改变主干卷积神经网络来提高性能,或者通过改变主干网络来探索......
针对遥感图像背景复杂且存在某场景图像中关键物体小且尺度变化较大,需提升模型表征能力来准确辨别各类场景的问题,提出了一种深度......
由于诊疗业务的增多,医院多业务分布式信息系统架构对医院网络的安全性、可靠性及高效性等方面提出了更高的要求。对此,文章采用DM......
电力检修现场中施工行为的规范关系到工作人员的人身安全,对电力行业的发展至关重要.为了从计算机视觉的角度对电力检修工作人员的......
行人重识别又称行人再识别,旨在通过匹配行人图像,联合部署在不同位置的非重叠监控摄像头来寻找特定行人,该技术对于智能视频监控......
为提高卷积神经网络在图像分类中的泛化性,提出基于多分支深度神经网络结构。使用ResNet(残差网络)的跨层连接结构构造多分支网络,......
