高分辨率网络相关论文
在器件大批量生产的情况下,单纯的通过人眼进行缺陷检测会产生较高的漏检率和错检率,已经无法满足工厂生产的质量要求和速度要求,......
针对多尺度、多纵横比的复杂场景下多类别目标的光学遥感图像目标检测问题，增强深度特征的挖掘，提出基于级联RCNN的改进算法。采用高......
基于光学图像对失效卫星部件的精确检测可以为失效卫星的定位与捕获等任务提供支撑。然而，失效卫星部件多为密集小目标，且其光照条件......
工业生产中钢化玻璃颗粒度检测通常依赖人工肉眼计数，人工计数效率低且容易出错。基于传统图像分割算法检测碎片需要特定光线、背景......
基于二维卷积神经网络(2DCNN)和三维卷积神经网络(3DCNN)的人体动作识别方法都存在运算量较大的问题,提出了关节点时空信息融合降......
为提高实际应用场景中行人的检测精度,提出了使用高分辨率特征提取网络HRNet(high-resolution representation net-work)并引入Gui......
为改善道路交通监测和保证智能网联交通系统的安全、可靠与稳定运行,提出了在路侧边缘平台中基于多通路高分辨率网络与注意力机制......
针对人体姿态检测过程中多尺度特征表达不充分的问题,本文利用选择性卷积核网络(Selective Kernel Networks,SKNet)的思想,提出了......
[目的]针对真伪卷烟包装鉴别任务对类别精度要求高、深度残差等网络不能提取出更具判别力特征的问题,本文从保证图像高分辨率表征......
针对槟榔片加工过程中自动化程度低,提出一种基于Mask R-CNN的槟榔片自动分级算法:采用改进高分辨率网络作为主干网络提取槟榔片表......
深度卷积神经网络是计算机视觉领域非常有效的方法。海量增长的图像数据和日益普及的智能设备都要求快速、准确地理解图像的内容,......
隧道围岩级别的准确预测对隧道施工建设具有重要指导意义.基于隧道掌子面围岩评价指标,结合独热编码构建样本数据库并建立隧道围岩......
在列车运行的过程中,司机需要保持固定坐姿,精神需保持集中,这个过程极易使人疲劳。机车司机处于疲劳状态下难以集中注意力,反应不......
针对经典语义分割算法中存在的模型庞大、训练困难以及多尺度目标分割等问题,基于空洞空间金字塔池化(ASPP)和高分辨率网络(HRNet)......
针对传统的桥梁裂缝检测算法具有抗噪能力差和难以处理复杂背景的裂缝图像,以及常规深度学习图像分割算法存在空间精确度低的问题,......
视网膜血管自动分割是实现糖尿病、心血管疾病,以及多种眼科疾病自助诊断的关键步骤。血管末端消失、血管与视盘相混淆是导致分割......
单声道歌声分离是指将单声道歌曲中的伴奏和歌声分离,在旋律提取、歌词识别、卡拉OK伴奏等方面有重要应用.针对当前时频谱图预测精......
目标检测逐渐成为视觉研究社区的关键领域,而其挑战之一是检测器难以准确地定位不同尺度的物体.面向图像中的目标检测应用,提出了......
现有的姿态估计只考虑如何提高模型的识别准确率,却忽略模型结构复杂和计算参数较多而无法在资源受限设备上高效运行的问题。针对......
监督学习通过从大量具有完整标签的训练示例中学习来构建预测模型,在各领域都取得了巨大的成功,但数据标注过程需要消耗巨大的成本......
人体姿态估计任务是计算机视觉领域中极具挑战性的问题之一,目标是检测出图像数据中人体的关键节点,比如头部、肩膀、臀部,在行人......
针对目前基于孪生网络的目标追踪算法对目标定位不精确,追踪漂移,鲁棒性不强等问题,提出一种基于高分辨率孪生网络的单目标追踪算......
输电线路异常目标检测是电力系统监控的重要环节。现有的检测方法并未针对输电线路场景进行有效设计,存在深度网络所提取的特征不......
针对目前利用人脸特征进行性别和年龄识别率较低的问题,提出一种基于改进高分辨率网络(improved high-resoultion net, IHRNet)的......
