语义分割作完成像素级的分类任务,上下文信息对分割的性能有重要的影响.为了获取更丰富的上下文信息,采用ResNet作为主干网络,设计......

进入21世纪以来,情感分析已经发展成为自然语言处理（NLP）中最活跃的研究领域之一。在数据挖掘、网络挖掘、文本挖掘和信息检索方面也......

Accurate pancreas segmentation is critical for the diagnosis and management of diseases of the pancreas.It is challengin......

For flow-related design optimization problems, e.g., aircraft and automobile aerodynamic design, com-putational fluid dy......

Event temporal relation extraction is an important part of natural language processing.Many models are being used in thi......

Long-term prediction is still a difficult problem in data mining.People usually use various kinds of methods of Recurren......

Network traffic classification,which matches network traffic for a specific class of different granularities,plays a vit......

Online news platforms have attracted massive users to read digital news online.The demographic information of these user......

Online news platforms have gained huge popularity for online news reading.The topic categories of news are very importan......

Text correction after automatic speech recognition(ASR)is an im-portant method to improve the speech recognition system.......

In the field of Natural Language Processing(NLP)of Mongolian,Named Entity Recognition(NER)has great significance.The tra......

Distant supervision is an effective method to generate large-scale la-beled data for relation extraction without expensi......

In recent years,mining opinions from customer reviews has been widely explored.Aspect-level sentiment analysis is a fine......

Relation extraction is an important part of many information extrac-tion systems that mines structured facts from texts.......

Answer selection is a crucial subtask of the open domain question answering problem.In this paper,we introduce the Bi-di......

随着视频技术的飞速发展,越来越多的视频应用逐步进入人们的生活中,因此对视频质量的研究很有意义。基于卷积神经网络和循环神经网......

针对监控视频中的多尺度近岸舰船检测问题,提出了一种基于特征重聚焦网络的舰船目标检测算法,设计了由多维特征聚合模块(MFAM)与注......

为提升水下图像的增强效果,提出了一种基于金字塔注意力机制和生成对抗网络(GAN)的水下图像增强算法,该算法将生成对抗网络作为基......

针对相衬显微镜采集的细胞图像具有亮度不均衡且细胞与背景对比度较低的问题,提出一种以U-Net为基本框架,结合残差块和注意力机制......

基于注意力机制的神经网络可重点提取样本中关键区域的特征信息,将此特点应用于偏振图像目标分类任务中有助于充分获取不同偏振图......

由于传统的视觉里程计(VO)存在实现过程繁琐、计算复杂等问题,提出了一种基于改进双流网络结构的VO。所提VO使用双流卷积神经网络......

壁画图像具有结构细节丰富,纹理复杂、色彩多变的特点,而基于卷积神经网络的图像超分辨率算法重建的壁画图像存在纹理模糊和边缘锯......

针对真实场景中因行人相互遮挡难以被精确检测的情况,提出一种基于注意力机制的特征提取增强检测算法。首先,通过添加注意力模块学......

针对长短时记忆网络(LSTM)不能有效地提取动作前后之间相互关联的信息导致行为识别率偏低的问题,提出了一种基于Bi-LSTM-Attention......

随着5G的发展和多种显示终端的出现，图像重定向算法受到了广泛的关注和研究。目前大多数的算法没有考虑到重定向后图像的美学分布，从......

针对火灾小目标、多目标、边缘模糊等情况而导致其检测精度不佳的问题，提出了一种基于YOLOv3改进的火焰目标检测算法。通过改进特征......

高光谱成像能够提供比普通RGB图像更全的光谱信息,在监测自然环境变化、农业植被土壤分类等具有广泛的应用。从单幅RGB图像重建高......

针对结肠息肉图像中息肉颜色与背景颜色相似、息肉大小不一等影响分割效果的问题,提出了一种改进的双U型结构的结肠息肉图像分割网......

针对视网膜图像中血管细小而导致其分割精度低等问题,通过在U-Net网络中引入Inception、空洞卷积与注意力机制等模块,提出一种改进......

针对全卷积孪生(SiamFC)网络算法在相似目标共存和目标外观发生显著变化时跟踪失败的问题,提出一种基于注意力机制的在线自适应孪......

针对机载LiDAR点云中几何结构复杂和不同地物尺度变化大导致小目标点云分类准确率低的问题,本文提出了一种基于通道注意力机制进行......

细粒度图像之间具有高度相似的外观,其差异往往体现在局部区域,提取具有判别性的局部特征成为影响细粒度分类性能的关键。引入注意......

针对全卷积神经网络在图像分割中信息遗失、依赖固定权重导致分割精度低的问题,对U-Net结构进行改进并用于脑肿瘤磁共振(MR)图像的......

针对指静脉提取困难和识别精度不够高等问题,提出了一种基于ResNet改进的手指静脉识别方法。首先,使用深度超参数化卷积(DO-Conv)......

针对传统视觉注意机制在室内三原色(RGB)图像视觉显著物体检测中存在的运算复杂、检测精度低等缺点,提出了一种融合深度信息的室内......

针对当前视网膜图像分割方法中存在的细小血管像素模糊以及较厚视网膜血管边缘细节丢失等问题,本文设计了一种基于改进U-Net与Mini......

为了提高基于双目视觉中立体匹配在弱纹理场景下的精准性,提出了一种基于注意力机制特征提取的三维重建算法。利用卷积神经网络(CN......

针对当前遥感目标检测方法只能识别出遥感目标的类别及位置,无法生成与遥感图像内容相关文本描述的问题,提出了一种基于注意力和强......

针对多尺度目标检测问题,提出一种基于深度注意力机制的多尺度红外行人检测方法。首先,选取较为轻量级的Darknet53作为深度卷积特......

基于串联(concat)操作的特征融合方法仅仅融合了相邻尺度的特征,并没有充分利用来自其他尺度的输出特征。并且,串联操作只是在通道......

随着近年假脸合成技术（DeepFake）的发展，当前社交平台充斥着通过换脸技术生成的海量假视频，虽然假视频可以丰富大众的娱乐生活，但是它同......

基于深度学习的目标检测方法是当前计算机视觉领域的研究热点,但在小目标的检测问题上,基于深度学习的检测器存在较多的漏检。高光......

Named Entity Recognition(NER)for cyber security aims to identify and classify cyber security terms from a large number o......

时间序列是一种广泛应用于电量预测、汇率预测、太阳能发电量预测等各种领域的数据,预测其变化具有重要的意义。与LSTM相结合的编......

The conventional troubleshooting methods for high-speed railway on-board equipment,with over-reliance on personnel ex-pe......

Configuration tuning is essential to optimize the performance of systems(e.g.,databases,key-value stores).High performan......

Entity matching is a fundamental problem of data integration.It groups records according to underlying real-world entiti......

鉴于Transformer模型在自然语言处理等序列任务中的优异性能,提出了一种适用于语音情感识别任务的改进的类Transformer模型.为了减......