弱监督学习相关论文
随着深度学习的迅猛发展,人工智能技术已融入人们日常生活的方方面面,拍照购物、刷脸支付、旧照新颜、智能换脸,人工智能所赋能的......
利用语义分割算法从卫星图像中提取道路已经成为遥感道路监测任务的主流解决方案。但不同地理环境使卫星图像中的道路纹理复杂多变......
随着现代社会的数据量与信息量急剧增长,以机器学习为代表的系列人工智能技术取得了重要突破,特别是有监督学习模型,其泛化性能在......
高光谱遥感影像蕴含地物丰富的空间信息和精细的光谱波段,在地物识别方面具有明显优势。高光谱遥感影像分类是实现高光谱数据理解......
为了减少人们在语义分割任务中的标注成本，提出了一种新的基于自监督图像对的弱监督语义分割算法Co-Net。首先，将一对图像分别输入到......
基于生理反应的疲劳检测研究成果,主要是利用机器视觉等技术检测驾驶员的眼睛、面部及头部位置等信息,可以实现非侵入地疲劳检测,......
针对医疗整容领域中客户在术前无法直观感受术后整容效果的问题,提出了面向医疗整容领域的三维人脸重建与编辑系统.该系统首先对用......
乳腺癌是全球范围女性常见的癌症之一,也是主要的女性癌症死因。乳腺癌的早期发现与治疗是提升乳腺癌患者存活率的重要手段。乳腺......
作为临床癌症诊断的“金标准”,病理学诊断对确定患者治疗方案及预后意义重大。传统病理诊断使用人工阅片的方式,存在准确率低、工......
显著性目标检测目的是精确检测并分割出图像中最具代表性的目标区域,常作为预处理步骤被应用于其他计算机视觉任务。由于硬件的限......
随着互联网的飞速发展,在相关领域产生了大量的数据,硬件的计算能力也产生了翻天覆地的变化,逐渐地使得深度学习在人工智能领域有......
近年来,随着计算机视觉的蓬勃发展,行人重识别作为一个热门的应用领域也吸引了众多研究者。行人重识别旨在利用目标人员的一张照片......
对视网膜病变进行完整的分割是重要的临床诊断手段。地图状萎缩（GA）是干性老年性黄斑病变（AMD）的晚期表现,是导致永久性中心视力丧失的......
时序行为检测是海量视频信号内容分析的关键技术,它往往需要大量带有行为起止时间和行为类别标注的视频样本来训练,而获得这些标注......
实例分割是计算机视觉中最重要和最具挑战性的问题之一。随着深度学习相关技术的发展,一些基于卷积神经网络的实例分割算法取得了......
随着云计算和移动互联技术的发展,视频已成为信息的主要载体,并呈爆炸式增长。面对海量视频,如何自动、准确和高效地分析和理解视......
目标检测是当前计算机视觉领域最基本也最具挑战性的研究课题之一。目标检测在机器人导航、智能视频监控和工业检测等领域有着广泛......
实例检索是指基于给定的具体查询实例,在大规模数据库中检索出包含这一查询实例的图像,并提供实例位置坐标。实例检索被广泛应用于......
为满足新时代的中国能源发展需求,国务院发布了《新时代的中国能源发展》白皮书。其中,风能作为清洁能源,因其储量大、分布广、可......
随着人类对智能化产品和服务的需求不断提升,使得人工智能产业迅猛发展。其中,目标检测技术在计算机视觉领域发挥着重要作用处于核......
在传统监督学习中,一个样本通常对应单个标记,提供了明确的监督信息。在偏标记学习中,一个样本对应一组候选标记,其中仅有一个标记......
建筑区域是人类活动的主要场所,同时也是灾害发生时人员伤亡和财产损失最为严重的区域。因此,在灾害发生之后,快速、准确地评估受......
随着深度学习模型的不断推陈出新以及并行计算能力的不断提升,基于深度神经网络的图像语义分割方法取得了巨大的进步,分割性能得到......
有监督的行人搜索方法依赖于行人框和行人身份的精细标记，而大规模数据集下行人框的标注较易实现，但跨图像的行人身份标记却非常困难......
针对现有算法多标签分类器收敛效率低和标签查询策略未考虑特征辨别能力的弊端,提出一种基于判别采样和镜像梯度下降规则的多标签......
近年来,如何解决标记多义性问题已成为机器学习和数据挖掘领域的一个热门研究点。在传统的机器学习框架中,比较成熟的标记多义性学......
图像语义分割作为计算机视觉领域最为重要的任务之一,目前已经大规模应用于现实生活场景中的诸多领域。图像语义分割的含义是对图......
图像实例分割任务的目标是对图像中的个体进行像素级的识别和检测,在自动驾驶、无人机飞行、地理信息系统、医疗辅助诊断、智能机......
视觉里程计VO（Visual Odometry）利用连续帧视觉图像输入求解相机位姿,是计算机视觉在机器人定位导航领域中的一个重要应用。传统方法......
目标检测可以为图像理解提供分类与定位信息,有较强的应用价值,被广泛应用于自动驾驶、遥感图像探测等任务中。随着深度学习与神经......
随着现代信息技术的发展,工业过程信息采集、存储、传输变得更加普及,大量的工业过程数据可以刻画工业生成过程的场景,基于数据驱......
图像分割是计算机视觉领域的关键课题之一。在目标跟踪、行人检测、交通监控和医学图像分析等领域广泛应用。基于深度学习的图像分......
随着人工智能技术的深入发展,计算机视觉领域取得了大量的成果,尤其在计算机视觉识别领域,优秀的图像目标识别模型层出不穷,但是目......
膜性肾病（MN）是成年人肾病综合症的一种常见类型,发病率高达23.4%。肾穿刺活检是膜性肾病诊断的金标准,传统的病理诊断方法需要医生......
我国目前共有1445种鸟类[1],其中不乏像白鹮、丹顶鹤等濒危物种。由于鸟类动作比较灵活,对鸟类影像资料的收集大多是通过相机进行......
语义分割是一种细粒度的场景理解任务,在自动驾驶、计算影像等众多应用中起着至关重要的作用。随着深度学习的发展,基于深度模型的......
工业产品质量在线实时视觉检测是智能制造的一项重要工序。目前主流的检测基于人工提取特征,然而这种方法维护成本高和系统迭代慢......
长期以来,细粒度图像分类作为传统图像分类的一个细分方向,在现实世界的场景中有着广泛的实际应用需求。细粒度图像分类追求更加细......
显著性检测也被称为显著目标检测,其目的是通过智能计算和理解,将图片或视频中人眼感兴趣的部分分割出来并标记为高亮。由于本任务......
多标记学习是监督学习中一项基础且重要的任务。随着机器学习和深度学习技术的蓬勃发展,多标记学习成功地应用在信息检索、推荐系......
随着目标检测领域的不断发展,人们逐渐发现,标注成本问题成为了限制其发展的重要因素之一。如何使用简单标注的数据集训练出高精度......
计算机视觉技术已经广泛应用于医疗行业的各个方面,如疾病诊断、疾病预测以及智能机器人辅助手术等。然而,作为外科手术前后的关键......
显著性物体检测旨在快速定位图像中的显著性目标，可用于目标检测和识别、关键点定位、视觉跟踪、语义分割等计算机视觉任务中。为梳......
目标检测在近年来一直都是众多学者研究的热点问题。其目的是对自然图像中的实例对象进行分类并找出实例对应位置的包围框,在医学......
人类视觉系统的注意力机制指出,人在观察和评估图像质量的过程中,是由自底向上和自顶向下两部分协同作用,来提取和注意到关键的区......
