扩张卷积相关论文
阴影检测一直以来是计算机视觉领域中基础且具有挑战性的问题,近年来,随着计算机硬件水平的发展,许多应用于阴影检测的传统方法已......
遥感观测技术的高速发展提高了观测系统的信息获取能力,使得遥感图像以高分辨率的特点呈现。高分辨率遥感图像中含有更多的空间、......
伴随着无人机技术的快速发展,在智慧物流、灾后救援、安全监控等领域越来越多地出现了无人机的身影,对其定位精度提出了更高的要求......
针对现有算法在修复大面积破损区域的壁画图像时容易出现特征提取困难，上下文结构不一致等问题，提出一种基于双判别生成对抗网络的壁......
人体语义分割是一种精细的语义分割任务,其目的是在像素级尺度上识别人类图像的组成部分（如身体部位和衣服）。理解人类图像的内容,对......
单幅图像去雨作为计算机视觉领域的基本问题之一,其目的是从单幅雨图中去除雨线并得到干净清晰的背景图像。传统的去雨算法虽能去......
合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）具有全天候、全天时的特点,并且可获取高分辨率的地表图像。然而相干斑噪声影响了SAR图......
图像降噪是图像处理中的一项基础技术,同时它也是图像处理中一项热门研究。图像处理在医学图像中应用广泛,医学图像是医生判断病灶......
人体视频行为识别是计算机视觉的重要研究方向,目前在异常行为监控、人机交互系统、视频检索等领域应用非常广泛,具有极高的研究价......
利用卷积神经网络实现目标图像的风格化成为学术界与工业界共同关注的一个热点。相比传统的风格迁移算法基于卷积神经网络的风格迁......
针对复杂海洋环境噪声中水声通信信号数据稀缺条件下的水声通信信号降噪问题，提出一种基于相对条件生成对抗网络（Relativistic Condi......
敦煌壁画存在多种病害造成的不规则破损区域，运用数字修复的方式对其进行恢复，既不会对原始壁画造成损坏，又可以获得较好的修补效果。......
近年来,随着生活水平的提高和交通的快速发展,世界人口的指数增长和随之而来的城市化导致人群聚集得更加频繁。在这种情况下,人群......
雾霾是由于空气中悬浮着微小颗粒而产生的。随着数据科学与人工智能的飞速发展,诸如安防监控、智能驾驶、车牌识别、军事勘测、林......
视网膜血管的自动分割在糖尿病和高血压等疾病的诊断中起着重要作用。针对现有算法在细小血管和病变区域血管分割能力不足的问题,......
针对交通流数据复杂的时空相关性,提出新的基于深度学习的自适应图生成跳跃网络(AG-JNet模型).该模型由2个时空模块组成,每个时空......
CNN网络深度的增加,导致计算成本急剧提升,且深层网络不能充分利用浅层特征.针对这个问题,提出了注意力机制引导下的特征增强网络(......
为更好地解决由于相机抖动、物体之间相对运动等因素引起的图像模糊问题,本文设计了一种多尺度交替连接残差网络用于图像去模糊,采......
随着卷积神经网络的发展,以及硬件技术的进步和大数据时代的到来,物体检测技术不仅检测率得到大幅提升,而且检测速度也极大加快。......
近年来,随着深度学习技术的不断发展,运用深度学习技术对图像进行语义分割已成为人工智能领域的热点研究方向,其研究成果也广泛地......
在公共安全管理中,人群密度通常是需要考虑的重要因素之一,过大的人群密度会因为难以控制而存在较大的安全隐患。人群密度估计是反......
深度学习凭借其端到端的层叠式卷积网络框架及从局部到全局的特征表示技术正成为模式识别和计算机视觉等领域的研究热点,并成功应......
为了解决训练样本有限情况下高光谱图像分类精度低的问题,提出了一种结合扩张卷积与注意力机制的三维-二维串联卷积神经网络模型。......
在计算机视觉领域中,深度估计与三维重建是重要的研究方向,其关键是从图像中恢复出目标到摄像机的距离。本文主要研究灰度图像中目......
随着社会生活的快速变化,智能监控系统逐渐成为人们关注的重点。智能监控是指可以对特定场景中的人、事、物进行实时监控,并对场景......
卫星图像语义分割在地理信息勘探、区域建筑规划中有着重要作用。当前基于深度学习的语义分割算法在街景和室内等场景下表现出色,......
行车途中驾驶员的手持通话行为会严重分散其注意力,使得发生道路安全事故的风险比正常驾驶时高4倍以上。目前,国内外学者针对驾驶......
目标检测算法的任务是检测出场景中物体的类别以及对物体进行定位,近年来基于深度卷积神经网络的目标检测算法取得了良好的检测效......
随着城市人口的显著增长,人们物质生活水平不断提高,各类大型人群集聚活动不断增多,极易导致踩踏安全事故。对人群场景的智能实时......
近年来,随着深度学习技术的出现,为图像复原领域提供了技术上的新方向,出现了众多基于深度学习技术的图像复原算法。已有研究主要......
图像去雨是指将图像中的雨纹去除,以恢复得到高质量的图像,它属于底层视觉的图像处理。近些年,随着深度学习在图像领域的兴起与广......
随着我国人民物质生活水平的显著提高,公共场所内存在大规模人群聚集的情况已经成为常态,从而埋下了严重的安全隐患。现如今,智能......
非侵入式负荷监测技术(Non-intrusive Load Monitoring,NILM)通过分解用户总电力负荷得到单个用电负荷的能耗,是实现智能用电的关......
针对传统方法难以同时有效地进行多目标分割,现有基于全卷积神经网络的地物分类方法在复杂场景下分类精度不高的问题,提出了一种基......
路面裂缝检测是用以判断道路安全与否的关键技术,由于裂缝的背景复杂多样,传统的裂缝检测算法难以准确检测裂缝。提出了一种增强语......
针对人群密度大和分布不均等因素造成计数困难的问题,提出了一种基于尺度空间金字塔网络的人群计数算法。首先通过迁移经典网络VGG......
单个图像中的人群计数在计算机视觉领域中备受关注,因为其在公共安全方面具有重要作用.例如,在人群聚集的场景中监控设备可以实时......
针对大多数图像去雾算法模型参数估计准确性差及色彩失真等问题,提出了一种端到端的密集连接扩张卷积神经网络。首先,通过使用多层......
JPEG在高压缩比的情况下,解压缩后的图像会产生块效应、边缘振荡效应和模糊,严重影响了图像的视觉效果。为了去除JPEG压缩伪迹,该......
本文在DeepLab-V2模型的基础上提出了一种扩张卷积优化的图像语义分割模型:DODNet.在DODNet中,本文采用多混洗块扩张卷积(MSDC)替......
为解决装备故障检测存在故障数据少,难以应用深度学习方法提高性能的问题,提出一种基于优化深度随机森林的提高装备故障诊断精度方......
由于合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)成像系统相干成像机理的特性,SAR图像不可避免的会存在相干斑噪声,严重影响图像......
如今,传统以人工服务为主的客服形态不断向智能化、多渠道的方向推进,尤其是客服密集型的互联网金融行业。智能客服可以实现客服工......
计算机视觉因为其广泛的应用场景而被广大学者所关注,图像语义分割是计算机视觉领域中一项难度较大、实用性较强的技术。近几年来,......
车牌检测与识别在智能交通系统中有很重要的作用,是车辆精细化识别、车牌识别等处理的必要前提。所以研究复杂非限定场景下的车牌......
