特征聚合相关论文
服装关键点检测旨在定位出可以帮助识别服装样式、类别等的服装功能性区域。服装关键点空间分布差异大与服装图像尺度变化大导致服......
为解决PointNet最大池化损失次要特征导致部件分割精度降低的问题，提出一种面向部件分割的PointNet注意力加权特征聚合网络，能够充分......
在大数据和深度学习发展的推动下,文本图像识别对人们的日常生活产生了重要的影响。本文围绕文本图像识别任务,在基于编码器-解码......
人体姿态估计（Human Pose Estimation,HPE）作为步态识别、人物跟踪等计算机视觉研究的基础,其主要任务是对人体各个关键点进行定位。......
面向车载监控视频的行人检测是指利用安装在驾驶车辆上的摄像装置获取当前的道路视频信息,通过计算机视觉技术,从视频的序列中检测......
双目立体视觉通过模拟人类双目理解目标对象的深度信息,在智能手机、自动驾驶、智能机器人等领域具有广泛应用。现如今深度学习技......
本文针对双流卷积神经网络在处理复杂视频分类时存在的相近种类易发生混淆和识别准确率较低的问题,提出了一种时空关系特征提取结......
行人目标检测是计算机视觉研究的重要分支之一,对行人进行检测有十分重要的应用意义,如在无人驾驶系统,人机交互系统及智能安防系......
作为一种新兴三维成像技术,光场成像不仅能记录空间中光线的位置、强度信息,还能捕获传统相机无法获得的与场景深度及与物体三维几......
现如今,随着大数据时代的到来,信息量呈现出指数级爆炸性增长的趋势,与此同时,用户的个性化需求也越来越多,面对海量的数据,如何帮......
视频物体检测,即对视频中每一帧上出现的物体进行定位和分类,是计算机视觉中一个基础的问题之一。在现实生活中,它具有广泛的应用......
随着计算机视觉技术的发展,基于深度学习的图像分类与检测技术已经得到广泛应用。现阶段深度学习方法需要依赖大量数据进行训练,而......
目标检测是指使用计算机实现自动确定图像中目标对象的位置和类别,它也是安防、无人车驾驶、天文等领域中的关键技术之一。但是由......
学位
随着多媒体技术的蓬勃发展和社交网络工具的快速普及,图像作为视觉信息的来源和信息交流的载体被广泛使用。图像在获取和传输等过......
图像检索是一项富有生命力的研究课题,而细粒度级别的图像检索又是图像检索中具有十分广阔的应用前景和巨大研究价值的子课题,如电......
随着GPU的飞速发展,提高了计算机的计算能力。神经网络不再受限于计算力,学者们纷纷加大对深度学习、神经网络等方面的研究。人群......
行人的空间尺度差异是影响行人检测性能的主要瓶颈之一。针对这一问题,提出了跨尺度特征聚合网络(TS-FAN)有效检测多尺度行人。首......
在智能视频检测系统中,目标车辆的正确识别并跟踪是智能交通系统的主要功能,在机器学习框架下,作为视频监控中最基础的部分——目......
针对交警动作中的姿态估计问题,提出一种改进的堆叠沙漏网络模型。该模型通过减少沙漏网络级联次数,来简化堆叠沙漏网络结构。利用......
为了准确检测出装甲车辆目标,提出了一种基于改进YOLOv3的装甲车辆检测方法。收集不同目标类型、尺度、遮挡等条件下的装甲车辆图......
利用卷积神经网络(CNN)进行医学图像分割时,通常将分割问题抽象为特征表示和参数优化问题,但在上采样和下采样过程中容易丢失特征......
针对深度学习中使用少量样本完成模型训练的小样本学习问题,构建一种双路的特征聚合网络,并提出一种新的综合损失函数对网络模型的......
传统向量空间模型(VSM)特征间无关联,且不能动态增量训练,不适合主题和焦点实时变化的Internet新闻信息,为此提出了一种改进的文本......
根据特征聚合理论和隐含语义索引理论(LSI)提出了一种文本分类新方法,该方法应用特征聚合理论和LSI理论来构造向量空间模型,大大削......
提出一种基于全局视觉优化的视频目标检测算法,在原有流引导特征聚合算法(FGFA)基础上,更关注寻找检测精度与运行时间之间的折衷策......
针对传统情感分类方法因情感项指向不明引发的误判和隐藏观点遗漏等问题,提出一种基于评价对象情感角色模型的文本情感分类方法。......
结合新闻拆条的工作要求和特点,介绍了以特征聚合技术为基础实现了面向电视新闻节目的智能拆条软件系统,具有小样本、无需标注、识......
动态纹理是指在时间上具有平稳统计特性的图像序列,时间平稳性表现为统计上的规律性和重复性,是静态纹理统计特性从图像空间至时域......
目前智慧城市的建设正在如火如荼地进行之中,智能监控作为其中不可或缺的组成部分,为计算机视觉的发展起到了一定的推进作用。目标......
中医体质分类是体质研究的基础和核心内容,是从复杂多变的个体体质现象中提炼出适合于群体的体质特征并形成最终的分类系统。目前......
为解决由于现有深度迁移学习无法有效匹配实际农业场景部署应用,而导致大规模、多类别、细粒度的病虫害辨识准确低、泛化鲁棒差等......
代取代购、寻求辅导等悬赏交易已成为大学校园中一个新的应用需求,用户如何精准定位到心仪的猎人,猎人如何快速匹配到最佳任务,是......
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针对图像检索中基于部位的加权聚合(PWA)方法存在的视觉突发问题,提出一种幂归一化的深度卷积特征加权聚合方法。首先简化了原PWA......
单张图片和监控视频中的人群计数问题在近年来受到了越来越多的关注。尺度的变化和人群遮挡等问题,导致人群计数是一项十分具有挑......
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针对假新闻内容检测中分类算法模型的检测性能与泛化性能无法兼顾的问题,提出了一种基于特征聚合的假新闻检测模型CCNN。首先,通过......
2012年以来,卷积神经网络已经在图像分类任务中取得了巨大成功。许多研究人员开始将预训练好的CNN模型作为特征提取器,应用于多种......
针对以KNN为代表的VSM模型存在的向量各特征项孤立处理问题,提出了一种应用特征聚合方式的改进算法.该算法通过CHI概率统计计算文......
针对单阶段多边框目标检测(SSD)模型在以高交并比(IoU)评估平均检测精度(mAP)时出现的精度下降问题,提出一种使用转置卷积操作构建......
期刊
随着高速宽带网络的快速发展、4G移动网络的商用和智能终端设备的全面普及,以图像和视频为载体的多媒体内容越来越多的出现在我们......
随着遥感技术和高光谱测量手段的不断发展,高光谱遥感影像分类方法成为研究的热点问题之一。传统的特征提取和分类器的框架,采用人......
该文定义了一种用于细粒度意见挖掘的情感本体树结构,并基于细粒度意见要素抽取技术提出本体树的自动构建方法。重点研究了评价搭......
KNN(k Nearest Neighbor)算法是1种简单、有效、非参数的文本分类法,但缺点是样本相似度的计算量大,故不适用于有大量高维样本的文......
