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  • 本发明公开了一种用于模型推理的加速方法、装置、设备及存储介质,所述方法包括:将获取到的图像数据转换成视觉令牌,并将获取到的文本数据转换成文字令牌;将视觉令牌和文字令牌拼接成的统一序列输入至预设的语言模型中,在预设的多层数之后,按照与视觉令牌...
  • 本公开提供了一种图像检测方法、模型训练方法、装置及电子设备,涉及人工智能、图像处理、大模型等技术领域。其中,图像检测方法包括:调用教师模型,根据原始图像,生成第一重建图像;调用学生模型,根据原始图像,生成第二重建图像;其中,学生模型是基于教...
  • 基于DDIM‑CLIP模型的VR视频显著性预测方法及系统,属于视觉显著性预测技术领域。用于解决传统视觉显著性预测方法存在的计算成本高、推理速度局限、推理误差大问题。方法包括:获取原始RGB图像及对应的显著性标注图;并通过CLIP模型提取图像...
  • 本发明提供一种数据中心园区输电线路巡检的电力金具检测方法及系统,属于电力金具检测技术领域,包括:获取电力金具图像构建数据集并划分;构建基于改进YOLOv8的电力金具识别模型,特征提取网络基于轻量化结构,引入注意力机制与金字塔池化结构,特征融...
  • 本申请实施例提供一种图像物体识别方法、车辆、电子设备、存储介质及程序产品,所述方法包括:将包括待识别物体的待检测图像输入目标检测模型,得到针对所述待识别物体的中间特征数据;所述目标检测模型包括自适应特征金字塔,所述自适应特征金字塔是通过融合...
  • 本发明公开了一种基于改进YOLOv11的玉米田间杂草检测方法及装置,包括:采集并构建用于模型训练的杂草图像数据集;将YOLOv11n基线网络的主干网络替换为双流视觉网络,将替换后的网络作为第一优化网络;在第一优化网络主干网络的末端,使用增强...
  • 本发明涉及图像识别技术领域,具体涉及一种基于RGB图像和三维点云的高架轨行区异物侵占识别方法,该方法包括S1:分别获取高架轨行区具有异物的第一RGB图像与第一深度图像;S2:基于第一RGB图像得到训练集与测试集;S3:基于第一深度图像计算出...
  • 基于YOLO‑HMSL的输电线路检测模型,基于YOLOv8n模型,在Backbone输出后引入多尺度有效融合注意力机制MSEFA;在原有C2f模块中引入低高频融合模块HLAEM和通道注意力机制CAFM;将原有C2f模块改进为C2f_HLCA...
  • 本发明公开了一种基于改进YOLO11的低光照场景下抽油机毛辫子断裂检测方法,步骤如下:收集抽油机上毛辫子图像数据集,并进行预处理,获得预处理的抽油机毛辫子图像数据集;基于YOLO11模型,采用双主干模块,融合CBAM注意力机制及损失函数对模...
  • 本发明公开了基于YOLOv8改进的SAR图像弱小目标检测方法,包括:对MSAR‑1.0公开数据集进行小目标筛选,构建训练集、验证集和测试集;构建SAR图像检测模型,具体过程为:将主干特征提取网络的C2f模块替换为C2f_CMUNeXtB模块...
  • 本发明公开了一种多模态头颈部肿瘤分割与生存预后预测方法,包括步骤构建DE‑LS‑UNet模型;对DE‑LS‑UNet模型进行训练,得到训练好的DE‑LS‑UNet模型,将新的PET图像与CT图像输入训练好的DE‑LS‑UNet模型,得到预测...
  • 本发明涉及一种基于光学‑SAR跨模态协同学习的模态缺失建筑物提取方法,属于遥感图像处理技术领域。该方法的步骤包括:神经网络模型构建:构造包含光学模型、幻觉模型、SAR模型、MSAL模型和MFAL模型的神经网络模型;所述MSAL模型用于促进光...
  • 本发明公开一种基于超像素引导与双流特征融合的精细化目标检测方法,属于计算机视觉领域。该方法构建全局语义流与超像素轮廓流并行架构:全局语义流提取高层上下文特征,超像素轮廓流通过边界特征注意力图卷积网络(BA‑GCN)建模超像素边界显著性,获取...
  • 本说明书实施例公开了一种基于语义一致的多波段融合目标识别模型训练方法,包括:使用目标识别模型分别提取各波段图像的特征金字塔,以各波段图像的感兴趣区域为约束,在对应波段图像的特征金字塔上进行特征提取,得到各波段的感兴趣区域特征;对各波段的感兴...
  • 本发明涉及一种基于多模态融合知识蒸馏的行李材质识别方法及系统,包括获取待检测目标表面的图像数据和点云数据;构建多模态教师模型获取图像纹理特征和点云几何特征;获得教师对象查询;输出材质类别分数和边界框位置坐标;构建轻量化学生模型,生成学生对象...
  • 本发明公开了一种基于协同记忆的特征重构方法。本发明涉及图像特征重构领域,旨在解决现有方法中特征表示不足、信息瓶颈导致重构质量不高、以及图像风格传递不准确等关键问题。现有技术中,CNN模型虽然能够自动从数据中学习到层次化的、具有语义信息的特征...
  • 本申请提供了一种路面损坏检测方法。通过频域分离机制将原始图像分解为低频分量和高频分量,针对性地提取不同损坏类型的特征:低频分量承载坑洼、车辙等宏观结构信息,高频分量捕捉裂缝边缘等微观纹理细节。通过双分支脉冲编码处理,低频分量经多尺度注意力卷...
  • 本申请涉及终端技术领域,尤其涉及本申请实施例提供一种图像识别方法、电子设备、存储介质、程序产品及芯片。在该方法中,电子设备可以获取待处理的第一图像,对第一图像进行多尺度下采样图像得到多张下采样图像。然后,电子设备可以从多张下采样图像中确定出...
  • 本发明提出跨平台多模态界面元素识别方法与系统,方法包括:获取不同操作系统应用界面的图像特征向量和结构特征向量;其中,结构特征向量包括空间位置信息。根据空间位置信息从图像特征向量中裁剪出对应的图像区域,得到图像区域向量。根据结构特征向量、图像...
  • 本发明公开了一种视觉检测软件平台及其方法,属于机器视觉检测技术领域,旨在解决现有视觉检测软件通用性差、操作难度大、检测精度与速度难以兼顾的问题。该平台包括硬件交互层、核心算法层、功能应用层和用户交互层。硬件交互层实现与工业相机、光源控制器等...
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