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  • 本发明涉及一种基于小波矫正学习的指代视频目标分割方法及系统,方法包括以下步骤:获取视频数据和文本数据,分别提取得到高维视觉特征、低维视觉特征、初始单词特征和语句特征;将初始单词特征进行矫正,并感知给定视觉特征的语义实体信息;提取高维视觉特征...
  • 本发明提供了一种融合高低频特征的冠脉血管分割系统及方法,包括级联多尺度条带卷积模块级联不同尺度的条带卷积操作从全局到局部多层次地提取特征;高低频特征分离自适应模块将输入的特征图分离为高频和低频分量,分别进行自适应增强,最后融合增强后高低频分...
  • 本发明提出了一种基于多模态融合的宫颈癌MRI图像自动分割方法,包括以下步骤:S1,通过自动提示分割方法获取宫颈癌MRI图像T1c、T2和DWI三个模态的肿瘤分割掩码图像,通过任务令牌与输出令牌的跨模态注意力交互,实现医学影像特征与分割任务的...
  • 本发明涉及一种基于任务驱动的弱监督分割方法及系统,其中,该方法采用梯度引导激活技术在待分割图像的特征图上叠加可控噪声扰动构成的噪声区域,得到叠加后的特征图,并反向计算噪声区域与叠加后的特征图的梯度关联度,以此生成结构热力图,通过可学习门控网...
  • 本发明涉及一种多模态的图像分割方法及系统,其中,该方法通过Transformer网络将待分割目标的视觉特征和深度特征进行交互融合,得到全局特征,对LiDAR传感器得到的点云数据进行3D空间偏置计算,以此构建偏置矩阵,通过偏置矩阵对由点云特征...
  • 本发明公开了一种基于图像识别的混凝土强度检测方法,包括:生成校正混凝土图像数据集合;并输出共享特征图集合;采用栅格化金字塔解码器与通道注意力机制获得语义掩码集合;基于语义掩码集合执行微观结构特征统计,得到微观结构指标集合;通过迁移学习与微调...
  • 本发明涉及一种基于注意力机制的点云多尺度特征分割方法、装置、设备及介质,方法通过提取点云数据的几何与语义特征构建多尺度特征组,基于实时策略计算局部几何复杂度与语义重要性生成动态权重系数;根据权重优先级控制多尺度分支的时序激活顺序,实现关键区...
  • 本发明公开了一种基于DDMA‑SAM的SLAM动态点语义滤除方法,属于同步定位与建图技术领域,引入解耦蒸馏机制,对原始SAM模型中的图像编码器进行轻量化优化,构建集成多尺度聚合检测模块与高效掩码解码模块的DDMA‑SAM语义网络,在大幅压缩...
  • 本发明公开了一种多模态弱监督医学图像分割模型的训练方法、分割方法及装置,包括:统一医学图像的尺寸大小;网络模型的第一阶段通过残差编码网络提取出不同尺度下的CAM图,通过Sigmoid激活函数合并单模态不同尺度下的CAM图;融合不同模态的CA...
  • 本发明涉及医学图像处理技术领域,尤其涉及基于框提示增强的SK‑VM++网络的医学图像分割方法,包括:采集数据集中待分割图像,对待分割图像进行三通道复制;提取文本注释文件中的病灶边界框信息生成二值掩码;利用二值框提示掩码生成框提示可视化图;将...
  • 本发明提供一种用于视觉目标导航的生成式轨迹预测方法,包括:利用经训练的轨迹序列预测模型,基于局部语义地图和目标物体类别编码得到的导航状态,生成预测轨迹序列。模型训练包括:获取训练集,其样本包括智能体子轨迹序列、局部语义地图和目标物体类别,利...
  • 本发明提供了一种基于真菌生长优化算法的自注意力机制,属于医学图像的分割技术领域。解决了现有UNet网络在医学图像分割任务中存在的模型参数量大、计算复杂度高、对不规则病灶边缘分割精度不足的技术问题。其技术方案为:包括以下步骤:步骤一、对输入的...
  • 本发明涉及一种基于轻量化图像分类网络的路面裂缝网格化分割方法,包括:收集道路裂缝图片数据,标记裂缝信息,将路面裂缝图像及标注图像划分为若干相同像素大小的网格,分类为有裂缝图像和无裂缝图像;在MobileNetV2网络中引入CA机制;将网格化...
  • 实施例确定现实世界对象的语义分割。一个此类实施例获得现实世界对象的图像。使用多个视觉变换器(ViT)模型处理所获得的图像以生成多个分割掩码。每一ViT模型被配置成输出对应于相应目标材料的相应分割掩码。使用神经网络组合器模型,基于所述多个分割...
  • 本发明提供了一种基于Transformer,在图像上对火焰进行分割的方法,在保证精度的同时,网络参数少,适合移动设备部署。包括如下步骤。步骤1:收集火灾图片,并使用Labelme软件对火焰进行手工标注,将所有数据按4:1划分为训练集和测试集...
  • 本发明属于图像数据处理技术领域,具体涉及一种电梯能量回馈装置运行状态可视化监控方法及系统,其方法包括:获取每个时刻的红外热成像图和总再生功率;对红外热成像图进行直线检测、聚类分析和连线夹角判断,获得制动电阻散热片区域;根据每个时刻与其参考时...
  • 本发明提供基于深度学习的交通场景多目标检测方法及系统,涉及交通技术领域,包括对多帧图像执行语义先验驱动的多尺度特征提取并进行逐点融合;通过光流估计与特征相似度计算得到运动场并执行运动补偿以获取动目标掩膜;利用边界回归解耦与几何一致性约束得到...
  • 本发明公开了一种轻量化且可适应多场景遥感的目标检测模型,在骨干网络中引入改进型可重参数化卷积块,实现低计算量下的多尺度特征增强与细节捕获;在颈部网络中采用精简型自底向上特征金字塔结构,并结合低频特征提取与跨层残差拼接,大幅降低计算量与参数量...
  • 本发明适用于病害检测技术领域,提供了一种玉米叶片病害目标的自动检测方法,包括以下步骤:获取原始玉米叶片图像;提取图像的并行特征,分别捕捉全局结构特征和局部纹理特征;将全局结构特征和局部纹理特征融合并进行编码;利用Transformer编码器...
  • 本发明涉及光学识别技术领域,更进一步地,涉及基于光学检测的无人机自适应目标识别方法及系统,方法包括如下步骤:步骤1:在同一时间点采集一对可见光图像帧与红外图像帧,形成图像帧对,再对图像帧对执行对齐预处理,得到对齐帧对;步骤2:基于对齐帧对,...
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