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3101.
基于二维图像的书法文字识别是指利用计算机视觉技术对书法文字单字图像进行识别, 在古籍研究和文化传播中具有重要应用. 目前书法文字识别技术已经取得了相当不错的进展, 但依旧面临很多挑战, 比如复杂多变的字形可能导致的识别误差, 汉字本身又存在较多形近字, 且汉字字符类别数与其他语言… …   相似文献
3102.
该文研究了复杂环境条件下重大活动安保区域的电磁安全协同压制技术问题。首先采用了城市环境电波传播模型,建模分析了城市复杂电磁环境的特征。其次,针对高效电磁压制与有效避免有害干扰问题,利用势博弈方法设计电磁压制设备协同部署算法,基于此,提出了基于遗传算法的压制设备功率优化方法,实现了… …   相似文献
3103.
Sigma-Delta(Σ-Δ)模数转换器(ADC)基于过采样和噪声整形技术,可实现高分辨率,具有无源器件匹配性要求低、结构简单等特点。在高精度音频领域,Σ-Δ ADC能够实现高动态范围和良好的功率效率得到了广泛的关注和应用。近年来,依托先进工艺、先进技术进行低功耗高精度的音频A… …   相似文献
3104.
多模态机器学习是一种新的人工智能范式,结合各种模态和智能处理算法以实现更高的性能. 多模态表示和多模态融合是多模态机器学习的2个关键任务. 目前,多模态表示方法很少考虑样本间的协同,导致特征表示缺乏鲁棒性,大部分多模态特征融合方法对噪声数据敏感. 因此,在多模态表示方面,为了充分… …   相似文献
3105.
  
随着纠删码在分布式存储系统中的实际应用,纠删码为存储系统提供了更加优秀的存储效率,但当节点丢失时,相较于传统副本技术更多的网络传输带宽开销成为了造成系统性能瓶颈的关键因素。为了解决MDS编码高带宽开销对系统性能的影响,一类新型编码方案——分组码被应用在分布式存储系统中,相较于传统… …   相似文献
3106.
  
目前,研究人员着眼于车载边缘计算（vehicular edge computing,VEC）环境下高效应用和资源调度策略的研究,然而,这些应用和策略的实机验证往往受限于成本和时间,无法快速有效地进行。边缘/雾计算仿真器如iFogSim2的出现降低了实验成本,然而,高速移动车辆的连… …   相似文献
3107.
  
多智能体系统在自动驾驶、智能物流、医疗协同等多个领域中广泛应用,然而由于技术进步和系统需求的增加,这些系统面临着规模庞大、复杂度高等挑战,常出现训练效率低和适应能力差等问题。为了解决这些问题,将基于梯度的元学习方法扩展到多智能体深度强化学习中,提出一种名为多智能体一阶元近端策略优… …   相似文献
3108.
  
面向B5G和6G的新兴网络架构和技术服务需求,将去蜂窝大规模多输入多输出（cell-free massive MIMO,CF-mMIMO）赋能于移动边缘计算（MEC）,有助于处理分布式物联网中的计算密集型和延迟敏感型任务。针对CF-mMIMO辅助的MEC系统,在能量限制下意在最大… …   相似文献
3109.
  
针对现有的稠密文本检索模型（dense passage retrieval,DPR）存在的负采样效率低、易产生过拟合等问题,提出了一种基于查询语义特性的稠密文本检索模型（Q-DPR）。首先,针对模型的负采样过程,提出了一种基于近邻查询的负采样方法。该方法通过检索近邻查询,快速地构… …   相似文献
3110.
  
为了解决语义分割应用到现实世界的下游任务时无法处理未定义类别的问题,提出了指称对象分割任务,该任务根据自然语言文本的描述找到图像中对应的目标。现有方法大多使用一个跨模态解码器来融合从视觉编码器和语言编码器中独立提取的特征,但是这种方法无法有效利用图像的边缘特征且训练复杂。CLIP… …   相似文献
3111.
  
针对车联网联邦学习服务难以满足用户训练个性化模型的需求,提出一种创新性的车联网联邦学习模型定制化服务框架。该框架采用了一种融合设备贡献度和数据集相似性的联邦学习聚合算法,实现了个性化联邦学习。该算法通过不同权重分配方式和相似性计算,使得不同用户可以根据自己的需求和数据特征,选择合… …   相似文献
3112.
  
针对面部表情识别在复杂环境中遮挡和姿态变化问题,提出一种稳健的识别模型FFDNet（feature fusion and feature decomposition net）。该算法针对人脸区域尺度的差异,采用多尺度结构进行特征融合,通过细粒度模块分解和细化特征差异,同时使用编码… …   相似文献
3113.
  
为解决现有的差分隐私联邦学习算法中使用固定的裁剪阈值和噪声尺度进行训练,从而导致数据隐私泄露、模型精度较低的问题,提出了一种基于差分隐私的分段裁剪联邦学习算法。首先,根据客户端的隐私需求分为隐私需求高和低。对于高隐私需求用户使用自适应裁剪来动态裁剪梯度;而低隐私需求用户则采用比例… …   相似文献
3114.
目的 传统的半监督视频分割多是基于光流的方法建模关键帧与当前帧之间的特征关联。而光流法在使用过程中容易因遮挡、特殊纹理等情况产生错误,从而导致多帧融合存在问题。为了更好地融合多帧特征,本文提取第1帧的外观特征信息与邻近关键帧的位置信息,通过Transformer和改进的PAN（path aggregation network）模块进行特征融合,从而基于多帧时空注意力学习并融合多帧的特征。方法 多帧时空注意力引导的半监督视频分割方法由视频预处理（即外观特征提取网络和当前帧特征提取网络）以及基于Transformer和改进的PAN模块的特征融合两部分构成。具体包括以下步骤：构建一个外观信息特征提取网络,用于提取第1帧图像的外观信息;构建一个当前帧特征提取网络,通过Transformer模块对当前帧与第1帧的特征进行融合,使用第1帧的外观信息指导当前帧特征信息的提取;借助邻近数帧掩码图与当前帧特征图进行局部特征匹配,决策出与当前帧位置信息相关性较大的数帧作为邻近关键帧,用来指导当前帧位置信息的提取;借助改进的PAN特征聚合模块,将深层语义信息与浅层语义信息进行融合。结果 本文算法在DAVIS（densely annotated video segmentation）-2016数据集上的J和F得分为81.5%和80.9%,在DAVIS-2017数据集上为78.4%和77.9%,均优于对比方法。本文算法的运行速度为22帧/s,对比实验中排名第2,比PLM（pixel-level matching）算法低1.6%。在YouTube-VOS（video object segmentation）数据集上也取得了有竞争力的结果,J和F的平均值达到了71.2%,领先于对比方法。结论 多帧时空注意力引导的半监督视频分割算法在对目标物体进行分割的同时,能有效融合全局与局部信息,减少细节信息丢失,在保持较高效率的同时能有效提高半监督视频分割的准确率。… …   相似文献
3115.
语义分割是计算机视觉领域的一项像素级别的感知任务,目的是为图像中的每个像素分配相应类别标签,具有广泛应用。许多语义分割网络结构复杂,计算量和参数量较大,在对高分辨率图像进行像素层次的理解时具有较大的延迟,这极大限制了其在资源受限环境下的应用,如自动驾驶、辅助医疗和移动设备等。因此… …   相似文献
3116.
目的 随着遥感观测技术的飞速发展,遥感影像的分辨率越来越高,如何从高分遥感影像中有效提取具有鉴别性的特征进行地物变化检测成为一个具有挑战性的问题。卷积神经网络广泛应用于计算机视觉领域,但面向遥感影像变化检测时仍存在图像语义或位置信息的丢失及网络参数量过大等缺陷,导致检测性能受限。为此,提出一种新型GUNet++（Ghost-UNet++）网络,用于遥感影像的精准变化检测。方法 首先,为了提取双时相遥感影像更具判别性的深度特征,设计具有多分支架构的高分辨率网络HRNet替换传统UNet++的主干网;其次,采用UNet++解码结构进行差异判别时,引入鬼影（Ghost）模块代替传统卷积模块以降低网络参量,并设计密集跳跃连接进一步加强信息传输,以减少深层位置信息的丢失;最后,设计一个集成注意力模块,将网络的多个语义层次特征进行聚合和细化,抑制语义和位置信息的丢失,进一步增强特征表征能力用于最终的精准变化检测。结果 在LEVIR-CD（LEVIR change detection data set）和Google Data Set两个公开数据集上进行实验,结果表明本文算法变化检测精度高达99.62%和99.16%,且网络参数量仅为1.93 M,与现有主流变化检测方法相比优势明显。结论 提出方法综合考虑了遥感图像中语义和位置信息对变化检测性能的影响,具有良好的特征抽取和表征能力,因此变化检测的精度和效率比现有同类方法更高。… …   相似文献
3117.
卷积神经网络(CNN)作为医学图像分割领域中U-Net基线网络的重要组成部分,其主要作用是处理局部特征信息之间的关系.而Transformer是一种能够有效强化特征信息之间的远距离依赖关系的视觉模型.目前的研究表明,结合Transformer和CNN可以在一定程度上提高医学图像分… …   相似文献
3118.
为了解决在街道场景图像语义分割任务中传统U-Net网络在多尺度类别下目标分割的准确率较低和图像上下文特征的关联性较差等问题,提出一种改进U-Net的语义分割网络AS-UNet,实现对街道场景图像的精确分割.首先,在U-Net网络中融入空间通道挤压激励(spatial and ch… …   相似文献
3119.
针对工业场景下带钢表面缺陷样本少、缺陷尺寸大小不一等问题,提出一种适用于小样本条件下的带钢表面缺陷检测网络.首先,算法以YOLOv5s框架为基础,设计一种融合注意力机制的多尺度路径聚合网络作为模型的颈部,增强模型对缺陷目标的多尺度预测能力;其次,提出一种自适应解耦检测结构,缓解小… …   相似文献
3120.
在短文本意图识别领域, 卷积神经网络(CNN)因其在局部信息提取方面的优异性能而备受关注. 然而, 由于其难以捕捉短文本语料的全局特征, 因此存在一定局限性. 针对该问题, 本文结合TextCNN和BiGRU-att的优点提出一个双通道短文本意图识别模型, 利用局部特征和全局特征更好地识别短文本的意图, 弥补模型对文本整体特征的不足. AB-CNN-BGRU-att模型首先利用ALBERT多层双向Transformer结构对输入的文本向量化, 再将向量分别送入TextCNN和BiGRU网络模型以获取局部和全局特征. 将这两种特征进行融合, 并通过全连接层并输入Softmax函数得到意图标签. 实验结果表明, 在THUCNews_Title数据集上, 本文提出的AB-CNN-BGRU-att算法准确率(Acc)达到了96.68%, F1值达到了96.67%, 相较于其他常用意图识别模型表现出更佳的性能.… …   相似文献
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