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9901.
基于对目标理解和感知的检测跟踪算法
传统的核相关滤波器(KCF)目标跟踪算法利用目标的纹理特征进行相关运算定位,没有检测目标类别,因此在目标纹理被噪声干扰,例如目标运动模糊、快速抖动、目标遮挡等情况时的跟踪精度和成功率较低。针对这些问题,提出一种语义分割和多特征融合相结合的目标检测跟踪算法。该算法将目标跟踪分为检测… …
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基于空洞空间金字塔池化和多头自注意力的特征提取网络
针对深度学习在图像处理领域中多尺度特征提取能力弱、特征内部信息捕获能力差的问题,提出了一种基于空洞空间金字塔池化和多头自注意力的特征提取网络(PPSANet)。首先,引入小扩张率的空洞卷积对空洞空间金字塔池化(ASPP)模型进行改进,提高局部特征信息的感受野;其次,将改进的ASP… …
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2022,(S2):79-85
9903.
基于Transformer和生成对抗网络的临床靶区分割方法
针对前列腺临床靶区的对比度不均、边缘模糊、形态大小不一等问题,提出了一种基于Transformer和生成对抗网络的前列腺临床靶区分割方法(TG-UNet)。首先借助多头注意力机制有效地提取全局及局部信息,将分割结果输入到生成对抗网络,然后判别网络判断输入是分割预测结果还是真实标签… …
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2022,(S2):237-242
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动态环境下基于深度学习的实时视觉SLAM
针对动态环境下视觉同步定位与建图(SLAM)系统运行效率低的问题,提出了一种基于深度学习的实时语义视觉SLAM算法。所提算法的语义线程不会阻塞跟踪线程的运行,只对最新的待分割图像进行语义分割,分割后对分割结果进行检测与修复,并更新语义信息。图像输入后,首先,更新待分割的图像;然后… …
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2022,(S2):86-91
9905.
基于可解释机器学习的银行系统性风险分析
针对银行系统性风险的成因分析,由于银行系统参数多,且参数对系统的影响是耦合的、非线性的,传统机理建模的研究方法和计算机仿真分析方法都难以准确分析参数与系统性风险间的映射关系,而最近兴起的可解释机器学习为这种分析提供了可能。针对可解释算法在系统性风险分析中的应用进行探索研究,提出了… …
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9906.
考虑样本均衡机制的大脑皮层点云语义分割方法
已有的大脑皮层分割方法多是在磁共振成像(MRI)图像的大脑结构分割基础上,再提取皮层信息作为最终分割结果。针对现有方法存在的数据量大、分割效率低、准确率易受到大脑内部结构分割结果影响的问题,提出了一种考虑样本均衡机制的大脑皮层点云语义分割方法。首先在充分考虑大脑皮层点云集合数据特… …
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9907.
基于循环残差跳连结构的多方位脊柱X光影像分割
脊柱X光影像分割为脊柱配准、参数测量与疾病分型奠定了基础,提出了一种基于深度学习的多方位脊柱X光影像自动分割方法。该方法级联粗分割网络与细分割网络,采用Inception模块进行特征提取,通过多尺度跳跃连接结构实现二者互连,构建循环残差路径解决跳连处特征融合时易造成信息丢失现象,… …
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9908.
基于深度强化学习的云软件服务自适应资源分配方法
近年来,基于云计算的软件服务对自适应的资源分配技术提出了越来越高的要求,以保证良好的服务质量(QoS)和合理的资源成本。然而,由于云环境中不断变化的工作负载,基于云计算的软件服务资源分配面临着巨大的挑战,不合理的资源分配方案可能降低QoS,并且导致高额的资源成本。传统的方法大多依… …
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9909.
基于专用卷积神经网络加速器的编译器设计与实现
不同框架深度学习模型部署是人工智能落地的核心,然而模型计算量和参数量过大、编程模型未统一导致了各种新型的专用卷积神经网络(CNN)加速器层出不穷,增加了模型的部署难度。对模型压缩和编译工具链这两个方面进行了改进:在模型压缩方面,提出新的通道剪枝标准,结合了通道的相关性和影响性以及… …
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基于申威1621的通用矩阵向量乘法的性能分析与优化
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