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  • 本发明属于协同显著性目标检测技术领域, 涉及基于全局与局部先验自适应感知的协同显著性目标检测方法, 以解决现有方法因特征提取不完备而在复杂场景下检测精度不足, 以及通用分割模型(如SAM)因缺乏跨图像协同感知能力而难以直接高效适配于该任务的...
  • 本发明公开了一种基于视觉提示词的高性能无人机检测方法, 涉及无人机检测技术领域, 收集包含目标的多样化图像构成训练数据集, 采集少样本跨域图像作为跨域信息输入, 将训练图像输入预训练且参数锁定的主干网络提取基础特征, 把少样本跨域图像输入跨...
  • 本发明公开了一种多模态大语言模型的物体幻觉缓解方法及装置, 其中, 该方法包括将图片和描述指令输入到大型视觉语言模型进行分析, 以生成图片对应的候选描述集;提取候选描述集中每个候选描述的物体名词, 以得到物体集合;获取条件指令, 并根据条件...
  • 本发明公开了一种基于视觉稀疏混合专家的具身指代表达方法, 包括以下步骤:步骤1, 构建端到端的基础模型, 所述基础模型采用基于transformer层的跨模态编码结构, 包括语言指令编码器、全景观察编码器和跨模态编码器;步骤2, 将全景观察...
  • 本发明公开了一种基于YOLO模型改进的激光光斑检测方法, 包括:光斑图像收集、针对性数据增强、光斑图像标注、模型构建/优化、模型训练、性能评估;采用复制、随机缩放、颜色和亮度调整技术进行针对性数据增强;通过多样化类归一化损失函数、自适应分层...
  • 本申请公开了OCR识别结果的校正方法、装置、设备以及计算机存储介质。所述校正方法包括:获取OCR识别后的待校正文本, 待校正文本包括:OCR识别错误导致的乱码字符、字符混淆错误或语法错误中的一种;构建语义校正指令模板, 语义校正指令模板包括...
  • 本发明属于缺陷检测相关技术领域, 其公开了一种基于无监督架构级域自适应框架的工业表面缺陷检测方法及设备, 步骤为:使用DINOv2视觉大模型辅助教师NAS分支为无标签的工业产品的表面图像生成混合伪标签, 混合伪标签指导学生NAS分支进行NA...
  • 本申请公开了一种开集目标检测模型的训练方法、目标检测方法、设备及介质, 所述方法包括获取输入图像的解码器查询和目标边界预测结果;获取文本信息的文本嵌入特征和与解码器查询间的对齐分数矩阵;根据解码器查询确定视觉‑语言提示, 基于所述视觉‑语言...
  • 本发明涉及机场目标检测技术领域, 公开了一种面向复杂机场场景的实时目标检测方法。首先将采集的复杂机场场景的图像进行预处理, 然后输入Backbone部分进行初步特征提取;然后使特征图依次通过G_WTConv和C2F_WindEMA结构进行深...
  • 本发明提供一种轨道场景预测方法、装置、设备及介质, 涉及轨道感知技术领域, 轨道场景预测方法包括:获取轨道场景中当前帧对应的RGB图像、RGB图像对应的深度图、RGB图像对应的法线图、RGB图像对应的文本提示和生成任务指令;将RGB图像以及...
  • 本发明公开了一种矿井无人车转向角预测方法及相关设备, 以克服现有的转向角预测方法难以有效处理连续场景中的时间和空间信息, 导致预测精度和稳定性不足的技术问题。获取待预测矿井无人车辆的RGB图像序列, 从中选取相邻两帧图像生成光流图像序列。R...
  • 本发明公开了一种双频探地雷达地下目标显著性特征融合方法, 包括在进行目标特征检测前, 去除GPR回波数据中的直达波强干扰信号;设计语义特征提取模型, 在特征提取网络中融入通道注意力SE模块和空间注意力PSANet模块, 在进行网络模型训练时...
  • 本发明属于医学影像处理技术领域, 具体涉及一种轻量化医学图像融合方法。该方法包括特征提取、特征融合、特征重建三个阶段。首先针对特征提取阶段设计了具备针对性的双分支提取路径, 采用结构与功能相分离的独立模块设计用来区分和增强显著性特异信息, ...
  • 本申请提供一种基于图像识别的高层建筑水质变化预测方法及系统, 所述方法包括:获取目标管道预设时间段的时序数据集, 所述时序数据集包括目标水管预设时间段的第一图像时序数据、第二图像时序数据以及水质传感器时序数据;分别对所述第一图像时序数据和第...
  • 本发明涉及人工智能和医疗影像交叉学科技术领域, 尤其涉及一种面向掌指骨骨骺分类的多模态特征融合的轻量化系统。该系统包括:构建模块, 用于构建预设分类模型, 预设分类模型为轻量型分类模型;训练模块, 用于将获取的掌指骨图像作为输入, 掌指骨图...
  • 本发明属于计算机视觉技术领域, 公开了一种基于双向交互的多任务密集预测方法及相关装置;其中, 所述多任务密集预测方法包括:基于获取的RGB图像, 利用训练好的多任务密集预测模型进行多任务预测, 获得各任务预测结果;所述多任务密集预测模型包括...
  • 本申请实施例提供了一种基于残差‑注意力协同机制的图神经网络特征融合方法。该方法包括:将图输入信息分别输入至基于多头注意力机制的图神经网络GNN模块和多层感知机MLP模块中, 得到局部向量表示和全局向量表示;将所述局部向量表示和所述全局向量表...
  • 本发明提供了一种基于多源异构信息融合的云边协同方法, 包括对图像进行处理, 构建Faster R‑CNN网络, 输出基本信念分配, 通过有监督和无监督方法融合多视角的基本信念分配, 提取目标状态特征, 建立强化学习模型推理更新, 融合云侧分...
  • 本发明提供了基于多源融合数据的工程设施目标识别方法及系统, 包括:获取待处理区域的多源影像, 通过多视立体匹配技术对所述多源影像进行密集匹配, 生成三维点云;将三维点云输入预先构建的目标识别模型进行工程设施目标识别得到工程设施目标的类别;所...
  • 本发明提供了一种视觉和毫米波雷达的数据融合方法及系统, 通过基于事件触发的同步策略确保数据时间同步, 多阶段联合标定技术实现空间精准对齐, 以及基于深度学习的特征融合网络结构完成高效特征融合与目标感知, 三者协同工作, 形成一套完整的视觉和...
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