-
公开(公告)号：CN113936339B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111537924.1
申请日：2021-12-16
Abstract: 本发明公开了基于双通道交叉注意力机制的打架识别方法和装置，该方法首先采集生成视频数据集，设置快慢两种帧率获取不同帧图像序列，进行预处理后分别送入快慢通道，在快慢通道采用基于分开时空自注意力机制的Transformer编码器提取图像序列时空编码特征；然后，经过交叉注意力模块融合一个通道CLS token与另一通道patch token信息，实现双通道时空编码特征融合；最后，将融合后的时空编码特征经过多层感知机头进行打架行为识别。本发明通过双通道Transformer模型与交叉注意力模块能有效提取视频时空特征，提高打架行为识别的准确率，适用于室内外监控系统。
-
公开(公告)号：CN113936339A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111537924.1
申请日：2021-12-16
Abstract: 本发明公开了基于双通道交叉注意力机制的打架识别方法和装置，该方法首先采集生成视频数据集，设置快慢两种帧率获取不同帧图像序列，进行预处理后分别送入快慢通道，在快慢通道采用基于分开时空自注意力机制的Transformer编码器提取图像序列时空编码特征；然后，经过交叉注意力模块融合一个通道CLS token与另一通道patch token信息，实现双通道时空编码特征融合；最后，将融合后的时空编码特征经过多层感知机头进行打架行为识别。本发明通过双通道Transformer模型与交叉注意力模块能有效提取视频时空特征，提高打架行为识别的准确率，适用于室内外监控系统。
-
公开(公告)号：CN112580614A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202110210499.9
申请日：2021-02-25
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的手绘草图识别方法，该方法包括将原始手绘草图输入到一个深度卷积神经网络中，得到最后一个卷积层输出的特征图；将特征图输入到一个通道注意力模块中，得到基于通道注意力优化后的特征图；训练一个用于预测手绘草图垂直翻转的分类网络，将原始手绘草图输入到训练好的分类网络中，得到垂直翻转空间注意力图；联合基于通道注意力优化后的特征图和垂直翻转空间注意力图，计算得到垂直翻转空间注意力优化后的特征图；最后经过全连接层输出识别的结果。本发明的优点：采用通道注意力和垂直翻转空间注意力对卷积神经网络的特征进行优化，能够使网络关注于学习更有判别力的部分，从而有效提高手绘草图的识别精度。
-
公开(公告)号：CN112434723A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011163778.6
申请日：2020-10-27
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力网络的日/夜间图像分类及物体检测方法，该方法首先采集街道摄像头监控视频处理成图像进行标注，结合开源的街道数据集共同构建图像数据集；通过基于特征金字塔的深度卷积神经网络提取图像的表观特征；在所提取特征上预测图像的日/夜属性，并捕获表征日/夜间物体的注意图；基于注意力图对提取的特征图进行加权；最后根据预测的日/夜属性将加权后的特征图输入对应日/夜间的检测头做位置回归与物体分类。本发明旨在通过注意力机制使网络关注到日/夜间的不同特征，并通过两个分支分别完成日/夜间物体的检测，能够提升日/夜间物体检测的性能，可用于街道智能监控系统。
-
公开(公告)号：CN117314755B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311605122.9
申请日：2023-11-29
Applicant: 之江实验室 , 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06T5/60 , G06T5/70 , G06T7/00 , G06V20/70 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于跨模态图像生成的多视角植株生成方法和装置，属于农业方面的图像处理领域，包括：采集植株图像并标注文本信息；基于图像和文本对文本图像映射模型进行训练微调并冻结，得到图像和文本的内嵌向量；基于图像和文本的内嵌向量，构建基于扩散模型的包含文本图像先验模块和图像编码器模块的图像生成模型并训练；实际推理阶段根据基因型‑表型预测模型得到的目标植株表型数据，引导图像生成模型生成多视角小图，并输入图像超分辨模块得到高分辨率的目标植株图像。本发明采用扩散模型构建图像生成模型和图像超分辨模块，
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116992919B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311269915.8
申请日：2023-09-28
Applicant: 之江实验室 , 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G16B40/00 , G06F18/213 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种基于多组学的植物表型预测方法和装置，该方法基于图卷积神经网络，将多组学如基因组、转录组、代谢组的数据作为图节点，不同组学之间的关联程度作为图的边来构建每个植株的图结构数据，将构建的图结构数据输入图卷积神经网络中，提取节点特征，通过Transformer网络更新节点特征，节点特征拼接后输入全连接层，输出表型预测值，利用整个图结构融合多组学特征实现表型的预测。本发明创新性的利用图卷积神经网络结合Transformer网络实现基因到表型的预测，并利用多组学构建图结构融合多组学数据实现精准表型预测，在一定程度上解决只用单一组学表型预测不准的问题，
-
公开(公告)号：CN117011718A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202311288015.8
申请日：2023-10-08
Applicant: 之江实验室 , 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/094
Abstract: 一种基于多元损失融合的植物叶片细粒度识别方法和系统，首先将植物叶片图像以九宫格的方式进行随机掩码完成图像增强，并与原图成对地输入到特征提取网络模型中，得到特征向量；将特征向量输入分类网络层中，并进行品种识别；将特征向量输入到对抗网络层中，进行二分类识别；将掩码图的特征向量输入到自编码网络模块中，进行图像复原的自监督学习；三项任务的损失函数共同监督并指导网络的训练；在自监督任务中掩码图像通过学习复原本身位置使特征提取网络关注到叶片局部特征，而原图在品种识别任务中使特征提取网络关注叶片原有形状信息和全局特征；采用对抗损失函数进行原图与增强图的辨别，预防分类模型过拟合到增强数据中。
-
公开(公告)号：CN116977652A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202311227139.5
申请日：2023-09-22
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/30 , G06V10/77 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态图像生成的工件表面形貌生成方法和装置，属于机加工数据处理技术领域，包括：基于不同加工方式的历史数据的多模态信息，构建引导向量；基于扩散模型，对表面形貌灰度图的低维表征加噪得到噪声向量，将引导向量、时间步长和噪声向量输入逆向扩散过程，层层降噪还原出低维表征，实现对模型的训练；提取目标多模态信息构建目标引导向量，将随机噪声隐变量和目标引导向量输入到训练好的扩散模型得到目标低维表征，通过解码器得到目标表面形貌灰度图；采用图像质量综合评价模块进行质量评价。本发明采用扩散模型，实现了多模态信息到表面形貌图像的准确映射，具有快速生成、高保真性的特点，对实时表面形貌预测有极大潜力。
-
公开(公告)号：CN116797904A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310444502.2
申请日：2023-04-24
Applicant: 之江实验室 , 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06N5/02
Abstract: 本发明公开一种图像识别不确定性知识蒸馏方法与系统，收集有标签训练图像样本；选定第一神经网络模型，使用训练图像样本进行训练，得到训练好的第一神经网络模型，输入训练样本图像得到第一神经网络模型中间层样本特征表达及输出的软标签信息；选定第二神经网络模型，对训练图像样本进行处理，得到中间层样本特征表达，与第一神经网络模型的中间层样本特征表达进行不确定性建模，得到第一损失函数；使用第一神经网络模型输出的软标签信息及训练图像样本，联合第一损失函数，更新第二神经网络模型的参数，得到训练好的第二神经网络模型，同时利用本发明第二神经网络模型对待处理图像进行图像识别处理，提高图像识别的准确度。
-
公开(公告)号：CN114972947B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210882622.6
申请日：2022-07-26
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06V30/148 , G06V30/19 , G06V10/764 , G06V10/28
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊语义建模的深度场景文本检测方法和装置，该方法包括：步骤一，获取现有的用于训练场景文本检测的多组具有真值标注的图像数据集；步骤二，对数据集中的图像进行特征学习与全局特征融合，得到融合的全局特征图；步骤三，对融合的全局特征图进行像素级别语义分类，同时通过数值回归预测像素级别的语义可靠性，在全监督下进行多分支的联合优化，完成端到端联合学习框架的构建；步骤四，使用端到端联合学习框架，预测图像中的模糊语义信息，并利用可靠性分析及融合获得文本属性图；步骤五，对文本属性图进行二值化和联通域提取，得到最终的文本检测结果。本发明实现方法简便，灵活鲁棒，适用范围广。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
80
records
(took 0.023 seconds)
