-
公开(公告)号：CN114037833B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202111371509.3
申请日：2021-11-18
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V10/26 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种苗族服饰图像语义分割方法，其特征在于，包括如下步骤：1）数据增强；2）编码；3）解码；4）辅助分支结构；5）实现语义分割。这种方法能提取到少数民族服饰的大尺度高级语义信息，而且提取的特征包含更多低级纹理的重要细节、迁移和融合少数民族服饰之间自相似性与跨尺度相似性的特征，能提高苗族服饰图像语义分割的准确度。
-
公开(公告)号：CN114020900B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202111351738.9
申请日：2021-11-16
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于融合空间位置注意力机制的图表英语摘要生成方法，包括1）创建图表英语摘要描述数据集；2）数据变量替换图表数据值；3）基于空间关系的词向量位置编码；4）采用Diverse Beam Search搜索词向量结果。这种方法基于融合空间位置注意力机制，采用数据变量替换图表数据值、采用空间注意力机制的方式学习词之间的关系、增强词向量与词向量之间的空间位置关系和正确的词位置排序、采用Diverse Beam Search搜索更好的词向量结果，能提高生成图表英语摘要的质量。
-
公开(公告)号：CN117576411A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311547248.5
申请日：2023-11-20
IPC: G06V10/44 , G06V10/25 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于特征融合和注意力机制的伪装目标检测方法，包括如下步骤：1）上下文特征增强CFEM：2）定位模块PM；3）反向注意力预测模块RAPM；4）损失函数。这种方法采用上下文特征增强方式能减少背景噪声引入并且获得更丰富的上下文特征信息，同时采用反向注意力预测方式关注隐藏的目标边缘信息，生成与真实分割图像更相似的预测结果，能够生成清晰无噪声的预测图像、能提高伪装目标检测准确性和真实性。
-
公开(公告)号：CN114638842B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202210251253.0
申请日：2022-03-15
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T7/11 , G06N3/0464 , G06T7/73
Abstract: 本发明公开了一种基于MLP的医学图像分割方法，其特征在于，包括如下步骤：1）编码；2）解码；3）局部分支结构和全局分支结构。这种方法不仅在保持原始空间维度特征结构下，具有敏感的位置感知能力和极少的计算开销，并且有效增加模型提取局部特征和全局上下文信息的能力，增大模型对小尺度物体的特征感知，也能有效地解决由于医学分割数据样本数量相对较少，医学图像中patch的位置嵌入的依赖关系不能很好地学习的问题，从而实现高性能和高效率的医学分割。
-
公开(公告)号：CN117575908A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311552604.2
申请日：2023-11-20
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06N3/045 , G06N3/0495 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/082 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于可逆引导和循环式知识蒸馏的多模态图像超分辨重建方法，包括如下步骤：1）数据准备；2）DDPM模型训练；3）多模态分布约束MDCS；4）可逆引导；5）循环知识蒸馏；6）模型评估与优化。这种方法能有效理解图像中的高级语义和上下文信息，同时解决了模型崩溃、高频细节丢失以及与长尾数据相关的问题。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117408698A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311361188.8
申请日：2023-10-20
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06Q20/40 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer的对比多视图下庞氏骗局检测方法，包括：1）数据预处理；2）特征提取；3）对比学习；4）模型评估。这种方法能够半监督训练，能准确识别庞氏骗局，同时检测庞氏骗局合约具有实时性。
-
公开(公告)号：CN114638842A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210251253.0
申请日：2022-03-15
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于MLP的医学图像分割方法，其特征在于，包括如下步骤：1）编码；2）解码；3）局部分支结构和全局分支结构。这种方法不仅在保持原始空间维度特征结构下，具有敏感的位置感知能力和极少的计算开销，并且有效增加模型提取局部特征和全局上下文信息的能力，增大模型对小尺度物体的特征感知，也能有效地解决由于医学分割数据样本数量相对较少，医学图像中patch的位置嵌入的依赖关系不能很好地学习的问题，从而实现高性能和高效率的医学分割。
-
公开(公告)号：CN114037833A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111371509.3
申请日：2021-11-18
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种苗族服饰图像语义分割方法，其特征在于，包括如下步骤：1）数据增强；2）编码；3）解码；4）辅助分支结构；5）实现语义分割。这种方法能提取到少数民族服饰的大尺度高级语义信息，而且提取的特征包含更多低级纹理的重要细节、迁移和融合少数民族服饰之间自相似性与跨尺度相似性的特征，能提高苗族服饰图像语义分割的准确度。
-
公开(公告)号：CN114020900A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111351738.9
申请日：2021-11-16
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于融合空间位置注意力机制的图表英语摘要生成方法，包括1）创建图表英语摘要描述数据集；2）数据变量替换图表数据值；3）基于空间关系的词向量位置编码；4）采用Diverse Beam Search搜索词向量结果。这种方法基于融合空间位置注意力机制，采用数据变量替换图表数据值、采用空间注意力机制的方式学习词之间的关系、增强词向量与词向量之间的空间位置关系和正确的词位置排序、采用Diverse Beam Search搜索更好的词向量结果，能提高生成图表英语摘要的质量。
-
公开(公告)号：CN220623256U
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202322409992.0
申请日：2023-09-06
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本实用新型属于计算机外围设备领域，具体是指一种计算机机箱承载装置，包括间隔设置的前、后两个承载体，所述承载体包括间隔设置的左、右两个角块和第一调距机构，所述角块的底部安装有与水平面板相连的万向轮，前、后两个承载体同一侧的两个角块均通过第二调距机构相连，第二调距机构包括拉索绳和拉索夹持机构，所述拉索绳一端固定在一个角块上，另一端安装在另一个角块上的拉索夹持机构上，使用时，组成两个承载体的四个角块分别承载机箱的四个底角，拉索绳被拉索夹持机构夹紧并绷直。本装置将导向杆和双头螺孔从角块上卸下，缩小了整个装置的体积，便于包装运输，降低物流成本，具有结构简单、适应范围广和容易组装的优点。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
10
records
(took 0.096 seconds)
