基于Transformer特征提取与交互的多光谱行人检测.pdf

transformer中特征提取的原理.docx PAGE 1- transformer中特征提取的原理一、1.Transformer模型概述 Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度神经网络架构，它在处理序列数据方面展现出卓越的性能。相较于传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），Transformer模型通过引入自注意力机制，能够捕捉序列中任意两个位置之间的依赖关系，从而在处理长距离依赖问题时更加高效。自注意力机制的核心思想是将序列中的每个元素与其余所有元素进行加权求和，从而得到一个全局的表示。这种机制使得模型能够同时考虑序列中所有元素的信息，大大提升了模型的表示能力。 Transformer模型主要由编码器（

2025-01-20 约3.71千字 7页立即下载

3基于特征提取的高光谱数据分类.pdf 两j匕大学学报(自然科学版) 2蝴年6冀，第37卷第3鬻，菇n．，2蝴，豫。37。№．3 Nonhwest J0um出of Science 孱挥 University(NaturalEdition) 基于特征提取的高光谱数据分类肖平1，王旭红2 (1．陕西省测绘局，陕西西畿710054；2．西北大学城市与资源学系，陕西话安710069) 攘要

2017-07-29 约1.23万字 4页立即下载

基于深度学习的行人重识别特征提取方法研究.pdf 哈尔滨理工大学电子信息硕士学位论文基于深度学习的行人重识别特征提取方法研究摘要近年来，公共安全问题日益引人关注，在此背景下行人重识别技术成为了解决公共安全问题的关键技术，然而，由于物体遮挡、背景干扰等复杂环境使得行人重识别研究面临各种挑战，上述问题会导致网络模型特征提取的精确度降低，进而影响行人重识别任务的准确率。本文基于行人重识别特征提取，针对物体遮挡和背景干扰情况分别开展如下研究：（1）针对物体遮挡，本文提出一种基于改进ConvNeXt网络的行人重识别特征提取方法，提高对行人细节特征信息的提取能力，从而解决物体遮挡问题。该网络采用ConvNeXt网络作为骨干网络，同时去

2025-06-11 约11.41万字 73页立即下载

基于高光谱图像的改进SIFT特征提取与匹配.pptx 基于高光谱图像的改进SIFT特征提取与匹配汇报人：2024-02-05 引言高光谱图像基本原理及特点传统SIFT特征提取方法概述基于高光谱图像的改进SIFT特征提取方法基于改进SIFT特征提取方法匹配策略设计结论与展望contents目录 01引言研究背景与意义高光谱图像在多个领域具有广泛应用，如遥感监测、农业评估、医学诊断等。传统的SIFT特征提取方法在处理高光谱图像时存在局限性，需要改进以适应高维数据。改进SIFT特征提取与匹配方法有助于提高高光谱图像处理的准确性和效率，具有重要的理论意义和应用价值。国内外学者在SIFT特征提取与匹配方面进行了大量研究，提出了多种改进方法。目前，深度学

2024-07-02 约2.93千字 27页立即下载

周孝东基于光谱的遥感图像特征提取方法研究.doc 图书分类号：密级：毕业论文 基于光谱的遥感图像特征提取方法研究 FEATURE EXTRACTION FOR REMOTE SENSING IMAGE BASED ON SPECTRAL 学生姓名周孝东学院名称数学与物理科学学院专业名称信息与计算科学指导教师于燕燕、张克军 2009年 5月 12日徐州工程学院学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用或参考的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经

2017-02-09 约2.09万字 33页立即下载

基于NAPC的高光谱图像特征提取的并行加速方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112801853 B (45)授权公告日 2022.04.15 (21)申请号 202110178449.7 (51)Int.Cl.

2023-06-03 约9.08千字 8页立即下载

基于多尺度特征提取的高光谱图像分类方法研究.pdf 基于多尺度特征提取的高光谱图像分类方法研究摘要高光谱图像分类在民用领域和国防安全领域中都扮演重要角色。在高光谱图像分类中，由于地物尺度不一，采用单一尺度提取特征分类性能往往达不到最优效果。同时，根据待测图像中是否含有未知类别，高光谱图像分类可以划分为闭集分类和开集分类两个子任务，且各自面临不同的问题。闭集分类面临的是标记样本严重缺乏带来的精度欠佳问题，开集分类面临的依靠拟合数学分布识别未知类造成的精度欠佳问题。对此，本 “” 文以待测图像中是否存在未知类别为研究主线，针对高光谱图像分类中闭集分类和开集分类两个子任务存在的问题以及它们的共性问题进行研究，旨在提取更具代表性、更鲁棒

2025-04-25 约13.82万字 73页立即下载

2024-12-12 约2.15万字 31页立即下载

基于注意力机制与多尺度特征融合的行人特征提取方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114821631 A (43)申请公布日 2022.07.29 (21)申请号 202210226785.9 (22)申请日 2022.03.09 (71)申请人哈尔滨理工大学

2023-05-16 约1.79万字 21页立即下载

基于注意力机制与多光谱特征融合的行人检测.pdf 目录 1 第一章绪论 1.1课题研究背景与意义1 1.2国内外研究现状1 1.2.1多光谱图像融合研究现状1 1.2.2基于注意力机制目标检测研究现状4 1.2.3多光谱行人检测研究现状5 1.3多光谱行人检测相关的工作6 1.3.1多光谱行人检测常用的数据集6 1.3.2多光谱行人检测常用的网络6 1.3.3

2025-03-01 约10.44万字 66页立即下载

2025-03-08 约3.5万字 47页立即下载

2025-03-05 约3.31万字 45页立即下载

一种基于边缘检测的sar图像特征提取算法.docx 一种基于边缘检测的sar图像特征提取算法 0 基于规则的sar图像检测在各种空间和航空图像传感器中，sar是世界上广泛使用的区域观测技术。尤其近几年来,SAR技术已广泛的应用于地质、植物、气象、资源调查、战场侦察等各个学科领域。其中,道路网、机场跑道、河流等大型组合线性目标的特征提取,在军事和民用上都有重要的意义。但是对于道路网、机场跑道、河流等大型组合线性目标,近几年来的研究多关注于SAR图像线性特征的提取,而忽视了这些目标在高分辨率SAR图像中所具有的明显的平行线特征,尽管也有涉及平行线特征的提取,大多在提取出线特征之后,进行斜率和距离上的判别来检测平行线对。这样的提取平行线特征的方

2023-11-17 约4.47千字 5页立即下载

基于点云补全和特征提取的3D目标检测研究.docx 基于点云补全和特征提取的3D目标检测研究一、引言在计算机视觉领域，三维（3D）目标检测是一项具有挑战性的任务。近年来，随着深度学习技术的发展，特别是点云处理技术的发展，3D目标检测技术在自动驾驶、机器人视觉、虚拟现实等领域的应用日益广泛。点云补全和特征提取是3D目标检测中的关键技术，本文将重点研究这两项技术，并探讨其在实际应用中的效果。二、点云补全技术点云补全技术是针对点云数据缺失或部分信息丢失的情况下，利用算法恢复完整点云数据的技术。在3D目标检测中，点云补全能够提供更完整的物体信息，提高目标检测的准确度。本文采用基于深度学习的点云补全方法。首先，通过深度神经网络对缺失部分的点云数

2025-02-20 约4.79千字 10页立即下载

海杂波下基于特征提取的目标检测与跟踪技术研究.pdf 海杂波下基于特征提取的目标检测与跟踪技术研究摘要随着国际形势的日益变化，海洋安全问题变得愈发引人关注。海面目标的检测与跟踪在军事和民用领域都具有重要意义，而在海面目标的检测和跟踪过程中，经常会受到海杂波的影响。作为一种非均匀、非线性、非高斯的杂波，海杂波经常会将目标淹没其中，给目标检测和跟踪带来极大困难。因此，如何有效的将目标从复杂的海杂波中检测出来并进行跟踪，对加强海防建设具有重要意义。基于上述背景，本文对海杂波背景下的目标检测技术和目标跟踪技术展开了研究。通过使用两种不同海洋环境的实测数据，提取了海洋背景下目标回波与海杂波的多维特征。随后，利用深度学习技术构建了目标检测器

2025-04-23 约12.6万字 74页立即下载