一种基于神经网络频域注意力机制的图像识别方法.pdf

自然场景下基于视觉注意力的神经网络图像识别算法的探索与实践.docx 自然场景下基于视觉注意力的神经网络图像识别算法的探索与实践一、引言 1.1研究背景与意义在数字化时代，图像作为信息的重要载体，广泛存在于我们生活的各个方面，从日常拍摄的照片到卫星遥感图像，从医疗影像到工业检测图像等。自然场景图像识别旨在让计算机理解和解释这些复杂多样的自然场景图像，准确判断出图像中的物体、场景类别以及它们之间的关系，这一技术对于实现计算机视觉领域的高级目标，如自动驾驶、智能安防、图像检索、机器人视觉等，具有至关重要的意义。以自动驾驶为例，车辆需要实时识别道路上的交通标志、行人、其他车辆以及各种道路状况，自然场景图像识别技术的准确性和可靠性直接影响到自动驾驶系统的安全性

2025-05-27 约4.1万字 31页立即下载

一种基于注意力机制的图神经网络集装箱文本识别方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112801095 A (43)申请公布日 2021.05.14 (21)申请号 202110163054.X (22)申请日 2021.02.05 (71)申请人广东工业大学地址

2023-06-03 约1.28万字 12页立即下载

基于神经网络的图像识别方法.docx PAGE 1- 基于神经网络的图像识别方法 第一章引言随着科技的飞速发展，图像识别技术在众多领域都显示出了其独特的价值和潜力。尤其在人工智能和机器学习领域，图像识别技术已经成为研究的热点之一。图像识别作为一种计算机视觉的核心技术，旨在使计算机能够通过分析和处理图像数据，识别和理解图像内容，从而实现对图像的自动解析和应用。这一技术不仅在安防监控、医疗诊断、自动驾驶等领域有着广泛的应用，而且在日常生活中，如智能手机的人脸解锁、智能摄影辅助等场景中也扮演着重要角色。在过去的几十年中，图像识别技术经历了从经典算法到深度学习技术的演变。早期的图像识别主要依赖于特征提取和分类方法，如SIFT、SURF

2025-01-22 约2.89千字 6页立即下载

一种基于注意力机制的神经网络模型.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114462567 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202111534320.1 G06V 10/80 (2022.01)

2023-05-04 约1.05万字 9页立即下载

一种基于空间通道注意力机制神经网络的图像匹配方法[发明专利].docx PAGE 1- 一种基于空间通道注意力机制神经网络的图像匹配方法[发明专利] 一、背景介绍随着信息技术的飞速发展，图像处理技术已成为众多领域不可或缺的工具。特别是在安防监控、医疗影像、自动驾驶等领域，图像匹配技术发挥着至关重要的作用。图像匹配的目的是在图像数据库中找到与查询图像最相似的图像，这一过程对于提高系统性能、降低误匹配率具有重要意义。近年来，随着深度学习技术的突破，基于深度学习的图像匹配方法逐渐成为研究热点。其中，卷积神经网络（CNN）因其强大的特征提取能力在图像匹配领域取得了显著成果。然而，传统的CNN模型在处理复杂场景和动态变化时，往往存在特征提取不够全面、注意力分配不均等问题

2025-01-21 约2.17千字 4页立即下载

基于注意力机制图卷积神经网络的图像检索方法与制作流程.docx PAGE 1- 基于注意力机制图卷积神经网络的图像检索方法与制作流程第一章引言随着互联网和移动设备的普及，图像数据量呈爆炸式增长，这使得图像检索成为计算机视觉领域的一个重要研究方向。图像检索技术旨在帮助用户从海量图像数据库中快速、准确地找到与查询图像相似或相关的图像。传统的图像检索方法主要依赖于图像的视觉特征，如颜色、纹理、形状等，但这些方法往往忽略了图像中丰富的语义信息。近年来，深度学习技术的快速发展为图像检索领域带来了新的突破。据相关数据显示，全球每年生成的图像数据量已经超过了2000亿张，而其中约有一半以上的图像用于娱乐和社交网络。面对如此庞大的图像数据库，传统的图像检索方法在检索

2025-01-18 约3.06千字 6页立即下载

基于注意力机制的卷积神经网络医学图像关键点检测方法.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 113393446 B (45)授权公告日 2022.04.15 (21)申请号 202110687012.6 G06T 5/00 (2006.01)

2023-06-18 约1.9万字 17页立即下载

一种基于双路注意力卷积神经网络的宫颈OCT图像分类方法及系统.docx PAGE 1- 一种基于双路注意力卷积神经网络的宫颈OCT图像分类方法及系统第一章引言随着现代医疗技术的不断发展，早期疾病检测与诊断在提高患者生存率和生活质量方面发挥着至关重要的作用。宫颈疾病，尤其是宫颈癌，是女性健康的一大杀手。光学相干断层扫描（OpticalCoherenceTomography，OCT）技术作为一种非侵入性成像技术，在医学诊断领域展现出巨大的潜力。近年来，基于深度学习的图像分类方法在医学图像分析中的应用日益广泛，其高精度、自动化的特点为宫颈OCT图像的分类提供了新的思路。在宫颈癌的早期诊断中，宫颈OCT图像能够提供丰富的组织结构信息，有助于医生对病情进行准确判断。然

2025-01-19 约3.3千字 6页立即下载

一种基于轻量级卷积神经网络的天气图像识别方法.docx PAGE 1- 一种基于轻量级卷积神经网络的天气图像识别方法 一、1.背景与意义 (1)随着全球气候变化和极端天气事件的频繁发生，对天气状况的实时监测和准确预测变得尤为重要。传统的天气预测方法依赖于物理模型和经验法则，这些方法在处理复杂多变的天气现象时存在一定的局限性。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，尤其是卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的成功应用，为天气图像识别提供了新的技术手段。通过将深度学习与天气图像识别相结合，有望实现更加高效、准确的天气预测。 (2)天气图像识别任务涉及到从大量的天气图像中提取特征，并对其进行分类。传统的图像处理方法通常需要手动设计特征提取器，而深度学习能够自

2025-01-20 约2.35千字 4页立即下载

一种基于卷积神经网络的宫颈细胞图像识别方法.docx PAGE 1- 一种基于卷积神经网络的宫颈细胞图像识别方法 一、1.方法背景 (1)宫颈癌是全球女性最常见的恶性肿瘤之一，早期诊断对于提高治愈率和降低死亡率至关重要。传统的宫颈细胞学检查依赖于病理医生的视觉分析，存在主观性强、效率低等问题。随着深度学习技术的快速发展，基于卷积神经网络的宫颈细胞图像识别方法应运而生，为宫颈细胞学检查提供了新的技术手段。 (2)卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，在图像识别领域取得了显著的成果。CNN能够自动提取图像中的特征，具有较强的鲁棒性和泛化能力。在宫颈细胞图像识别任务中，CNN能够自动学习细胞图像的特征，从而实现对宫颈细胞图像的自动分类和识别。 (3

2025-01-18 约2.81千字 6页立即下载

一种基于卷积神经网络的宫颈细胞图像识别方法[发明专利].docx PAGE 1- 一种基于卷积神经网络的宫颈细胞图像识别方法[发明专利] 一、背景介绍 (1)宫颈癌是全球女性癌症死亡的主要原因之一，每年有超过50万新发病例，且这一数字仍在持续上升。早期诊断和及时治疗对于提高宫颈癌患者的生存率至关重要。传统的宫颈细胞学检查方法，如巴氏涂片，虽然应用广泛，但其准确性和效率仍有待提高。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于卷积神经网络的图像识别方法在医学影像领域展现出巨大的潜力。 (2)宫颈细胞图像识别方法的研究主要针对宫颈细胞学检查中存在的误诊和漏诊问题。据统计，传统巴氏涂片检查的准确率约为70%，且由于阅片医生的主观性，误诊率较高。卷积神经网络（CNN）作为

2025-01-21 约3.06千字 6页立即下载

一种基于改进径向基神经网络的人脸图像识别方法.pdf 第18卷第2期甘肃科学学报Vol.18No.2 2006年6月JournalofGansuSciencesJun.2006 一种基于改进径向基神经网络的人脸图像识别方法 12

2025-03-07 约1.59万字 4页立即下载

一种基于神经网络结构的图像识别方法及装置.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114554793 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210146772.0 B08B 1/00 (2006.01) (22)申请日 2022.02.1

2023-05-08 约8.27千字 9页立即下载

一种基于量子经典混合神经网络的图像识别方法及装置.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114821217 A (43)申请公布日 2022.07.29 (21)申请号 202110722243.6 (22)申请日 2021.06.28 (71)申请人合肥本源量子计算科

2023-05-13 约1.6万字 13页立即下载

基于神经网络的图像识别装置和图像识别方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112819022 A (43)申请公布日 2021.05.18 (21)申请号 20191

2023-06-06 约2.59万字 21页立即下载