一种基于数据集分布和上下文信息的语义分割方法.pdf

一种基于上下文信息融合的三维医疗图像分割方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114882219 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210501553.X (22)申请日 2022.05.09 (71)申请人南京大学

2023-05-18 约1.37万字 13页立即下载

基于上下文建模的图像语义分割方法：原理、应用与创新.docx 基于上下文建模的图像语义分割方法：原理、应用与创新一、引言 1.1研究背景与意义在当今数字化信息爆炸的时代，图像作为一种重要的信息载体，包含着丰富的语义内容。图像语义分割作为计算机视觉领域的核心任务之一，旨在将图像中的每个像素分配到对应的语义类别，从而实现对图像内容的精细化理解和分析。这项技术在众多领域展现出了巨大的应用潜力和价值，成为推动各行业智能化发展的关键技术之一。在自动驾驶领域，图像语义分割起着举足轻重的作用。自动驾驶汽车需要实时、准确地感知周围的环境信息，图像语义分割技术能够将车载摄像头拍摄到的图像中的道路、车辆、行人、交通标志等不同元素进行精确分割和识别。通过对这些语义信息

2025-06-07 约4.05万字 31页立即下载

一种基于多模态上下文语义特征的情感分类方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112818861 B (45)授权公告日 2022.07.26 (21)申请号 202110141728.6 G06N 3/08 (2006.01) (22)申请日 2021.02.

2023-06-03 约3.33万字 26页立即下载

2024-12-15 约9.52千字 18页立即下载

基于上下文信息的口语意图检测方法.pptx 基于上下文信息的口语意图检测方法汇报人：2024-01-31 引言口语意图检测概述上下文信息在口语意图检测中应用基于深度学习模型构建与优化实验设计与结果分析结论与展望contents目录引言01 随着人工智能技术的不断发展，口语交互系统越来越普及，而口语意图检测是实现有效口语交互的关键技术之一。口语意图检测旨在识别和理解用户输入的口语表达中所蕴含的意图，进而为后续的对话管理和任务执行提供重要依据。准确的口语意图检测对于提高口语交互系统的性能、改善用户体验具有重要意义。背景与意义目前，国内外学者已经提出了许多口语意图检测方法，包括基于规则的方法、基于统计模型的方法和基于深度学习的方法等。基于

2024-06-16 约3.28千字 27页立即下载

融入上下文信息：图像语义分割算法的深度探索与创新.docx 融入上下文信息：图像语义分割算法的深度探索与创新一、引言 1.1研究背景与意义在当今数字化时代，计算机视觉作为人工智能领域的重要研究方向，正深刻地改变着人们的生活和工作方式。从自动驾驶汽车在复杂路况下的精准识别与决策，到医学影像分析辅助医生进行疾病的早期诊断，从智能安防系统对异常行为的实时监测，到虚拟现实和增强现实技术为用户带来沉浸式的体验，计算机视觉技术无处不在，为各个领域的发展注入了强大的动力。图像语义分割作为计算机视觉领域的核心任务之一，旨在将图像中的每个像素准确地分类到其所属的语义类别，从而实现对图像内容的深度理解和分析。它的重要性不言而喻，在众多实际应用场景中发挥着关键作用。

2025-06-03 约3.01万字 23页立即下载

一种融合上下文信息的多轮对话方法及系统.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 112818105 B (45)授权公告日 2021.12.07 (21)申请号 202110163418.4 (56)对比文件

2023-06-06 约2.63万字 20页立即下载

一种基于上下文信息感知的无人机定位方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 114550016 B (45)授权公告日 2022.07.08 (21)申请号 202210424063.4 G06V 10/42 (2022.01)

2023-05-09 约1.79万字 13页立即下载

一种基于多尺度空间和上下文信息融合的图像压缩方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114792347 A (43)申请公布日 2022.07.26 (21)申请号 202210224174.0 (22)申请日 2022.03.09 (71)申请人同济大学地址 200092 上海

2023-05-13 约1.24万字 14页立即下载

结合低频增强和上下文感知的域适应语义分割.docx 结合低频增强和上下文感知的域适应语义分割 一、引言 语义分割作为计算机视觉领域的一个重要任务，其目标是精确地对图像中的每个像素进行分类。然而，由于不同的环境条件、光照变化、设备差异等因素，不同域之间的数据分布往往存在差异，这给语义分割带来了巨大的挑战。为了解决这一问题，本文提出了一种结合低频增强和上下文感知的域适应语义分割方法，旨在提高跨域语义分割的准确性和鲁棒性。二、相关文献综述近年来，随着深度学习的飞速发展，语义分割技术在多个领域得到了广泛应用。然而，域适应问题一直是限制其应用的主要瓶颈之一。早期的研究主要集中在如何通过调整网络结构或训练策略来减小不同域之间的差异。而近年来，基于低频信

2025-05-14 约4.37千字 9页立即下载

一种上下文管理方法及装置.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114902745 A (43)申请公布日 2022.08.12 (21)申请号 201980103344.6 (74)专利代理机构北京同达信恒知识产权代理

2023-05-16 约1.32千字 1页立即下载

基于上下文语义的二进制函数名称预测方法研究.docx 基于上下文语义的二进制函数名称预测方法研究一、引言在软件开发与维护过程中，函数名称的准确性与可读性对于代码的维护性和可理解性至关重要。然而，由于编程过程中的快速迭代和不断变化的开发需求，有时开发者可能无法立即为新函数选择合适的名称。因此，基于上下文语义的二进制函数名称预测方法的研究显得尤为重要。本文旨在探讨如何利用上下文语义信息来预测二进制函数名称，以提高代码的可读性和维护性。二、研究背景随着软件规模的扩大和复杂性的增加，代码的可读性和可维护性成为了软件开发领域的重要问题。函数名称作为代码的重要组成部分，其准确性和可读性对于代码的质量具有重要影响。因此，如何根据函数所在的上下文和语义信

2025-04-21 约4.17千字 8页立即下载

基于上下文注意力和增量学习的结直肠息肉分割方法研究.pdf 摘要定期进行内窥镜检查可以及早发现结直肠息肉，有效降低息肉的癌变风险。运用图像处理技术对息肉图像进行自动分割，可以准确定位息肉的病灶区域，提高医生的诊断效率。本文针对当前基于深度学习的结直肠息肉分割方法中存在的问题展开研究，提出了两种改进方法，主要工作如下：针对息肉区域定位不准确，息肉区域与周围组织因对比度较低导致分割边界不连贯的问题，提出了一种基于增强区域上下文注意力的结直肠息肉分割网络。首先，采用具有金字塔结构的Transformer网络MiT提取息肉图像的多尺度特征；其

2025-03-17 约9.87万字 62页立即下载

基于上下文一致性的分布外目标分类方法研究.docx 基于上下文一致性的分布外目标分类方法研究一、引言随着大数据时代的到来，分布外目标（Out-of-Distribution，OOD）的分类问题在许多领域变得越来越重要。传统的机器学习算法往往无法有效处理分布外的数据，这主要是由于其在学习过程中过于依赖数据的统计特性，而忽略了上下文信息的重要性。因此，本文提出了一种基于上下文一致性的分布外目标分类方法，旨在通过利用上下文信息来提高分类的准确性和鲁棒性。二、背景与相关研究在过去的几年里，许多研究者已经对分布外目标的分类问题进行了研究。这些方法主要关注于通过特征提取、距离度量、模型泛化等方式来提高分类效果。然而，这些方法往往忽略了上下文信息在分

2025-01-21 约4.57千字 9页立即下载

基于上下文信息增强和平坦域对抗训练的域适应目标检测方法研究.pdf 摘要目标检测是计算机视觉中的一项核心任务，被视为计算机视觉的基石，目的是在图像中准确识别和定位感兴趣的目标物体，广泛应用于自动驾驶、智慧医疗、智慧农业等与国计民生相关的领域。近年来，随着深度学习的兴起，基于卷积神经网络的目标检测技术在训练集和测试集处于相同场景时表现出色，然而，当训练集和测试集为不同场景时，目标检测器的性能急剧下降，这成为目标检测在实际应用中的障碍，如自动驾驶等领域。为解决上述问题，学者们提出了无监督域适应目标检测方法，通过使用有标签的源域数据集和无标签的目标域数据集，目的是训练一个目标检测器使其能够在目标域上有良好的检测性能。本文对于现有的无监督域适应目标检

2025-03-21 约9.1万字 65页立即下载