深度图

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基于注意力-残差双特征流卷积神经网络的深度图帧内编码单元快速划分算法
《北京工业大学学报》2025年第5期539-551,共13页贾克斌 吴岳珩 
北京市自然科学基金资助项目(4212001)。
针对三维高效视频编码(three-dimensional high efficiency video coding,3D-HEVC)深度图编码单元(coding unit,CU)划分复杂度高的问题,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的算法来实现快速深度图帧内编码。...
关键词：三维高效视频编码(three-dimensional high efficiency video coding 3D-HEVC) 深度图 卷积神经网络(convolutional neural networks CNN) 编码单元(coding unit CU)划分 帧内编码 双特征流 
RGB深度图像显著性目标检测方法设计
《液晶与显示》2025年第4期607-616,共10页王雨夕 徐杨 袁旭祥 
国家自然科学基金(No.61775169);辽宁省教育厅科研项目(No.LJKZ0310)。
为了高效利用深度特征信息辅助显著性检测,实现对不同尺度特征信息的融合,本文提出了一种基于CDINet算法改进的RGB-D图像显著性目标检测算法。首先,添加了多尺度特征融合模块用来加强编码器和解码器之间特征信息的传输,有效减少浅层特...
关键词：显著性目标检测 计算机视觉 边缘检测 深度学习 
深度感知的息肉分割算法
《工程科学与技术》2025年第2期74-83,共10页秦婧 张俊 李嫣 任文琦 张金刚 
国家自然科学优秀青年科学基金项目(62322216);国家自然科学基金面上项目(62172409)。
息肉分割在结直肠癌预防和肠道疾病诊断中起着关键作用。然而,现有的息肉分割算法普遍忽视了息肉的3维凸起特性,限制了其分割性能的提升。深度图能够提供关于息肉凸起和形状的额外信息,从而更准确地捕捉息肉的空间结构。因此,本文提出...
关键词：深度感知 息肉分割 深度学习 深度图 
基于结构纹理分解的深度图超分辨率重建
《武汉大学学报(工学版)》2025年第4期665-676,共12页唐思远 孙涛 付柏 殷杰 张国荣 
湖北省重点研究发展计划项目(2020BAB008,2021BAA201);国家重点研究发展计划项目(2020YFF0304902-1,2020YFF0304903-4)。
彩色图像引导的深度图超分辨率重建能有效解决深度相机采集深度图时分辨率低和无效空洞的问题。然而,由于彩色图和深度图的结构不一致性,此类方法容易产生纹理转移伪影。针对此问题,提出了基于结构纹理分解的加权最小二乘(structure tex...
关键词：深度图超分辨率重建 空洞填充 纹理结构分解 加权最小二乘 
基于深度图聚类和特征重构的风电集群功率短期预测方法
《电力自动化设备》2025年第4期53-59,共7页杨茂 韩超 张薇 
国家重点研发计划项目(2022YFB2403000)。
针对当前短期风电集群功率预测方法难以充分提取时空特征实现高精度集群预测的问题,提出一种基于深度嵌入式图注意力聚类、改进自适应噪声完备集合经验模态分解和长短期时间序列网络的风电集群功率短期预测方法。基于地理位置信息构建...
关键词：风电功率预测 图注意力网络 集群划分 深度学习 特征重构 
基于雾天模拟图像的能见度估计方法研究
《电光与控制》2025年第3期94-100,共7页邱实卓 叶青 黄佳恒 刘建平 
长沙理工大学研究生科研创新项目(CXCLY2022086)。
针对带有能见度标签的雾天图像数据集匮乏的问题,提出一种基于雾天模拟图像的能见度检测方法。通过无监督深度估计模型构建户外清晰图像的深度图,并且利用特征融合来细化深度图细节,采用暗通道法筛选天空区域估计大气光值,获得设定能见...
关键词：雾天模拟 深度图 特征融合 ShuffleNet V2 能见度估计 
一种改进的快速深度图像先验降噪模型
《计算机应用研究》2025年第3期920-926,共7页张睿 程晓慧 
相较于有监督深度降噪模型,仅利用给定的噪声图像本身就能完成降噪任务的无监督深度图像先验(deep image prior,DIP)降噪模型没有数据偏向(data bias)问题,具有更好的泛化能力。然而,DIP降噪模型较长的迭代训练步数导致其在执行效率方...
关键词：图像降噪 深度图像先验 性能提升 简化网络 下采样 自动早停 
基于改进YOLOv8的沥青路面深度图像病害检测算法
《湖南科技大学学报(自然科学版)》2025年第1期88-101,共14页英红 覃云涛 刘曦民 朱嘉丽 陈蔚铭 
国家自然科学基金资助项目(51668012,51968011)。
为解决沥青路面病害检测人工成本高、检测精确度与效率低下的问题,提出一种面向多尺度目标沥青路面深度图像的轻量化道路病害检测模型RBDN-YOLO-E.通过无人机快速扫描沥青路面并建立三维点云模型得到路面深度图像,将2 496张深度图像建...
关键词：病害检测 轻量化 无人机 深度图像 YOLOv8n 
基于不同学习范式的深度图聚类方法综述
《模式识别与人工智能》2025年第3期233-251,共19页周丽娟 吴梦琪 李欣冉 牛常勇 
国家自然科学基金项目(No.62006211)资助。
图聚类方法旨在使用无监督方式将图节点划分到不同类别中,用于发现复杂系统中的隐藏模式、社区结构和组织关系.现有方法通过不同的学习范式构建自监督模式,指导图表示学习并实现聚类,因此学习范式是图聚类方法的关键,但现有综述少有从...
关键词：图聚类 自监督训练 图神经网络 图对比学习 图重构学习 
LpDepth:基于拉普拉斯金字塔的自监督单目深度估计
《计算机科学》2025年第3期33-40,共8页曹明伟 邢景杰 程宜风 赵海锋 
安徽省高校科研项目(2024AH050045);国家自然科学基金(62372153,62076005)。
自监督单目深度估计受到了国内外研究人员的广泛关注。现有基于深度学习的自监督单目深度估计方法主要采用编码器-解码器结构。然而,这些方法在编码过程中对输入图像进行下采样操作,导致部分图像信息,尤其是图像的边界信息丢失,进而影...
关键词：单目深度估计 拉普拉斯金字塔 残差网络 深度图 
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