局部特征提取

作品数：64被引量：237H指数：8
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基于深度位置感知Transformer的低重叠点云配准
《计算机科学》2025年第5期199-211,共13页孔煜 熊风光 张志强 申超凡 胡明月 
国家自然科学基金(62272426);山西省自然科学基金(202203021212138);山西省科技重大专项计划“揭榜挂帅”项目(202201150401021)。
针对特征提取阶段忽视局部几何嵌入的融合,特征交互阶段低重叠点云对之间的位置感知信息呈现弱相关性导致难以提取更富有表现力的特征,以及对应生成阶段出现部分错误对应导致求解的变换矩阵存在偏差等问题,提出了一种基于深度位置感知Tr...
关键词：低重叠率 极大团 局部特征提取 深度位置感知 局部到全局匹配 
融合样本关系优化和重排序的换衣行人重识别
《智能系统学报》2025年第1期101-108,共8页丁钰 毕晓君 
国家自然科学基金重点项目(62236011);国家社科基金重大项目(20&ZD279).
针对换衣行人重识别模型存在局部特征提取能力有限、样本关系优化不足的问题,提出一种融合样本关系优化和重排序的换衣行人重识别模型。首先,设计具有短路连接结构的Transformer模型,将网络的初始特征与深层特征进行融合,来优化每一个...
关键词：深度学习 换衣行人重识别 局部特征提取 样本关系优化 TRANSFORMER 短路连接 圆损失 重排序 
一种用于联合低光增强和人脸超分的深度学习网络
《智能系统学报》2025年第1期109-117,共9页丛维仪 郑卓然 贾修一 
国家自然科学基金项目(62176123,62476130).
在低光环境下,人脸图像增强是许多任务的重要恢复方法。然而,现有的低光环境下人脸超分辨率方法通常依赖于低光增强和超分算法的序列建模。遗憾的是,由于优化目标之间的差异,使用这种方法来增强人脸图像很容易导致伪影或噪声。为了应对...
关键词：人脸超分辨率 低光图像增强 监督学习 随机掩码 损失函数 深度学习 局部特征提取 全局特征提取 
融合细粒度特征编码的点云分类分割网络
《数据采集与处理》2024年第4期944-953,共10页陶志勇 豆淼森 李衡 林森 
辽宁省科技厅应用基础研究项目(2022JH2/101300274)。
有效获取点云特征是分析和处理三维点云场景的关键。针对目前深度学习方法特征信息提取不充分,难以捕捉深层次语义信息的问题,提出了一种融合细粒度特征编码的网络来提高点云分类与分割任务的准确率。首先,特征提取模块包含2个子模块:...
关键词：深度学习 局部特征提取 点云分类 部件分割 细粒度特征 
基于三分支对抗学习和补偿注意力的红外和可见光图像融合
《红外技术》2024年第5期510-521,共12页邸敬 任莉 刘冀钊 郭文庆 廉敬 
国家自然科学基金(62061023);甘肃省杰出青年基金(21JR7RA345);甘肃省科技计划资助项目(22JR5RA360)。
针对现有深度学习图像融合方法依赖卷积提取特征,并未考虑源图像全局特征,融合结果容易产生纹理模糊、对比度低等问题,本文提出一种基于三分支对抗学习和补偿注意力的红外和可见光图像融合方法。首先,生成器网络采用密集块和补偿注意力...
关键词：红外可见光图像融合 局部-全局三分支 局部特征提取 补偿注意力机制 对抗学习 聚焦双对抗鉴别器 
一种基于深度学习与图像局部特征提取的边坡异常监测技术被引量：2
《测绘通报》2024年第4期23-28,共6页林泊锟 丁勇 李登华 
国家重点研发计划(2022YFC3005502);国家自然科学基金(51979174);国家自然科学基金联合基金(U2040221)。
为提升边坡险情的监测能力,本文提出了一种基于深度学习与图像局部特征提取的边坡异常监测技术。该技术通过提取边坡自然特征物的二维坐标构成目标三角网络,以三角网络的变化区域圈定边坡险情范围,并提取变化范围内的同名特征点,以同名...
关键词：边坡 自然特征物 监测 三角网络 深度学习 特征提取 
基于全局与局部感知网络的超高清图像去雾方法
《智能系统学报》2024年第1期89-96,共8页郑卓然 魏绎汶 贾修一 
国家自然科学基金项目(62176123)。
当前,为实现图像全局建模的目的,基于多层感知机(multi-layer perceptron,MLP)的模型通常需要将图像上的像素进行平铺,之后实施一个自注意力机制或“混合”增强方案以获得图像的长范围依赖。然而,这些方法通常消耗大量的计算资源来弥补...
关键词：图像去雾 超高清图像 多层感知机 空间拓扑信息 局部特征提取 全局特征提取 深度学习 实时去雾 
一种面向戏曲妆容细节生成的风格迁移网络被引量：1
《系统仿真学报》2023年第9期2064-2076,共13页张凤全 曹铎 马晓寒 陈柏君 张江霄 
教育部人文社科基金(19YJC760150);国家自然科学基金(61402016);河北省科技青年项(QN2021414);河北省教改项目(2021GJJG570);邢台学院重点课题(XTXYZD202203)。
为解决跨域图像仿真中局部风格细节丢失问题,以保护传统优秀文化为视角,设计了一种适用于戏曲人脸妆容的ChinOperaGAN网络框架。为了解决两个图像域内差异的风格迁移,提出了在生成对抗网络中使用多个重叠的局部对抗性鉴别器;考虑到成对...
关键词：戏曲人脸妆容迁移 生成对抗网络 局部特征提取 细节生成 深度学习 
CNN-Transformer混合模型在计算机视觉领域的研究综述被引量：1
《建模与仿真》2023年第4期3657-3672,共16页戴洋毅 何康 瑚琦 黄凯 
近年来,CNN-Transformer混合模型在计算机视觉领域的研究已经成为热点话题之一。这种模型可以结合卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)和Transformer各自的优势,提高模型在多种计算机视觉任务中的性能。首先对CNN与Transfo...
关键词：卷积神经网络 计算机视觉 局部特征提取 混合模型 CNN 混合方式 信息建模 热点话题 
融合多层门控与关系图注意力的方面情感分析
《计算机工程与应用》2023年第15期169-176,共8页罗容容 龚红仿 徐丹 
国家自然科学基金(61972055);湖南省自然科学基金(2021JJ30734);湖南省教育厅重点项目(18A145);湖南省研究生科研创新项目(CX20210822)。
作为目前方面情感分析领域的主流技术,序列化神经网络和图神经网络分别聚焦于语义和句法关系建模。针对序列化神经网络无法准确捕获复杂句的远距离依赖关系,图神经网络缺乏局部序列语义以及精细的最终情感表达等问题,设计了一种多层门...
关键词：方面情感分析 多层门控网络 关系图注意力网络 特征交互蒸馏 局部特征提取 
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