可变形

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基于时空可变形卷积的多帧视频质量增强方法研究
《现代电子技术》2025年第9期36-42,共7页李娟 何月顺 何璘琳 庞振宇 戴天峦 邓钰嫣 许亚男 
江西省重点研发项目(20232ABC03A09);2022年度博士科研启动基金项目:旅游与交通多模型多尺度关联关系研究(DHBK2022004)。
现有的多帧视频质量增强方法通常依赖单一的相邻帧或峰值帧,未能充分利用视频流的时域特性。针对上述问题,文中提出一种基于时空可变形卷积的多帧视频质量增强方法。通过时空可变形卷积聚合时间信息,提高运动估计的精度;分别采用时空可...
关键词：时空可变形卷积 多帧视频 时空特征 视频质量增强 运动估计 特征融合 
基于融合采样和深尺约束的单目3D目标检测
《计算机系统应用》2025年第4期34-44,共11页孙虎成 臧可 
山东省自然科学基金(ZR2023QF089)。
针对单目图像中不同深度目标的尺度差异所导致的单目3D目标检测算法精度不佳的问题,提出一种基于融合采样和深尺约束的检测算法.首先,为增强采样特征对不同尺度目标的表征能力,构建多尺度特征融合模块(multi-scale fusion module,MFM),...
关键词：3D目标检测 融合采样 多尺度特征 可变形卷积 关注度平衡 尺度放缩 
视差引导的可变形卷积光场图像超分辨重建方法
《信号处理》2025年第4期583-594,共12页杨俊刚 王应谦 梁政宇 吴天昊 安玮 
国家自然科学基金创新研究群体(61921001);国家自然科学基金青年基金(62401590);湖南省自然科学基金杰出青年基金(2024JJ2063)。
光场图像超分辨重建旨在通过利用光场图像的视角域互补信息提升光场图像分辨率,恢复图像细节并改善图像质量。当前光场图像获取设备主要为微透镜相机(例如Lytro相机、RayTrix相机)和阵列相机。其中,微透镜相机记录的不同视角图像的视差...
关键词：光场 超分辨 视差估计 可变形卷积 
基于YOLOv7⁃tiny的血细胞检测算法
《现代电子技术》2025年第7期119-125,共7页叶鑫 钟国韵 刘梅锋 
国家自然科学基金项目(62162002);江西省主要学科学术和技术带头人领军人才项目(20225BCJ22004)。
血常规检验作为医疗诊断的一项重要方法,主要是对血液中血小板、白细胞和红细胞进行识别和计数。针对血细胞检测存在细胞形状不规则、目标尺度变化大、细胞相互遮挡等问题,提出一种改进YOLOv7⁃tiny的血细胞检测算法——EMCDModel。首先...
关键词：深度学习 血细胞检测 YOLOv7⁃tiny 注意力机制 可变形卷积 小目标检测 
基于双关键点的拥挤行人检测方法
《江苏大学学报(自然科学版)》2025年第2期140-148,共9页沈继锋 盛常宝 陈逸飞 左欣 
国家自然科学基金资助项目(61903164);江苏省自然科学基金资助项目(BK20191427)。
针对行人检测中远距离目标像素稀少和遮挡产生人体模式信息缺失导致的严重漏检问题,提出一种基于双关键点组合的行人检测方法.该方法利用人体头部与中心区域的关键点,有效提取和融合行人的判别语义特征,从而显著降低行人的漏检率.首先,...
关键词：行人检测 拥挤场景 遮挡目标 小尺度目标 双关键点 可变形卷积 双分支融合 非极大值抑制 
基于相邻特征融合与特征解耦的一阶段目标检测
《北京航空航天大学学报》2025年第4期1205-1214,共10页郑剑 贺朝辉 于祥春 
江西省自然科学基金(20224BAB212013)。
针对目标检测中特征金字塔网络(FPN)造成的大尺度目标检测精度下降及目标检测2个子任务所需语义特征不一致问题,提出一种基于相邻特征融合(AFF)与特征解耦的网络(AFFDN)模型。该模型中的AFF模块通过多对一连接引入更短的梯度回传路径,...
关键词：目标检测 多尺度特征融合 特征解耦 注意力 可变形卷积 
复杂背景下苹果叶片病害严重程度自动估计
《河北农业大学学报》2025年第2期88-100,共13页范红宇 刘博 么炜 程洪 
河北省省级科技计划(20327404D,21327404D);河北省省属高校基本科研业务费研究项目(KY2022072).
为解决苹果叶片病害严重程度难以在复杂环境下进行自动估计的问题,本文以苹果锈病、疮痂病、蛙眼叶斑病为研究对象,提出了一种基于两阶段语义分割模型的苹果叶片病害严重程度估计方法。第一阶段,针对自然环境下叶片分割精度不高的问题,...
关键词：苹果病害 病害严重程度估计 可变形卷积 语义分割 两阶段网络 
基于IND-YOLO网络的绝缘子多缺陷检测算法研究
《重庆交通大学学报(自然科学版)》2025年第4期28-36,共9页陈里里 张程旺 赵鑫 杨维川 
重庆市技术创新与应用发展专项重点项目(CSTB2022TIAD-KPX0075);交通工程应用机器人重庆市工程实验室2020年度开放课题项目(CELTEAR-KFKT-202003);重庆市社会事业与民生保障科技创新专项项目(cstc2017shmsA30016)。
针对绝缘子多缺陷检测易发生漏检、错检以及误检等问题。提出一种基于改进YOLOv8算法的IND-YOLO绝缘子缺陷检测算法。通过结合可变形卷积Dcnv2和网络中的C2f结构,可降低算法参数并更注重绝缘子缺陷多变的特征。采用CA(coord attention)...
关键词：交通运输工程 电气化铁路 绝缘子 YOLOv8算法 可变形卷积 小目标 
基于多尺度聚合与高分辨率增强的CTA脑血管分割模型
《计算机工程》2025年第4期37-46,共10页张天旭 黄慧 黄丙仓 马燕 徐傲 李晓艳 周孝雯 刘之之 
国家自然科学基金(61501297)。
在颅脑CT血管造影(CTA)图像中,脑血管形态各异、分布分散且不同患者之间差异较大。这导致利用U-Net进行血管分割时对血管局部形态的适应性不足,容易忽略分散目标之间的相关性,且在下采样过程中会丢失小尺度血管信息。针对以上问题,在U-...
关键词：脑血管分割 急性缺血性卒中 多尺度特征聚合 高分辨率增强 可变形卷积 
基于改进的YOLOv8检测网络在无人机航拍图像识别中的应用
《现代电子技术》2025年第7期48-56,共9页冉险生 刘圣斌 
针对现有无人机航拍图像目标检测算法检测精度较低、检测小尺度车辆误差较大等问题,提出一种改进YOLOv8的无人机车辆检测算法Improve⁃YOLOv8。首先,在骨干网络中的C2f卷积层引入可变形卷积模块DCNv2,提高骨干网络适应不规则空间结构的能...
关键词：无人机航拍图像 小目标 YOLOv8 目标检测 可变形卷积 注意力机制 
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