信息损失

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基于残差对抗神经网络的图像艺术风格迁移
《哈尔滨商业大学学报(自然科学版)》2025年第1期31-37,共7页杨天 庾晨龙 
图像的艺术风格迁移旨在维持图像内容特征不变的前提下,将其风格特征转变为另一张图像所具有的风格特征.然而,当前的风格迁移方法在网络处理中采用都是像素级的卷积,往往存在内容信息和风格信息的普遍丢失问题,导致生成的风格化图片泄...
关键词：残差链接 对抗神经网络 结构保护 内容保真 信息损失 样式迁移 
乡镇减灾能力评估方法比较研究
《水利水电技术(中英文)》2024年第11期49-61,共13页丁建闯 钟海仁 许礼林 余洁 
自然灾害综合风险评估与区划体系研究(21220010036);廊坊市科技支撑计划项目(2022011013)。
【目的】减灾能力是减灾主体在某层面上用于防灾、抗灾、救灾全过程各方面能力共同作用所形成的总合力。为准确评价并客观反映区域减灾能力大小与不足。【方法】以北京市延庆区“第一次全国自然灾害综合风险普查”基础调查数据为例,分...
关键词：乡镇减灾能力评估 TOPSIS模型 RSR模型 (T+R)模型 信息损失 优劣分档 异常值干扰 影响因素 
基于GOLD-YOLO改进YOLOv5模型道路病害检测研究
《现代计算机》2024年第19期7-12,共6页陈飞宇 张应迁 吴嘉懿 李睿鑫 彭良吉 
四川省科技厅重点项目(2023ZHCG0020);四川轻化工大学大学生创新创业项目(S202210622028)。
随着机动车数量的增加和道路负荷的增大,道路病害问题日益严重,需要及时发现和识别各类病害以保障道路交通安全,但传统YOLOv5采用的FPN信息融合方式可能导致信息损失。因此,结合华为GOLD-YOLO中的Gather-and-Distribute模块对传统YOLOv...
关键词：YOLOv5 道路病害 目标检测 信息融合 信息损失 网络改性 
基于字词融合的低词汇信息损失中文命名实体识别方法被引量：1
《计算机科学》2024年第8期272-280,共9页郭志强 关东海 袁伟伟 
航空基金(ASFC-20200055052005)。
中文命名实体识别(CNER)任务是一种自然语言处理技术,旨在识别文本中具有特定类别的实体,如人名、地名、组织机构名等,它是问答系统、机器翻译、信息抽取等自然语言应用的基础底层任务。由于中文不具备类似英文这样的天然分词结构,基于...
关键词：命名实体识别 自然语言处理 词汇信息损失 中间字符 编码策略 
三种方法的乡镇减灾能力评估结果比较——以某市区18个乡镇为例被引量：3
《灾害学》2024年第1期80-88,共9页丁建闯 钟海仁 许礼林 余洁 
北京市全市灾害综合风险普查(综合减灾能力评估部分)(2141STC62669);廊坊市科技支撑计划项目(2022011013)。
减灾能力是区域防灾减灾、应急救援和恢复重建过程中所具有的综合能力。以某市区“第一次全国自然灾害综合风险普查”基础调查数据为例,分别采用秩和比法(RSR)、非整秩和比法(非整RSR)和TOPSIS法对该区18个乡镇的减灾能力进行定量化评估...
关键词：减灾能力评估 RSR模型 非整RSR模型 TOPSIS模型 线性插值法 信息损失 优劣分档 
粗糙集的信息损失及其多阶定义
《浙江师范大学学报（自然科学版）》2023年第4期379-384,共6页邓大勇 汪杰 
浙江省科技计划资助项目(2020C35066)。
粗糙集的模型众多,但缺乏对这些模型的信息损失研究.针对粗糙集模型的信息损失问题,提出了一种计算信息损失的方法,根据信息损失的不同将粗糙集模型分为3类:零阶粗糙集、一阶粗糙集和二阶粗糙集.首先,针对粗糙集模型,给出了计算信息损...
关键词：粗糙集 信息损失 零阶粗糙集 一阶粗糙集 二阶粗糙集 
融合注意力机制的人体关键姿态估计被引量：2
《计算机工程与设计》2023年第9期2754-2760,共7页冯霞 薛晶霞 刘才华 
天津市教委科研计划基金项目(2021KJ037);中央高校基本科研业务费基金项目(3122021052);民航航空公司人工智能重点实验室自主课题基金项目(CZAILAB-COO-KJAI20001)。
为提高与特定动作相关的目标关键姿态识别准确率,提出融合注意力机制的人体关键姿态估计方法。针对特征提取冗余和通道信息损失问题,在网络不同阶段融入注意力机制,帮助模型从空间和通道维度提取对任务更加重要的特征;考虑与特定动作相...
关键词：人体姿态估计 目标关键姿态 通道信息损失 特征冗余 空间注意力 通道注意力 代价敏感 
融合遥感图像光谱和空间信息的云检测深度网络被引量：1
《中国科学院大学学报（中英文）》2023年第3期371-379,共9页陈思亚 计璐艳 张鹏 唐海蓉 
国家重点研发计划(2018YFC1407200);国家自然科学基金青年基金(61805246)资助。
当前的云检测方法未能充分利用遥感图像的光谱特征和空间特征。光谱信息的不充分利用会导致错分具有和云相似光谱特征的目标,而空间信息的不充分利用会导致碎云和薄云难以识别。基于此,提出一种融合遥感图像光谱和空间信息的新型云检测...
关键词：光谱信息 空间信息 TRANSFORMER 云检测 信息损失 
一种地形扫描数据误差估算方法被引量：1
《北京测绘》2023年第4期580-583,共4页师长兴 
国家自然科学基金(41971008,41671004)。
地形观测是研究地表形态特征和地表过程的重要手段,观测数据的误差决定了观测数据的应用范围和分析结果的可信程度。本文基于不规则三角网模型线性插值生成数字高程模型(DEM)的误差可分为插值传递误差和信息损失误差,给出插值传递全局...
关键词：地形观测 插值传递误差 信息损失误差 全局误差 数据误差 
基于深度学习的肝脏CT-MR图像无监督配准被引量：6
《计算机工程》2023年第1期223-233,共11页王帅坤 周志勇 胡冀苏 钱旭升 耿辰 陈光强 纪建松 戴亚康 
国家自然科学基金(81971685);国家重点研发计划(2018YFA0703101);中国科学院青年创新促进会会员基金(2021324);江苏省重点研发计划(BE2021053);苏州市科技计划(SS202054)。
多模态配准是医学图像分析中的关键环节,在肝癌辅助诊断、图像引导的手术治疗中具有重要作用。针对传统的迭代式肝脏多模态配准计算量大、耗时长、配准精度低等问题,提出一种基于多尺度形变融合和双输入空间注意力的无监督深度学习配准...
关键词：深度学习 无监督配准 多模态配准 形变融合 结构信息损失 空间注意力 
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