掩码

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基于检测框匹配的异常停车检测方法
《新疆师范大学学报（自然科学版）》2025年第2期8-19,共12页李莹莹 李海芳 宋瑞霞 刘战东 李克 丁男 
国家自然科学基金项目(62162061,62262066);新疆维吾尔自治区自然科学基金项目(2021D01E20);新疆维吾尔自治区重点研发计划项目(2022B01007-1,2022B01007-3);新疆师范大学博士启动基金项目(XJNUBS2115);新疆师范大学青年拔尖人才项目(XJNUQB2022-21)。
文章提出了一种车辆检测网络模型,旨在更好地检测小型车辆目标,提高目标检测的准确性,从而实现更具鲁棒性的异常检测。同时,文章还探讨了一种基于检测框匹配的异常停车检测方法,以期提升异常检测的准确性。为了优化异常检测方法,本研究...
关键词：计算机视觉 目标检测 异常检测 背景建模 道路掩码 
多方引导前景增强的行人重识别方法
《浙江大学学报(工学版)》2025年第5期929-937,共9页刘俊婧 郑宛露 郭子强 王少荣 
为了解决行人重识别模型性能对背景环境因素过于依赖的问题,提出多方引导前景增强的行人重识别方法.该方法通过掩码引导增强和自增强策略,提升了模型对行人前景的关注,同时保留一定的背景信息,有效减轻了对背景信息的依赖,增强了模型的...
关键词：行人重识别 人体解析 背景变化 前景增强 掩码引导增强 
基于多智能体深度强化学习的SD-IoT控制器部署
《计算机工程》2025年第5期83-92,共10页吕超峰 徐鹏飞 罗迪 刘金平 
湖南省教育厅科学研究项目(23C1042)。
物联网(IoT)中激增的流量,影响了传感器等设备的数据传输。利用软件定义网络(SDN)技术可以优化网络性能,提高数据传输质量。然而,物联网中流量等网络状态的不断变化会影响软件定义网络控制平面的性能。研究软件定义物联网(SD-IoT)中的...
关键词：软件定义物联网 控制器部署 多智能体深度强化学习 动作掩码 马尔可夫博弈 
基于图神经网络与元学习的小样本关系推理模型
《计算机工程》2025年第5期124-132,共9页刘文杰 陈亮 任智杰 
国家自然科学基金(62071240);江苏省自然科学基金(BK20231142)。
知识图谱关系推理旨在推理实体间缺失的链接,当前知识图谱关系推理模型在小样本关系推理上表现不佳,且难以对训练集中未出现的实体进行关系推理。针对以上问题,提出一种基于图神经网络(GNN)与损失权重元学习的知识图谱小样本关系归纳推...
关键词：知识图谱 图神经网络 小样本关系预测 路径掩码 损失权重元学习 
结合掩码图像建模和对比学习的道路提取方法
《系统仿真学报》2025年第4期922-932,共11页伍江江 李政宏 沙志超 陈浩 彭双 杜春 李军 
国家自然科学基金(42471403,62106276)。
针对遥感影像道路提取的遮挡问题,提出了结合掩码图像建模和对比学习的道路提取方法,其模型训练过程包括掩码预训练阶段和对比训练阶段。掩码预训练阶段主要进行掩码图像重建,训练模型从部分区域被随机遮挡的图像恢复出整张图像;对比训...
关键词：遥感影像 道路提取 掩码图像建模 对比学习 图像重建 
融合注意力机制的像素级抓取检测方法研究
《机器人技术与应用》2025年第2期23-26,共4页曹宇聪 邓三鹏 张香玲 张世平 王凯 
天津市重点研发计划院市合作项目(23YFYSHZ00280);天津市教委科研计划自然科学重点项目(2022ZD032)。
针对机器人在非结构环境中对未知物体抓取检测准确性低的问题,提出了一种融合注意力机制的像素级抓取检测方法。首先,改进生成残差卷积神经网络模型,引入高效通道注意力机制(Efficient Channel Attention,ECA)以进一步提升网络的特征学...
关键词：抓取检测 卷积神经网络模型 像素级 注意力机制 跳跃连接 加权掩码 Smooth L1 
基于因果掩码的因果强化学习算法
《计算机工程》2025年第4期66-74,共9页黄思扬 蔡瑞初 乔杰 郝志峰 
国家自然科学基金(61876043,61976052,62206064);科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目(2021ZD0111501);国家优秀青年科学基金(62122022)。
针对序列上连续决策问题,诸如故障告警根因定位问题,强化学习(RL)已经成为一种重要的解决方法,但现有强化学习方法存在样本效率低、探索成本高昂等问题,阻碍了其广泛应用。研究表明,引入因果知识为提升强化学习智能体的决策可解释性和...
关键词：强化学习 因果发现 因果强化学习 因果掩码 策略学习 
基于注意力机制和掩码学习的GAN语音增强算法
《成都信息工程大学学报》2025年第2期137-142,共6页李彤岩 裴浩延 裴燕 陈旭 王涛 
四川省科技厅资助项目(2023YFS0422)。
语音增强是自动语音识别的重要组成之一,近年来,生成对抗网络及其变体模型在语音增强中的建模能力逐渐增强,但仍有泛化能力弱、无法适应低信噪比环境等问题。对此,提出一种结合注意力机制双向长短期记忆网络及掩码学习的GAN语音增强模...
关键词：语音增强 生成式对抗网络 注意力-BLSTM 掩码重构 低信噪比 
自监督结构化重建的工业图像异常检测与定位
《哈尔滨商业大学学报(自然科学版)》2025年第2期152-160,共9页范伟平 程凡永 张明艳 
国家自然科学基金面项目(61976005);芜湖市重点研发项目(2022yf42);检测技术与节能装置安徽省重点实验室开放研究基金(JCKJ2021B06);安徽工程大学-鸠江区产业协同创新项目(2022cyxtb10)。
针对工业图像表面异常检测中缺陷训练样本不足、漏检率高等问题,设计了一种基于自监督结构化重建的工业图像异常检测与定位模型,该模型仅采用正常样本训练即可准确检测和定位异常区域.模型基于自编码器重建输入图像,由于其泛化性能强,...
关键词：自监督 异常检测与定位 结构化重建 掩码重构 融合算法 结构相似性损失 
双向自回归Transformer与快速傅里叶卷积增强的壁画修复
《湖南大学学报(自然科学版)》2025年第4期1-15,共15页陈永 张世龙 杜婉君 
教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(19YJC760012);兰州交通大学基础研究拔尖人才项目(2023JC36);兰州交通大学重点研发项目(ZDYF2304)。
针对现有深度学习算法在壁画修复时,存在全局语义一致性约束不足及局部特征提取不充分,导致修复后的壁画易出现边界效应和细节模糊等问题,提出一种双向自回归Transformer与快速傅里叶卷积增强的壁画修复方法.首先,设计基于Transformer...
关键词：壁画修复 双向自回归Transformer 掩码语言模型 快速傅里叶卷积 语义增强 
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