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排序方式: 共有161条查询结果,搜索用时 15 毫秒
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连接高层语义和低层视觉特征的图像语义标注技术能够很好地表示图像的语义,提出并实现了一种结合相关反馈日志与语义网络的图像标注方法。该方法以收集的用户相关反馈日志为基础获得图像的语义信息,通过计算图像间的语义相似度进行语义聚类并采用语义传播的方式实现图像的语义标注。实验结果表明,随着相关反馈日志库的不断扩充,图像库中越来越多的图像会在反馈的过程中得到标注且标注的准确率会随着反馈次数的增加而趋于稳定。 相似文献
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为解决Deeplab v3+网络在解码过程中仅融合一个尺度编码特征,导致部分细节信息丢失,从而造成最终分割结果较为粗糙等问题,提出多尺度特征自适应融合的图像语义分割算法.该算法在Deeplab v3+的解码过程中使用自适应空间特征融合结构,给不同尺度的编码特征分配自适应的融合权重,通过融合编码过程中的多尺度特征进行特征... 相似文献
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针对直方图无法反映色彩分布的空间信息这一缺陷,提出一种融合了空间及邻域信息的色彩直方图检索方法。以同一色彩构成的最大连通区域及其边缘区域的颜色粗糙度来反映同一颜色像素形成的区域特点及邻域信息,从而降低检索结果对色彩的绝对依赖,提高了检索的准确性。 相似文献
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利用OPNET仿真软件对双层混合式P2P网络模型进行了仿真实现,通过采集的仿真数据,从查找的响应时间、网络链路利用率两个方面将改进的双层混合式P2P网络模型和非结构化P2P网络进行了对比分析.仿真结果表明,双层混合式P2P网络模型比非结构化P2P网络模型在查找包到达的延迟时间上更稳定,充分体现了用户兴趣由稳定兴趣驱动访问Web Services的频率远远高于偶然兴趣的驱动,一定时间段内用户具有稳定兴趣的特点. 相似文献
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针对高分辨率遥感图像语义分割存在地物边缘分割不连续、小目标分割精度不高的缺陷,本文提出一种基于改进DeeplabV3+的遥感图像分割算法,该算法首先使用分散注意力网络ResNeSt替换DeeplabV3+原始主干网络Xeception,以提取更丰富的深层语义信息,从而提高图像分割精度;其次引入坐标注意力机制(Coordinate Attention,CA),有效获得更精确的分割目标位置信息,使得分割目标边缘更加连续;最后在解码层中采用级联特征融合方法(CFF)提高网络的语义信息表征能力。试验结果表明,该算法在中国南方某城市的高清遥感图像数据集分割任务上mIoU高达97.07%,相比原始DeepLabV3+模型提高了3.39%,能够更好地利用图像语义特征信息,为解译遥感图像语义信息提供一种新的思路。 相似文献
80.
邓泓彭莹琼杨珺黄伟继何雯洁 《计算机教育》2023,(7):16-19
为了助力乡村振兴战略实施,进一步完善涉农高校人才培养机制,体现“一校一品”特色,解读软件工程专业的“新农科”与“新工科”内涵,提出软件工程专业“三三三四五”服务三农创新人才培养模式,介绍软件工程专业服务三农创新人才培养模式实践,以提高软件工程专业人才服务三农创新能力,形成鲜明的涉农高校软件工程人才培养特色。 相似文献