基于CNN特征提取和加权深度迁移的单目图像深度估计

单目图像的深度估计可以从相似图像及其对应的深度信息中获得。然而,图像匹 配歧义和估计深度的不均匀性问题制约了这类算法的性能。为此,提出了一种基于卷积神经网 络(CNN)特征提取和加权深度迁移的单目图像深度估计算法。首先提取 CNN 特征计算输入图像 在数据集中的近邻图像;然后获得各候选近邻图像和输入图像间的像素级稠密空间形变函数; 再将形变函数迁移至候选深度图像集,同时引入基于 SIFT 的迁移权重 SSW,并通过对加权迁 移后的候选深度图进行优化获得最终的深度信息。实验结果表明,该方法显著降低了估计深度 图的平均误差,改善了深度估计的质量。     

数控编程技术要点

结合应用实例,探讨了应用数控加工工艺与工装知识对零件做好工艺处理,编制出实用、优化的加工程序的方法;介绍了应用CAD/CAM软件自动编程涉及的关键技术及提高CAD/CAM软件应用水平的几个途径.     

亮度自调节的无监督图像去雾与低光图像增强算法研究

在低质图像降质问题中,亮度偏离(如图像偏亮及偏暗)是较为常见的图像降质现象。基于全监督学习的图像增强方法面临训练数据难以获取或获取成本过高、训练数据和应用场景不一致的困境。针对以上问题,提出了一种能够克服数据依赖和亮度自适应的无监督图像增强方法。方法的具体细节为：针对图像去雾与低光增强任务,设计了一个基于通道与像素注意力的深度卷积网络,对增强图像与输入图像进行比较,采用亮度饱和度、空间一致性、照明平滑度、伪标签监督损失等多种无监督损失函数,在保证增强图像与输入图像一致性的同时,调节图像的亮度偏离程度,有效提高图像质量。实验结果表明,所提方法在客观指标及视觉效果上不仅优于传统方法和基于无监督学习的方法,甚至优于近年来的全监督图像增强方法。将所提方法与5种图像去雾方法及4种低光增强方法分别进行对比,相比性能次优的方法,其在图像去雾任务的Reside数据集上,PSNR和SSIM值分别提高了2.8 dB和0.01;在低光增强任务的SICE数据集上,PSNR和SSIM分别提高了0.56 dB和0.01。结果表明,所提无监督图像去雾与低光增强算法能够有效调节图像的亮度偏离程度,重建了亮度正常、细节...     

基于动态卷积核的自适应图像去雾算法

现有图像去雾方法普遍存在去雾不彻底、容易出现颜色失真等问题,基于传统深度学习模型的图像去雾方法多采用静态推理模式,在该模式下,模型对不同样本会采用同样的、固定的参数设置,从而抑制了模型的表达能力,影响图像的去雾效果。针对以上问题,文中提出了一种基于动态卷积核的自适应图像去雾算法,该算法包括编码网络、自适应特征增强网络和解码网络3个部分。文中采用动态卷积、密集残差、注意力机制设计了自适应特征增强网络,该网络主要包括动态残差组件和动态跨层特征融合组件。动态残差组件由动态密集残差模块、一个卷积层和双注意力模块构成,其中动态密集残差模块将动态卷积引入密集残差模块,同时设计了一个基于注意力的权重动态聚合子网络,动态地生成卷积核参数以达到样本自适应的目的,在减少信息丢失的同时增强了模型的表达能力;双注意力模块结合通道注意力和像素注意力,使模型更加关注图像通道之间的差异性以及雾霾分布不均匀的区域。动态跨层特征融合组件通过动态融合不同阶段的特征,来学习丰富的上下文信息,防止网络深层计算时遗忘网络的早期特征,同时极大地丰富了特征表示,有利于模型对无雾图像细节信息的恢复。在合成数据集和真实数据集上进行了大...     

人工智能促进数据中心绿色节能研究

为应对全球气候变化和实现绿色发展,我国提出碳达峰碳中和发展目标,绿色发展已成为数据中心建设运营的主旋律。基于人工智能等新一代信息技术促进数据中心节能的理论与实践,分析了多种人工智能技术在数据中心节能方面的应用。在此基础上,提出了数据中心人工智能节能系统的部署趋势,并给出了以创新技术推动行业绿色节能发展的思考与建议。