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          • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)與金融科技技術(shù)領(lǐng)域,公開了基于多任務(wù)輔助特征的文本渲染方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),應(yīng)用于金融科技領(lǐng)域的個(gè)性化客戶報(bào)告與營(yíng)銷材料生成場(chǎng)景中,或可應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域中的醫(yī)學(xué)影像報(bào)告自動(dòng)化標(biāo)注場(chǎng)景中,其中方法包括:獲取文本的Unico...
          • 本發(fā)明公開一種模型訓(xùn)練采樣方法、海報(bào)生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及金融科技領(lǐng)域、醫(yī)療健康領(lǐng)域及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取樣本集中各個(gè)樣本的難度分?jǐn)?shù);按照樣本的難度分?jǐn)?shù)將樣本集劃分為挑戰(zhàn)區(qū)以及多樣性區(qū);從挑戰(zhàn)區(qū)以及多樣性區(qū)中采集訓(xùn)練樣本。...
          • 本發(fā)明涉及三維場(chǎng)景構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域,可應(yīng)用于金融科技和醫(yī)療健康領(lǐng)域,公開了一種基于視頻的三維場(chǎng)景構(gòu)建方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),包括:通過(guò)對(duì)輸入的原始視頻按固定間隔采樣提取關(guān)鍵視頻幀,并提取所述關(guān)鍵視頻幀的語(yǔ)義特征;對(duì)所述語(yǔ)義特征進(jìn)行歸一化處理得到...
          • 本發(fā)明提供一種基于物體級(jí)無(wú)損高斯場(chǎng)的多粒度開放詞匯查詢方法,引入了一種具有全局一致性代碼本的物體級(jí)別高斯場(chǎng),高斯場(chǎng)中的可學(xué)習(xí)語(yǔ)義標(biāo)簽向量渲染回對(duì)應(yīng)的物體標(biāo)簽后,通過(guò)代碼本建立起該標(biāo)簽和對(duì)應(yīng)未壓縮的高維特征之間的直接映射,從而支持任意維度的語(yǔ)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于頻域通道注意力的多模態(tài)腦腫瘤分割方法,包括以下步驟:獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集;步驟2、建立多模態(tài)腦腫瘤分割網(wǎng)絡(luò),包括兩個(gè)編碼器和兩個(gè)解碼器,兩個(gè)編碼器第一池化層的輸出連接第一FCMM模塊、第二池化層的輸出連接第二FCMM模塊、第三...
          • 本發(fā)明公開了一種基于DETR的混凝土澆筑振搗表觀質(zhì)量評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng):采集混凝土表面圖像;采用混凝土澆筑振搗表觀檢測(cè)模型對(duì)數(shù)據(jù)集中的圖像進(jìn)行語(yǔ)義分割與缺陷檢測(cè);根據(jù)缺陷檢測(cè)結(jié)果對(duì)混凝土澆筑振搗表觀質(zhì)量進(jìn)行量化評(píng)分。本發(fā)明通過(guò)融合深度學(xué)習(xí)技術(shù)與...
          • 本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,可應(yīng)用于醫(yī)療健康領(lǐng)域,公開了一種分類方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),分類方法通過(guò)對(duì)每個(gè)圖像識(shí)別任務(wù)創(chuàng)建提示嵌入組,利用多模態(tài)視覺(jué)語(yǔ)言模型對(duì)提示嵌入組進(jìn)行更新,以及將多模態(tài)視覺(jué)語(yǔ)言模型輸出的結(jié)果輸入至MLP分類器...
          • 本公開提出了一種模型訓(xùn)練及關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)方法、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì),涉及裝載自動(dòng)化技術(shù)領(lǐng)域。其中,模型訓(xùn)練方法包括:利用關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)模型對(duì)包含待識(shí)別目標(biāo)的樣本圖像進(jìn)行處理,以得到特征圖包含的多個(gè)網(wǎng)格單元中每個(gè)網(wǎng)格單元的關(guān)鍵點(diǎn)預(yù)測(cè)坐標(biāo)的置信度向量、關(guān)鍵點(diǎn)...
          • 本發(fā)明公開一種基于Transformer與CapsNet的水下軌道角動(dòng)量模式識(shí)別方法,利用Transformer分支提取軌道角動(dòng)量光陣列的全局特征,以及CapsNet分支提取軌道角動(dòng)量光陣列的局部特征,通過(guò)向量的形式捕捉軌道角動(dòng)量光陣列圖像...
          • 一種基于多尺度注意力的巖性單元分類網(wǎng)絡(luò),包括:遙感分支,用于處理遙感影像數(shù)據(jù),得到多個(gè)遙感特征圖;地質(zhì)先驗(yàn)知識(shí)分支,用于處理地質(zhì)巖性單元信息圖,得到包含地質(zhì)先驗(yàn)信息且與遙感特征圖結(jié)構(gòu)相似的多個(gè)地質(zhì)特征圖;小波增強(qiáng)交叉注意力WCCA模塊,用于...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,可應(yīng)用于醫(yī)療健康和金融科技等領(lǐng)域,公開了一種視覺(jué)令牌篩選方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),包括:獲取令牌序列,其中,令牌序列包括系統(tǒng)輸入令牌集、視覺(jué)令牌集和用戶輸入令牌集,視覺(jué)令牌集包括多個(gè)視覺(jué)令牌;通過(guò)多模態(tài)大模型計(jì)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于自適應(yīng)雙路徑局部全局融合網(wǎng)絡(luò)的交通標(biāo)志檢測(cè)方法,屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)與智能交通技術(shù)領(lǐng)域。通過(guò)三大創(chuàng)新模塊協(xié)同工作:非線性自適應(yīng)特征提取模塊采用寬窄并行結(jié)構(gòu),結(jié)合自適應(yīng)形變激活函數(shù)與部分卷積機(jī)制,增強(qiáng)對(duì)微弱特征的捕獲能力;動(dòng)態(tài)通...
          • 本文介紹了一種改進(jìn)的YOLOv8算法,用于無(wú)人機(jī)平臺(tái)上的儀表盤特征識(shí)別。針對(duì)YOLOv8模型在計(jì)算資源有限的環(huán)境中的應(yīng)用,我們通過(guò)替換CSPPC卷積、Detect_AFPN檢測(cè)頭以及CGAttention注意力機(jī)制,對(duì)原始網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行了優(yōu)化...
          • 本申請(qǐng)涉及基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的多模態(tài)數(shù)據(jù)智能標(biāo)注系統(tǒng)。所述系統(tǒng)包括:基準(zhǔn)點(diǎn)對(duì)齊模塊,用于獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)的特征提取結(jié)果,對(duì)所述特征提取結(jié)果進(jìn)行基準(zhǔn)點(diǎn)對(duì)齊處理,生成一致化的基準(zhǔn)點(diǎn)集合;注視點(diǎn)預(yù)測(cè)模塊,用于根據(jù)所述基準(zhǔn)點(diǎn)集合對(duì)視覺(jué)數(shù)據(jù)中的注視點(diǎn)進(jìn)行動(dòng)...
          • 本申請(qǐng)公開了一種基于翅圖的吸血庫(kù)蠓物種輔助識(shí)別方法及裝置,涉及吸血庫(kù)蠓鑒定技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:通過(guò)對(duì)待識(shí)別的目標(biāo)吸血庫(kù)蠓翅圖進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,得到標(biāo)準(zhǔn)化目標(biāo)吸血庫(kù)蠓翅圖;其中,標(biāo)準(zhǔn)化目標(biāo)吸血庫(kù)蠓翅圖與標(biāo)準(zhǔn)化吸血庫(kù)蠓翅圖庫(kù)中的標(biāo)準(zhǔn)化吸血庫(kù)蠓翅...
          • 本發(fā)明涉及一種基于動(dòng)態(tài)語(yǔ)義引導(dǎo)與自適應(yīng)擴(kuò)散建模的跨域微表情識(shí)別方法,將微表情識(shí)別序列的起始幀與峰值幀輸入至訓(xùn)練后的跨域微表情模型實(shí)現(xiàn)微表情的識(shí)別;包括:A、通過(guò)運(yùn)動(dòng)描述子提取模塊提取微表情的運(yùn)動(dòng)描述特征;B、通過(guò)噪聲調(diào)度模塊定義隨時(shí)間步演化...
          • 本發(fā)明涉及一種基于對(duì)抗領(lǐng)域自適應(yīng)的跨域時(shí)空?qǐng)D微表情識(shí)別方法,包括:A、對(duì)要處理的微表情視頻序列預(yù)處理;B、微表情光流序列經(jīng)過(guò)進(jìn)一步處理,構(gòu)建面部關(guān)鍵點(diǎn)圖結(jié)構(gòu),作為第一輸入;C、微表情視頻光流序列作為輸入,通過(guò)全局特征提取網(wǎng)絡(luò)得到全局特征,作...
          • 本發(fā)明提供了一種基于擴(kuò)散模型的長(zhǎng)人體運(yùn)動(dòng)序列生成方法,屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和計(jì)算機(jī)圖形學(xué)技術(shù)領(lǐng)域。包括:構(gòu)建長(zhǎng)時(shí)人體動(dòng)作數(shù)據(jù)集;構(gòu)建長(zhǎng)文本到長(zhǎng)動(dòng)作生成網(wǎng)絡(luò),所述長(zhǎng)文本到長(zhǎng)動(dòng)作生成網(wǎng)絡(luò)包括文本到短動(dòng)作序列生成模型和運(yùn)動(dòng)序列拼接模型;所述文本到短動(dòng)作...
          • 本發(fā)明公開了一種基于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)與路口檢測(cè)器融合的車道問(wèn)題識(shí)別方法,包括:確定問(wèn)題路口和需要優(yōu)化的路口方向;判斷路口的失衡系數(shù)是否小于閾值;判斷進(jìn)口車道數(shù)量與出口車道數(shù)量是否匹配;判斷進(jìn)口車道左轉(zhuǎn)交通流、直行交通流與進(jìn)口車道屬性是否匹配;判斷...
          • 本發(fā)明公開了一種管制指令高度短期的綜合安全性提示方法,包括:獲得所有航空器當(dāng)前態(tài)勢(shì)的航跡描述信息;獲取限制空域的水平范圍、高度上限和高度下限;判斷目標(biāo)航空器是否已處于一個(gè)限制空域的水平范圍內(nèi)或即將進(jìn)入一個(gè)限制空域的水平范圍內(nèi);形成關(guān)于目標(biāo)航...
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