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          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N圖文生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),其中,該方法包括:獲取故事數(shù)據(jù)集,對(duì)故事數(shù)據(jù)集中各源圖片進(jìn)行圖意內(nèi)容情節(jié)分析和細(xì)粒度語義提取處理,得到基礎(chǔ)情節(jié)文本和各源圖片的故事細(xì)節(jié)特征;根據(jù)各源圖片的故事細(xì)節(jié)特征和基礎(chǔ)情節(jié)文本,生...
          • 本公開是關(guān)于一種圖像渲染方法及裝置、終端設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。該圖像渲染方法包括:響應(yīng)于針對(duì)待渲染圖像幀的圖像渲染指令,生成查詢請(qǐng)求;查詢請(qǐng)求攜帶有與待渲染圖像幀關(guān)聯(lián)的標(biāo)識(shí)信息;基于標(biāo)識(shí)信息,確定針對(duì)待渲染圖像幀的目標(biāo)渲染管線;基...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種三維重建方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),屬于三維重建技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:對(duì)目標(biāo)物體對(duì)應(yīng)的第n級(jí)空間網(wǎng)格進(jìn)行自適應(yīng)體素更新,得到第n+1級(jí)空間網(wǎng)格,第n+1級(jí)空間網(wǎng)格中三維表面的體素分布密集程度高于第n級(jí)空間網(wǎng)格中三維表面...
          • 本公開公開了一種模型的生成方法、點(diǎn)云分割方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),所述生成方法包括獲取原始點(diǎn)云;提取所述原始點(diǎn)云的特征;將所述特征輸入至聚類網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練,以生成關(guān)聯(lián)圖模型;所述關(guān)聯(lián)圖模型用于原始點(diǎn)云中點(diǎn)和超點(diǎn)關(guān)聯(lián)圖的生成。本公開采用了端到端...
          • 本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺、圖像分類和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域,公開了一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的小樣本圖像分類方法。該方法針對(duì)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于小樣本圖像分類時(shí)存在的過平滑問題,提出采用基于高斯的注意力加權(quán)方案和節(jié)點(diǎn)/邊隨機(jī)丟棄方案實(shí)現(xiàn)對(duì)圖上信息傳播的糾正,增強(qiáng)圖...
          • 本公開涉及一種圖像分類方法、裝置和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該圖像分類方法,包括:將多個(gè)提示模板輸入文本編碼器,以獲取多個(gè)提示模板中的每一個(gè)提示模板對(duì)應(yīng)的第一文本特征向量,每一個(gè)提示模板包括一個(gè)圖像類別的文本提示信息;將待分...
          • 本發(fā)明公開了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像超分辨率技術(shù)的跨空間分辨率遙感圖像變化檢測方法,內(nèi)容包括超分辨率圖像重建單元、特征提取器單元、差異分析單元、變化檢測單元,步驟如下:將雙時(shí)相遙感圖像中的低空間分辨率圖像輸入所述超分辨率圖像重建單元,獲得超分辨...
          • 一種基于三元圖生成模型的用于視頻摳圖方法,通過在離線階段構(gòu)建并訓(xùn)練基于U?Net和時(shí)序融合模塊的三元圖生成網(wǎng)絡(luò),在在線階段將其分割并得到目標(biāo)的二元圖后,進(jìn)一步自動(dòng)生成該目標(biāo)對(duì)應(yīng)的三元圖。本發(fā)明根據(jù)原視頻序列和分割網(wǎng)絡(luò)得到的二元圖序列自動(dòng)預(yù)測...
          • 本公開提供了一種目標(biāo)檢測方法及裝置。該方法應(yīng)用于目標(biāo)檢測模型,該目標(biāo)檢測模型包括3D稀疏骨干網(wǎng)絡(luò)、2D稀疏骨干網(wǎng)絡(luò)和稀疏檢測頭。目標(biāo)檢測模型中的3D稀疏骨干網(wǎng)絡(luò)、2D稀疏骨干網(wǎng)絡(luò)和稀疏檢測頭均是通過利用稀疏特征向量來確定所述待檢測點(diǎn)云數(shù)據(jù)中...
          • 本公開的實(shí)施例公開了文本檢測方法和裝置。該方法的具體實(shí)施方式包括:通過文本分割模型的特征提取網(wǎng)絡(luò)從文本圖像中提取出視覺特征圖;將所述視覺特征圖輸入文本分割模型的檢測頭,輸出文本區(qū)域圖像和文本核作為初始分割結(jié)果,其中,所述文本核為所述文本區(qū)域...
          • 本申請(qǐng)公開了一種虹膜建模方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品,屬于虹膜建模領(lǐng)域。該方法包括:獲取虹膜圖像;基于虹膜圖像構(gòu)建內(nèi)外輪廓模型,內(nèi)外輪廓模型用于表征二維平面中虹膜的內(nèi)輪廓與外輪廓的曲線特征;對(duì)于虹膜上的至少一個(gè)特征點(diǎn),計(jì)算至少一個(gè)特征點(diǎn)...
          • 本公開涉及地面清潔設(shè)備的控制方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及設(shè)備,所述方法包括:獲取第一指令,根據(jù)所述第一指令控制移動(dòng)清潔設(shè)備至少部分移出基站;獲取語音控制信息,根據(jù)所述語音控制信息控制移動(dòng)清潔設(shè)備執(zhí)行對(duì)應(yīng)操作。本公開通過第一指令先控制移動(dòng)清潔設(shè)備至...
          • 本申請(qǐng)涉及智慧教室技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種智能黑板及其制備方法。所述智能黑板包括玻璃顯示面板和顯示控制組件;所述玻璃顯示面板包括書寫面以及與所述書寫面相對(duì)的背面,所述顯示控制組件位于所述背面一側(cè),用于控制所述玻璃顯示面板的顯示;所述書寫面具有...
          • 本發(fā)明公開了一種輸血醫(yī)學(xué)教學(xué)中新生兒ABO溶血病檢測模擬標(biāo)本的制備方法,包括以下步驟:a、收集健康人血漿或血清,吸收IgM抗?A、抗?B和抗?AB;b、分離吸收后血漿或血清,并取上層血漿或血清備用;c、致敏對(duì)應(yīng)血型紅細(xì)胞,即A型或B型紅細(xì)胞...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环NOLED屏幕的供電裝置及其控制方法、電子設(shè)備,該供電裝置包括電感選擇模塊、buck?boost控制模塊、電感控制模塊和電壓補(bǔ)償穩(wěn)定模塊,其中,電感選擇模塊用于選擇具有不同感值的通路;buck?boost控制模塊用于向OLED...
          • 本發(fā)明公開了一種顯示面板的補(bǔ)償方法及補(bǔ)償裝置。顯示面板的補(bǔ)償方法包括:仿真確定顯示面板的仿真補(bǔ)償數(shù)據(jù),其中,所述仿真補(bǔ)償數(shù)據(jù)包括至少兩個(gè)不同的預(yù)設(shè)灰階對(duì)應(yīng)的補(bǔ)償數(shù)據(jù),每一預(yù)設(shè)灰階對(duì)應(yīng)的補(bǔ)償數(shù)據(jù)中包括至少兩個(gè)不同亮度差下每一發(fā)光顏色的子像素的...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種顯示裝置的驅(qū)動(dòng)方法、顯示裝置和顯示設(shè)備,涉及顯示技術(shù)領(lǐng)域,降低了顯示裝置的功耗。具體方案為:獲取顯示裝置的狀態(tài)信息,狀態(tài)信息包括顯示亮度和/或工作溫度,根據(jù)狀態(tài)信息向多組柵極驅(qū)動(dòng)電路中的第一柵極驅(qū)動(dòng)電路輸出柵極電壓,第一...
          • 在本公開提供的顯示面板的補(bǔ)償方法、補(bǔ)償裝置及顯示設(shè)備中,顯示面板在第N(N為正整數(shù))幀的刷新率與第N+1幀的刷新率不相等,第N幀的極性與第N+1幀的極性相反;補(bǔ)償方法包括:自時(shí)序控制器正常工作的第一幀開始,以至少一幀為單位累計(jì)一次數(shù)據(jù)極性時(shí)...
          • 本公開的實(shí)施例涉及一種用于混合音頻的方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品。該方法包括獲取針對(duì)多個(gè)音軌中的第一音軌的目標(biāo)人聲和針對(duì)多個(gè)音軌中的第二音軌的目標(biāo)背景音樂。該方法還包括確定針對(duì)與人聲有關(guān)的第一組音軌的第一組聲音特征和針對(duì)與背景音樂有關(guān)的...
          • 本申請(qǐng)公開了一種語音降噪方法、裝置及相關(guān)裝置,屬于音頻處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:通過麥克風(fēng)采集第一麥克信號(hào),第一麥克信號(hào)包括第一講話人的語音信號(hào);基于第一講話人的語音特征,運(yùn)行TSE算法以對(duì)第一麥克信號(hào)進(jìn)行降噪;在檢測到TSE算法的運(yùn)行停...
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