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高分辨率遥感图像的目标检测是一项具有挑战性的任务。尽管有许多基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）的先进方法在......
现代深度学习系统已在许多机器学习和计算机视觉问题中取得了令人瞩目的成果。这些结果很大程度上归功于用于学习代表性特征的大规......
深度信息是智能系统实现场景理解的基础,单目图像深度估计作为一个比较基础的视觉任务,可以为许多高级任务提供深度信息,在自动驾......
行人重识别（Person Re-Identification）指跨摄像机行人检索,其目标是通过检索得到同一个行人在不同摄像机下的图像。特征提取是行人......
为解决现有目标检测方法在检测无人机航拍图像中的交通目标时存在的水平包围框与目标真实轮廓贴合度较差、目标的水平包围框重叠度......
车道线检测能够为车辆提供重要的路径信息,是智能驾驶环境感知的重要组成部分。近年来,深度学习的应用使得车道线检测性能得到了明......
图像风格迁移是指给定一组内容图像和风格图像,合成一张结果图像,该图像既保留内容图像的内容,又体现风格图像的艺术风格。图像风......
图像及视频分割作为多媒体数据内容挖掘与理解的关键步骤,成为近年热点研究的话题之一。视频协同分割作为视频处理的关键技术,相比......
中文分词是自然语言处理中的基石,由于中文在文本中的特殊性,它并不像英文一样有明显的空格分隔开,而是以单个字为单位,因此如果需......
场景图生成任务(Scene Graph Generation)将图像中的物体看作节点,两个物体之间的关系视为边,通过物体建模及关系建模来生成图像中......
目标检测是计算机视觉中最重要而又有挑战性的分支之一,广泛应用于安防监控、无人驾驶、视觉机器人等人们生活当中。近年来随着深......
近年来,随着计算机算力的提高和数据的积累,依靠大量标记样本的深度学习算法在计算机视觉、自然语言理解、语音识别等领域取得了巨......
行人再识别作为安防领域重要的课题之一,近些年来受到了广泛的关注。随着深度学习技术在该研究方向的成功应用,该技术得到了迅速的......
针对目前反求工程系统与UG系统存在的不足,该课题开展了反求工程模块的部分研发工作,并与UG系统无缝集成;在产品反求开发中,实现数......
交通场景下的运动目标检测是计算机视觉领域中的重要研究方向,同时也是无人驾驶和辅助驾驶系统的重要组成部分。然而复杂多变的背......
在目标检测领域里通常希望在拥有大量标记的场景中训练好的模型能够应用在无标记的其他场景中,但是不同的域分布往往是不同的,这样......
有监督深度学习在有大量标记数据的领域可以取得不错的效果,但实际上很多领域只有大量未标记的数据。如何利用大量无标记数据,成为......
面部特征中存在长时间不变特征和短时间不变特征,对两种特征分类,使用长时间不变特征完成长时间跨度人脸识别.首先以最佳覆盖为目......
在热成像图目标检测中,存在图像的纹理单一、目标边界模糊等退化现象,这造成目标定位困难、目标与预定义锚点框无法精准匹配等问题......
高效率的目标检测是一个具有挑战性的问题,尤其在速度与精度无法同时满足需求的环境下。文中提出了一种选择性二阶段分类回归的目......
轴承是机床主轴的核心元件之一,其健康状况直接影响主轴的运行状态。主轴轴承一旦突发故障,轻则损坏产品质量,重则打乱生产节奏。......
特征对齐在源域和目标域空间不一致时会导致负迁移现象。为此,提出一种基于GloVe和WordNet模型的迁移学习文本特征对齐算法。根据......
图像语义分割任务是计算机视觉领域的研究热点之一,该任务的目标是对图像的每一个像素点进行分类。随着自动驾驶汽车、无人机等智......
三维网格模型的Morphing是计算机动画研究的重要内容,利用频谱工具控制变形成份出现的次序是对变形路径进行控制的有效方法之一。......
随着三维激光扫描技术的日益成熟，人们可以方便地获取具有丰富几何细节的三维模型。由于多边形网格的简单性和普适性，使之成为该类模......
四边网格在有限元模拟仿真、样条曲面、参数化以及纹理贴图等领域有着非常广泛的应用。相比常用的三角网格,四边网格不仅天然具有......
传统的有监督学习方法限制于训练数据和测试数据必须服从独立同分布的假设,难以解决训练数据和测试数据分布偏移的问题。针对上述......
