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行人重识别（Re-ID）是一种根据行人全身信息并利用计算机视觉方法,解决不同时间、不同地点下同一行人匹配问题的技术,其旨在弥补固定......
非结构化道路由于没有明显车道线且道路特征多、地域差异大，现有的结构化道路分割方法无法满足非结构化道路分割在实际应用中的实时......
肺癌是全球范围内最常见的癌症之一,其发病率及死亡率常年居高不下,严重影响了人类的健康。因此,为了提高肺癌患者的生存率,早期确......
条锈病和黄矮病是严重威胁小麦生产的重大病害，病害的早期识别对病害防控具有重要意义。现有病害识别模型对相似表型症状识别困难，对......
行人检测是目标检测领域的研究热点,尤其是贴近现实环境的密集行人检测,近些年来随着深度学习以及计算机硬件的发展,更是得到广泛......
近年来,随着经济社会的发展,人们对高分辨率图像的需求越来越大,但硬件技术发展无法匹配需求的增长速度。为此,软件技术的补充,即......
随着智能手机的快速发展,手机锂电池的生产需求也与日俱增。为保证手机锂电池生产效率,锂电池的制造过程已基本实现自动化,然而其......
语义分割在计算机视觉领域中是一个至关重要的技术问题,是作为场景理解的重点技术之一。语义分割任务是对待分割的图像中的每一个......
肺癌是目前较为常见且发病率较高的疾病。通常情况下,肺部某些细胞通过不规则生长所形成的肺结节是肺癌早期的征象,因此肺结节的检......
超分辨率技术能够在硬件设备性能受限情况下,利用算法提高图像分辨率,恢复图像细节,获取高质量的图像。基于卷积神经网络的深度学......
卷积神经网络近年来成为了解决各类视觉任务的主流选择,包括图像分类,检测跟踪,动作及意图识别等领域。卷积神经网络由一系列卷积......
关键词识别旨在检测音频流中预定义的关键词,它在智能终端、服务机器人、人机交互等领域具有广泛应用。近年来,人们将神经网络用于......
近年来,深度学习模型由于其突出的学习能力已被广泛应用于诸多智能领域。然而,随着智能化技术革命的不断拓展,深度学习模型在复杂......
随着信息技术各领域的迅速发展,基于内容的图像检索技术俨然成为了该领域研究热点之一,而特征提取模型更是其中最为关键的一环。随......
经济与科技发展的日新月异,近几年来自动驾驶技术成为国内外研究的热点。其中交通标志检测是自动驾驶核心技术之一;交通标志识别不......
针对当前深度学习在非侵入式负荷分解应用中准确率低、易梯度消失、对使用频率较低的电器分解误差大等问题,提出一种分组空洞残差......
图像作为信息传递的承载者在人类的生产生活中扮演着不可或缺的角色,但其产生过程中常受到成像设备和成像条件的制约,分辨率无法满......
无线通信中的自动调制识别是频谱资源应用与管理的重要环节,也是该领域最热门的研究方向之一。传统的无线通信信号调制识别研究主......
卷积神经网络(CNN)以其高准确率、适应性强等特点,在机器学习领域上具有得天独厚的优势,发展非常迅猛,准确率不断提升,代价就是网......
针对Pelee轻量级目标检测网络中参数量和计算量较多、检测精度较差等缺陷,提出了基于分组卷积和特征图级联的轻量级目标检测网络GC......
