追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?

SLIViT通过将3D影像数据预处理为2D图像,并提取其特征图来进行整合预测,从而克服了传统3D影像模型依赖大量标注数据的局限性。研究人员在四种影像模式(包括CT、MRI、光学相干断层扫描和超声波)下对SLIViT进行测试,涵盖六个不同数据集,并评估了其在八项任务中的表现。结果显示,SLIViT在所有任务中均优于领域内的顶尖模型...

一种基于Vision Transformer在单目视觉深度识别的优化策略

通过这种方式,MonoATT在不同重要性的图像部分之间巧妙地分配计算能力,满足移动Mono3D应用程序提出的高精度和低响应时间要求。目前,设计MonoATT面临三个主要挑战。首先,确定特征图上的关键点非常重要,因为这些关键点可以代表Mono3D检测的最相关信息。这些关键点还可以作为聚类中心来对具有相似特征的标记进行分...

【学术论文】基于深度学习的复杂分拣图像快速识别方法研究

白帆[4]利用深度学习CNN对图像进行目标识别;孙平安[5]提出一种融合CNN的改进型迭代深度学习算法;戴鹏[6]提出基于半监督深度学习的扣件缺陷图像识别方法;王贵槐[7]通过建立船只单次多重检测深度学习框架并微调分类框架实现较高的内河船舶检测准确度;黄宏伟[8]提出一种基于全卷积网络的隧道图像识别算法;杨天祺...

经典目标检测方法Faster R-CNN和Mask R-CNN|基于PaddlePaddle深度...

对于机器学习方法,首先使用SIFT、HOG等方法定义特征,然后使用支持向量机(SVM)、Adaboost等技术进行分类。对于深度学习方法,深度学习技术能够在没有专门定义特征的情况下进行端到端目标检测,并且通常基于卷积神经网络(CNN)。但是传统的目标检测方法有如下几个问题:光线变化较快时,算法效果不好;缓慢运动和背景颜色...

用人工智能做设计,究竟能不能真的有效?

具体来说,作者对模拟退火方法进行了调整,以优化多个真实世界医院房间的特征,包括病人床、沙发、病人椅、输液杆、马桶和水槽等物体的位置,房间内照明的位置,以及主门和浴室门的位置等,即,引入人工智能辅助进行房间布局的结构设计。图1.传统和优化的房间布局对跌倒风险的评价。图(a)和(b)为房间示意图,图(c...

基于视觉的T型接头激光桩焊光束偏移检测

3.1.通过表面处理提取熔池特征焊接过程动力学与熔池动力学密切相关,并反映在过程图像序列中(www.e993.com)2024年11月25日。然而,并非所有的图像信息都与焊接质量直接相关,这需要减少图像数据尺寸的程序。图3显示了图像数据和拟合曲面的两个示例。在特征提取之后,视觉评估所有特征以查看与LB偏移的相关性,发现其中8个特征与LB偏差相关(p01、p11、p21...

齿轮视觉检测仪器与技术研究进展

如图1所示,齿轮视觉检测仪器由工业相机、镜头、光源、计算机等几个主要部分组成。常用两种照明方式:图1(a)采用背光光源从待测齿轮下方照明,采集到的是齿轮投影图像,齿轮边缘锐度高、噪声小,此方式适用于齿轮精度测量;图1(b)采用正光光源从待测齿轮上方照明,采集到的是齿轮端面图像,能够凸显齿轮表面缺陷特征,此方式...

模块化、反事实推理、特征分离,「因果表示学习」的最新研究都在讲...

为了在无监督的情况下实现这种分组,使用EIM作为特征向量对通过进行聚类:首先对每个影响图进行预处理,方法是:(1)使用一个小的矩形滑动窗口进行算术平均,以在空间上平滑贴图;(2)在图像上的值分布的75%的百分位处对生成的贴图进行阈值化处理,以获得二值图像。在对图像进行降维后,得到一个(通道×像素)矩阵,然...

Nature文献速读!多位生物医学领域“大牛”研究方法流出,学会这些...

拓展对接的使用方法1.蛋白-蛋白对接1.1蛋白-蛋白对接的应用场景1.2相关程序的介绍1.3目标蛋白的收集以及预处理1.4使用算例进行运算1.5关键残基的预设1.6结果的获取与文件类型1.7结果的分析以目前火热的靶点PD-1/PD-L1等为例。2.涉及金属酶蛋白的对接...

数据驱动的业务场景

(1)设计航天结构件基于层次式属性邻接矩阵的混合相交特征识别方法。三维数控加工工艺模型的快速生成要求对结构件上数量庞大的数控加工对象——制造特征——实现自动的识别与提取,利用数据感知技术中多传感器和数据采集技术,以层次式属性邻接矩阵对航天产品结构件包含的典型制造特征进行全面的信息描述,在此基础上设计针对凹-...