安徽巨一科技申请基于特征增强的RGB-D显著性目标检测方法专利...
并对RGB图像数据和D图像数据预处理,获取RGB图像数据集和D图像数据集;利用改进的神经网络对RGB图像数据集和D图像数据集进行学习,得到显著性目标预测模型;其中,改进的神经网络对RGB图像数据集和D图像数据集的学习包括特征全局信息增强和显著性特征自适应融合。
锐云科技取得一种基于卷积神经网络的人脸识别方法专利,能够更加...
专利摘要显示,本发明公开了一种基于卷积神经网络的人脸识别方法,包括利用训练数据集训练人脸识别网络,将人脸图像输入训练完成的人脸识别网络,利用GAP层对中间特征图进行全局平均池化操作,初级特征向量顺次经过全连接层和softmax层,最后输出得到分类结果等步骤。人脸识别网络包括DSAG单元、GM池化层、GAP层、全连接层和softma...
从感知、规划来看特斯拉FSD自动驾驶为何全球瑶瑶领先
在网络结构中,特斯拉引入了BEV空间转换层,这有助于构建网络的空间理解能力,并通过前融合方案将多个摄像头的视频数据直接融合,使用同一套神经网络进行训练,实现从二维图像空间到三维向量空间的特征变换。Transformer神经网络在这个过程中起到了核心作用,通过自注意力机制和多头注意力模块,将图像特征转换为键和值,然后通过...
视频平台画质缩水,一场平台、运营商和内容创作者的三国杀
好一点的会采用如索尼的Motionflow技术,通过运动评估及插帧补偿的方法优化动态效果,使移动迅速的动作画面也能做到自然清晰地呈现。随着AI技术的发展,视频平台也会利用深度神经网络(如卷积神经网络CNN)来学习和重建图像的高频细节。深度学习算法能够自动提取图像特征,并通过大量数据进行训练,从而获得更好的超分辨率效果。可...
自动驾驶中用于目标检测和语义分割的Radar-Camera融合综述
从神经网络学习后,这些特征可以用来识别障碍物,包括车辆、行人、自行车和各种红绿灯。然而,相机是被动传感器,这表明图像的形成需要入射光。当光线摄入受到不利影响时,如夜间光线不足、极端天气、水滴或灰尘粘附在镜头上,成像结果将不清楚,目标检测性能可能会受到显著影响。
把整个地球装进神经网络,北航团队推出全球遥感图像生成模型
在全球的任意位置,模型都能生成多种分辨率的遥感图像,创造出丰富多样的“平行场景”(www.e993.com)2024年10月23日。而且地形、气候、植被等复杂的地理特征,也全都考虑到了。受GoogleEarth启发,北航的研究团队从俯拍视角出发,将整颗地球的卫星遥感影像“装进”了深度神经网络。基于这样的网络,团队构建出了覆盖全球的俯视视角视觉生成模型MetaEar...
...解决小样本图像识别的数据量少,难以训练深层的神经网络,造成小...
将增强图像数据划分为支持集、查询集样本;利用预先构建的目标显著性模型,提取支持集样本的目标主体显著图像;将目标主体显著图像和支持集样本进行特征提取,得到不同网络下的图像特征,并进行融合得到分类超平面;根据分类超平面更新支持集样本的原型,并计算查询集样本与支持集样本的原型的距离,以将查询集样本分类到支持集样本...
卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?
卷积层(ConvolutionalLayer):卷积层负责提取图像中的局部特征。池化层(PoolingLayer):池化层负责大幅降低参数量级,在保留重要特征信息的同时,降低计算复杂度。全连接层(FullyConnectedLayer):全连接层类似传统神经网络的作用,根据卷积层和池化层处理过的数据,计算出最终的结果。
微美全息(NASDAQ:WIMI)研究基于深度卷积神经网络的增强现实动态...
深度卷积神经网络具有较强的特征提取和分类能力,能够从复杂的图像中提取出有用的特征信息,并将其用于物体识别和跟踪,并使用大规模的动态图像数据集来训练深度卷积神经网络,以提高网络的泛化能力和识别准确性。深度卷积神经网络(DeepConvolutionalNeuralNetwork,简称DCNN)是一种特殊的神经网络结构,主要用于图像识别和...
自动驾驶中神经网络、Transformer、占据网络...是什么?看完这篇...
在神经网络中,输入可以是由多个图像特征组成的特征向量,经过隐藏层的处理和学习后,输出可以对这些特征进行多对多的映射。但是在这个过程中,向量的数量通常会发生变化。具体来说,在隐藏层中,每个神经元都会学习到一些特定的特征或模式,并对输入数据进行非线性变换。因此,输出可以看作是对输入特征的不同组合和变换,可能...