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近年来,随着深度学习的快速发展,可变形卷积网络因其强大的特征提取能力受到广泛关注,克服了卷积神经网络中难以解决的一些问题,并且已在计算机视觉、自然语言处理等相关领域发挥重要作用。由于目前对可变形卷积网络进行系统性总结的研究还很少,为了给后续研究提供详细的参考依据,对可变形卷积网络引入以来的相关工作进行总结。首先,综述了近几年的高质量文献,从不变性特征的角度入手,对可变形卷积网络中的可变形卷积和可变形感兴趣区域池化等核心技术进行介绍。然后,将收集到的相关文献按照研究领域的不同进行分类,全面概括现阶段可变形卷积网络在图像识别和分类、目标检测、图像分割、目标追踪等研究领域的应用情况,同时还对比了重要网络模型的性能和优缺点。其次,通过梳理文献,分析可变形卷积网络存在的优势和不足,并根据现阶段存在的一些问题,探讨可变形卷积网络未来可能的研究趋势。最后,基于不变性特征的提取对可变形卷积网络进行了总结和展望。 相似文献
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基于CompactPCI总线的计算机系统广泛应用,分析了linux系统下设备驱动程序工作机制,提出了Compact-PCI总线计算机系统的外部设备驱动程序的开发方法,所实现的CompactPCI总线Linux设备驱动程序具有可靠性和通用性强的特点,实际应用表明了其它的有效性. 相似文献
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针对工业仿真数学模型参数估计实践中的难点,提出了通过数据挖掘来修正模型参数的新方法。从实际生产的大量数据中挖掘样本,通过数学方法计算模型参数,针对包含噪声的工业生产数据主要采用改进了最小二乘方法来修正参数;根据工业生产数据不完全及常见分布特点,采用分段组合修正参数的方法;通过实际生产的动态过程的历史数据挖掘来估计动态特性的相关参数,模型参数修正与数据挖掘过程交互引导,来缩小海量工业数据中的挖掘范围及提高参数修正所需样本数据的充分性,并建立两者之间互相协调的网络模型。实际案例验证了方法在工程项目中的有效性和实用性,表明这种方法能大幅提高仿真精度 相似文献
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一种塔形分解的红外与可见光图像融合方法 总被引:7,自引:2,他引:5
针对红外图像对比度低、背景噪声较大的情况,提出了一种基于加权中值塔形分解的红外与可见光图像融合算法,同传统拉普拉斯塔形分解方法相似对图像的分解分成四步:中值滤波、降采样、插值放大、带通滤波,形成多尺度、多分辨率的塔形近似图像序列和细节图像序列.两种传感器图像经过中值塔分解的图像序列,通过基于局部能量选择的融合规则和融合算子形成融合图像塔,然后进行中值塔形图像重构,完成图像融合.与已有塔形分解图像融合方法相比,不仅保留塔形分解的优点,融合图像精确,而且对脉冲型噪声污染的传感器图像具有较强的抑制作用.实验验证,这种融合方法在图像信噪比较低的情况下,也能得到较好的融合效果. 相似文献
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一种通用的视频目标跟踪系统设计 总被引:1,自引:0,他引:1
在视频目标跟踪系统设计中,通常是针对实际的应用开发跟踪设备.在目标跟踪系统中,实时与通用是两个极为重要的性能.在传统视频目标跟踪系统研究的基础上,给出了具有CompactPCI总线、并行分布式结构的设计方案,实现了实时性与通用性,其核心是基于标准总线的实时系统,上位PC机实现卡尔曼预测,DSP并行完成频域转换与相关,由FPGA实现总线接口控制.实验表明所实现的系统具有实时性强、通信带宽大、可通用性强的特点,实用表明了它的可行性. 相似文献
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首先本文简单概括的论述了传统Dijkstra算法的基本思想;其次提出了该算法在实现方法上存在的一些不足之处,然后从数据存储结构和搜索方式上对其进行优化,并利用Matlab对改进算法进行了相应的仿真分析与测试,结果表明,改进的Dijkstra算法在实际交通中具有可行性。 相似文献