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公开(公告)号：CN113052858A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110307902.X
申请日：2021-03-23
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于语义流的全景分割技术。该发明在全景分割方向上具有一定的通用性与泛化能力。在全景分割中高层语义与高分辨率之间存在着矛盾。通常全景分割中采用简单的双线性插值方法对特征图反卷积‑上采样将高层特征与低层特征相融合。但是这种操作存在特征不对齐的缺点。本发明通过引入语义流的方法使全景分割过程中的特征图能够更好的对齐，从而提升全景分割的准确性，该方法具有很好的泛化能力，能够方便的迁移到其他全景分割网络中。
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公开(公告)号：CN113052187A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110307905.3
申请日：2021-03-23
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度特征融合的全局特征对齐特征对齐目标检测技术。该发明可以进一步增强以Faster R‑CNN为代表的目标检测算法在不同应用场景下的泛化性能。以往基于全局特征对齐的目标检测技术通常存在两个问题：一是特征对齐尺度单一，且未减小由目标尺寸大小不同带来的域间差异；二是以往全局特征对齐在前景目标特征的同时，强制对齐了背景特征，影响特征对齐效果。本发明提出的基于多尺度特征融合的全局特征对齐特征对齐目标检测方法，将不同尺度的特征图进行融合，使得不同尺寸大小的目标特征一同对齐，并进行背景抑制，减少背景噪声影响，将网络注意力更多放在前景目标特征对齐上。
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公开(公告)号：CN113051929A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110308269.6
申请日：2021-03-23
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/211 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于细粒度语义信息增强的实体关系抽取方法，该方法包括：在输入层选取句子上下文信息构成句子初始向量；在编码层使用BERT预训练语言模型捕获文本的所有隐藏特征向量；在实体识别层借助指针网络获取头实体、尾实体范围表示，并获得实体类型信息；在关系抽取层使用之前的隐藏特征向量拼接实体类型信息去获得头尾实体的隐藏向量表示从进行关系抽取；然后在输出层之前加入细粒度类别词典使用注意力机制去获取关系类别的权重，连接输出层，使用Softmax对关系进行抽取分类。由于BERT的存在，本模型能够地对句子进行编码提取全部特征，而指针网络也为解决重叠实体三元组提取问题提供了较好的解决思路；最后构建细粒度类别词典使用注意力机制获取权重解决关系类别样例不平衡问题，最终提高了实体关系抽取的准确率。
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公开(公告)号：CN111696035A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010436239.9
申请日：2020-05-21
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于光流运动估计算法的多帧图像超分辨率重建方法，属于计算机视觉领域。该方法分为三个模块：第一个模块为光流运动估计算法模块，能够计算出输入的两帧低分辨率图像之间的运动矢量；第二个模块为运动变换模块，能够将低分辨图像通过运动矢量变换为另一帧低分辨率图像；第三个模块为多帧图像融合重建模块，能够将不同帧低分辨率图像的信息进行融合，重建为一帧高分辨率图像。本发明在多帧图像融合重建的基础上，结合光流的运动估计算法，通过对多帧图像运动变换对齐融合重建的方式将多帧相邻的低分辨率图像信息都利用了起来，能够得到具有更好高频细节的高分辨率图像，且重建图像的客观评价指标峰值信噪比PSNR和结构相似度SSIM更高。
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公开(公告)号：CN111178053A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201911393590.8
申请日：2019-12-30
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F40/253 , G06F40/30 , G06F40/258
Abstract: 本发明提出一种结合语义和文本结构进行生成式摘要抽取的文本生成方法，考虑到中文语言结构上的特殊性，将文本结构和文本语义作为网络输入，从而考虑文本的语义和结构两个方面的内容，然后通过编码网络中的编码将语义和结构两方面的数据进行编码和融合，然后利用解码网络进行结果输出。本发明将文本结构也作为元素提高了编码网络获取文本信息的能力；加入了注意力机制提高了解码网络的解码能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101716838A
公开(公告)日：2010-06-02
申请号：CN200910216406.2
申请日：2009-11-27
Applicant: 电子科技大学
IPC: B32B9/04 , B82B3/00 , C04B35/465 , C04B35/22 , C04B41/52
Abstract: 一种二元交替掺杂BST薄膜的制备方法，属于功能材料技术领域，涉及纳米晶BST薄膜的制备方法。本发明采用Mn、Y二元掺杂，即对即对奇数层薄膜进行Mn或Y掺杂，对偶数层薄膜进行Y或Mn掺杂；同时在“冷却”和“晶化”步骤之间增加“预晶化”处理步骤。本发明所制备的薄膜光滑致密、无裂纹、无缩孔，可大幅度提高纳米晶BST薄膜的综合介电调谐性能，所得纳米晶BST薄膜介电调谐率大于30.0％、介电损耗小于2.0％、K因子大于15.0、介电强度高，频率特性和温度特性稳定。采用本发明所制备的纳米晶BST薄膜可以替代铁氧体和半导体用于制备微波调谐器件(如移相器)，从而显著降低微波调谐器件的制造成本；另外，本发明所制备的纳米晶BST薄膜还可用于磁记录、热释电焦平面阵列等。
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公开(公告)号：CN116977388A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310350254.5
申请日：2023-04-04
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T7/50 , G06T7/13 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明公共开了一种基于改进的MVSNet的深度估计方法。该发明在小场景下的目标深度估计具有通用性，通过对场景多视图进行估计获得深度图集，可用于三维重建。MVSNet恢复的深度尺寸对比输入图片尺寸变小，我们在深度图优化步骤进行了反卷积上采样，并融合参考图像的二值边缘检测图来完成对初始深度图的优化过程；再针对MVSNet通过卷积网络进行特征提取没有在多尺度上提取语义信息，我们采用FPN图像金字塔构建多尺度空间域来迭代构恢复深度图。我们的改进方法能够有效的提高恢复深度图的精准度，恢复更大尺度的深度图也能更加清晰的描述场景中的小物体。
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公开(公告)号：CN116452688A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310334196.7
申请日：2023-03-31
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T11/00 , G06N3/0475 , G06N3/0455 , G06N3/094 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于共同注意力机制的图像描述生成方法。该发明在图像描述算法的语义对齐上具有一定的有效性。针对生成描述与图像中区域不对齐问题，在编码器‑解码器框架中加入了先知注意力机制，先知注意力机制能够根据未来时间步骤的信息，动态地关注图像区域；针对图像描述中语义一致性的问题，通过在判别器中引入共同注意力机制，引入对抗学习的思想，训练生成器与判别器，以对生成的图像描述进行分类，从而提高其语义一致性。基于共同注意力机制的图像描述算法模型能够精准的生成符合图像内容的描述，且基于生成对抗网络生成语言多样化的图像描述。
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公开(公告)号：CN115346266A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210710637.4
申请日：2022-06-22
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于骨架的监控视频中人体行为关键节点提取方法。该发明在行为检测领域有一定的通用性，可作为行为检测框架的一个模块。该专利中以打架、跌倒行为作为说明案例，展示对行为关键节点进行提取的方法。针对现有行为检测框架以固定的帧率抽取视频帧的不合理性，本发明提出根据人体的骨架关键点的运动信息动态调整抽取视频帧的位置以及抽取帧率，运动更快的行为节点段抽取更多视频帧。在现有的行为检测框架中加入基于骨架的人体行为关键节点提取模块能够更精准地确定特定行为发生的时空边界，取得更好的行为检测效果。
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公开(公告)号：CN114708474A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210244292.8
申请日：2022-03-14
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于图像描述领域，具体为一种融合局部和全局特征的图像语义理解方法。图像中包含丰富的语义信息，包括图像中的目标、目标的属性以及不同目标之间的相互关系等，传统的目标检测、图像分割等技术并不能达到挖掘所有这些信息的目的，给图片生成文字描述的图像语义理解算法可以深入挖掘图片中的各种语义信息，对于理解图片的内容，缩减图片和文字之间的“语义鸿沟”具有重大意义。当前的图像语义理解算法依赖于计算机视觉和自然语言处理技术的发展，主要使用在机器翻译领域流行的编解码框架，其中编码器提取图像特征，解码器将提取的图像特征翻译成文字描述。然而当前的编码器大多采用基于目标检测的方法，这样往往会丢失图像背景和一些细节信息，使得描述效果不够理想。因此本发明对基于编解码框架的的图像语义理解算法进行了相应改进，提高编码器提取图像特征的能力，从而使得生成的描述语句更加准确。
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