-
公开(公告)号：CN111445474B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202010449789.4
申请日：2020-05-25
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T7/10 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/044 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了基于双向复注意力深度网络的肾脏CT图像分割方法，包括以下步骤：(1)采集腹部CT图像切片扫描序列，构建数据集；通过标注软件对肾脏区域进行标注，生成对应的标签；(2)将CT图像切片分层处理，并对CT图像中标签进行预处理，将预处理的结果与标签按比例划分为训练集及测试集；(3)构建双向复注意力机制分割网络模型；(4)利用训练集训练双向复注意力机制分割网络参数；(5)然后利用测试集测试，输入已经训练好的U型网络分割模型，分割CT图像切片中需要的肾脏区域，并生成分割后的二值化掩码图。本发明能快速准确确定肾脏区域边界，实现在CT图像中肾脏区域的自动分割，提高分割效率，减轻医生工作量，有广阔应用前景。
-
公开(公告)号：CN118571216B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411060512.7
申请日：2024-08-05
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于语音语料对齐与自适应融合的语音分类方法，方法包括：构建语音分类数据集，并划分为训练集与测试集；构建语音分类网络模型，包括对齐构造模块、语音关联性构建模块、片段重要性挖掘模块、融合检测模块；将融合检测模块输出特征输入分类器以获得预测结果；设计用于优化网络模型参数的损失函数，根据损失函数在训练集上采用Adam优化器实现模型参数的迭代优化与更新；训练完成的语音分类网络模型可实现对语音信号的端对端分类。本发明利用深度学习技术通过语音信号实现自动分类，可应用于不同场景，如对情感、性别、年龄等特征的识别，有助于企业分析用户的情感、性别、年龄，从而提供更人性化、更具针对性的服务。
-
公开(公告)号：CN118735978A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202411210367.6
申请日：2024-08-30
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T7/50 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了图像处理领域的一种单目图像深度估计方法和存储介质，方法包括：获取待估计的单目图像并预处理；将图像输入预先训练的初步深度估计网络和迭代优化网络，获得最终的单目图像深度估计结果；初步深度估计网络包括编码器、解码器和回归头，解码器包含解码层，解码层采用三元组交叉注意力TCA模块，TCA模块对图像的处理包括：WCA模块计算注意力，输出窗口注意力特征；CDA模块计算注意力，输出跨维度注意力特征；REA模块计算注意力，输出相关性注意力特征；FBSF模块融合WCA、CDA和REA模块的输出结果，生成本解码层的输出特征。能够兼顾局部、全局信息和信息间的相关性得到更准确的单目图像深度估计结果。
-
公开(公告)号：CN117593517B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410077773.3
申请日：2024-01-19
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于互补感知跨视图融合网络的伪装目标检测方法，包括：获取图像数据；构建跨视图融合网络；利用图像数据训练集对跨视图融合网络进行训练，生成训练完成后的伪装目标检测模型；采集待检测图像，对待检测图像进行预处理，将预处理后的待检测图像输入至训练完成后的伪装目标检测模型中，生成当前伪装目标的检测结果。本发明通过利用SCF模块获取前景与背景相互之间不同但互补的语义信息，通过使用Transformer作为主干，配合之后的融合模块，解决了获取的语义的局部性问题；通过利用跨模态跨视角的互补信息，有效地发现在单个视角中难以识别的伪装线索，获取得到更完整的伪装对象区域。
-
公开(公告)号：CN117807894A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410217870.8
申请日：2024-02-28
Applicant: 南京信息工程大学 , 中科南京人工智能创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种面向足球对战的数据驱动强化学习方法，包括：1、在网络平台上采集足球博弈所需的数据；2、对步骤1的数据进行预处理，得到预处理数据；3、构建离线强化学习网络模型；4、基于预处理数据，对离线强化学习网络模型进行训练及测试，得到训练完成的模型；5、基于训练完成的模型，解决谷歌足球环境中各智能体的决策问题。本发明使用离线强化学习的思想解决谷歌足球环境，使用Transformer强大的预测能力来增加算法效果，不仅可以增加训练速度，对比当前的离线强化学习算法在稀疏环境的效果也有不错的提升。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117611600A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202410085765.3
申请日：2024-01-22
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T7/10 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种图像分割方法、系统、存储介质及设备，本发明的分割模型分别采用Resnet50网络和Vision Transformer网络生成输入图像的第一CAM和第二CAM，将两个CAM中的值进行取最大值结合，基于结合后的第三CAM中每个类别的高鉴别性区域和低鉴别性区域，生成高鉴别性区域CAM和低鉴别性区域CAM，获得更均衡和更全面的分割结果，不会出现现有方法低覆盖率和准确性的问题。
-
公开(公告)号：CN117540023A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202410021947.4
申请日：2024-01-08
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/30 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于模态融合图卷积网络的图像联合文本情感分析方法，包括：获取包含用户情感信息的图像以及文本数据；构建基于模态融合图卷积网络的图像联合文本情感分析模型，包括图文特征提取模块、语义增强图卷积模块和全局融合模块；设计损失函数，采用Adam优化器实现模型参数的迭代优化与更新；训练完成的网络模型能够实现对用户情感倾向的端到端分类。本发明利用深度学习技术，通过用户在社交平台上发布的图像与文本信息准确分析其情感倾向，有助于企业分析客户对相关产品的态度倾向，亦有助于社交媒体平台通过用户浏览的图文内容判断其喜好。
-
公开(公告)号：CN118735978B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411210367.6
申请日：2024-08-30
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F30/27
Abstract: 本发明公开了图像处理领域的一种单目图像深度估计方法和存储介质，方法包括：获取待估计的单目图像并预处理；将图像输入预先训练的初步深度估计网络和迭代优化网络，获得最终的单目图像深度估计结果；初步深度估计网络包括编码器、解码器和回归头，解码器包含解码层，解码层采用三元组交叉注意力TCA模块，TCA模块对图像的处理包括：WCA模块计算注意力，输出窗口注意力特征；CDA模块计算注意力，输出跨维度注意力特征；REA模块计算注意力，输出相关性注意力特征；FBSF模块融合WCA、CDA和REA模块的输出结果，生成本解码层的输出特征。能够兼顾局部、全局信息和信息间的相关性得到更准确的单目图像深度估计结果。
-
公开(公告)号：CN117611600B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410085765.3
申请日：2024-01-22
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T7/10 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种图像分割方法、系统、存储介质及设备，本发明的分割模型分别采用Resnet50网络和Vision Transformer网络生成输入图像的第一CAM和第二CAM，将两个CAM中的值进行取最大值结合，基于结合后的第三CAM中每个类别的高鉴别性区域和低鉴别性区域，生成高鉴别性区域CAM和低鉴别性区域CAM，获得更均衡和更全面的分割结果，不会出现现有方法低覆盖率和准确性的问题。
-
公开(公告)号：CN117036711A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311064941.7
申请日：2023-08-23
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/084 , G06N3/0895 , G06N3/0455 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力调节的弱监督语义分割方法，探索Transformer在弱监督语义分割任务中的应用。基于Transformer的方法会使用注意力对类激活图进行优化，然而由于部分类与块之间的注意力存在错误，导致优化之后得到的类激活图存在不完全激活问题。针对此问题，本发明提出了一种新颖的弱监督语义分割框架，在该框架中设计了一个注意力调节策略，根据块与块之间的注意力来调节类与块之间的注意力，调节后的注意力可以激活更多的目标区域。在PASCAL VOC 2012数据集和MS COCO 2014数据集上与最新的方法进行比较，本发明方法均取得了最优的结果。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
20
records
(took 0.029 seconds)
