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公开(公告)号：CN116306828A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310210826.X
申请日：2023-03-07
Applicant: 杭州电子科技大学丽水研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于图同构神经网络的脑网络链接预测方法，首先对于脑网络数据进行处理，完成脑结构网络建模；再构建基于图同构神经网络的脑网络链接预测模型，包括子图提取模块和图同构神经网络模块；之后进行脑网络链接预测模型的训练和测试；最后通过训练完成的脑网络链接预测模型完成脑网络链接预测。本发明在实现较为高的准确率的基础上降低了时间成本，极大的提升了模型对于子图结构的学习能力，对于接下来的链接预测有十分重要的意义。
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公开(公告)号：CN116245968A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310210835.9
申请日：2023-03-07
Applicant: 杭州电子科技大学丽水研究院
Abstract: 本发明公开了基于Transformer的LDR图像生成HDR图像的方法，首先构建基于Transformer的HDR图像生成模型，包括浅层特征对齐模块、金字塔融合模块和图像重建模块；通过浅层特征对齐模块进行特征对齐，通过金字塔融合模块对对齐后的特征进行处理，获得不同尺度的特征，将金字塔融合模块处理后的不同尺度的特征融合成一个尺度；再将融合后的特征送入图像重建模块进行图像重建；最后将图像重建模块输出的结果使用卷积操作得到3层的HDR最终图片。本发明可以更好地学习非局部特征并自适应地减少虚拟阴影。本发明提出了一种新的金字塔融合模块，使图像可以与较低计算成本和根据全局信息。
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公开(公告)号：CN116071606A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310210827.4
申请日：2023-03-07
Applicant: 杭州电子科技大学丽水研究院
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/047 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了基于多尺度多注意力实例学习的sMRI图像分类方法，首先获取数据集，构建多尺度多注意力实例学习模型，通过空间金字塔池化模块将不同大小脑区转化为相同尺度；通过patch‑net处理模块获取相应的局部特征增强；通过注意力多实例学习模块来增强全局特征；通过分类器得到分类结果；最后通过训练多尺度多注意力实例学习模型。本发明是采取了区域块的分析方法，能获取对大脑病变影响更大的位置，引入了双注意机制，能增强到局部和全局的特征；本发明采用了将分割数据和脑区数据结合的多模态数据，加强分类效果。
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公开(公告)号：CN118469835A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410673257.7
申请日：2024-05-28
Applicant: 杭州电子科技大学丽水研究院
IPC: G06T5/50 , G06T5/60 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于原始图像的多曝光图像融合方法。本发明对于现有的多曝光融合技术进行了改进，不同于传统的将相机得到的图像直接作为LDR图像进行融合，本发明使用Bayer格式的图像得到图像的原始图像作为输入来学习更多的图像信息。同时本发明结合了DualUNet网络的优点，并改进了Conv模块来增强学习能力；此外利用DIB模块来增强对频域维度的学习能力。本发明提出的基于原始图像LDR‑HDR图像信号处理方法可以更好的获取图像细节信息从而为后续网络训练提供更好的图像信息。同时，本发明改进后的网络利用结构重新参数化技术，显著抑制硬件设备计算需求，符合轻量化使用的现实场景。
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