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公开(公告)号:CN117636388A
公开(公告)日:2024-03-01
申请号:CN202311404704.0
申请日:2023-10-27
IPC: G06V40/10 , G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开的是一种基于多判据校准模型的零样本图像分类算法,该算法包括:基于对比学习的特征映射、基于类别的判据建立和基于实例的判据建立、零样本图像分类与校准,将测试图像样本及其语义信息输入到映射层,通过训练好的映射网络将其映射到隐空间,依次通过类别判据与实例判据模块的领域检测器,分别判断测试样本是否属于已知类或是未知类,若两者的判断一致,则被认为是准确的判断,需要被校准,反之则不需要被校准,将校准信息输入到零样本图像分类模块中进行校准与类别预测,具有能够减少模型对于已知类和未知类之间的预测混淆等技术特点。
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公开(公告)号:CN119107251A
公开(公告)日:2024-12-10
申请号:CN202411174650.8
申请日:2024-08-26
IPC: G06T5/73 , G06T7/90 , G06V10/40 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于提示的推理时真实图像去雾方法,包括获取真实有雾图像,并在数据集中采样清晰图像;将清晰图像大小调整为和真实有雾图像大小相同,并进行图像块切分;对切分后的图像块根据真实有雾图像的色偏进行雾霾浓度迁移,得到视觉提示;构建特征适应模块,根据视觉提示调整真实有雾特征的统计值;将特征适应模块插入到预训练模型编码器的每个基本模块中,输出调整后的特征;将出调整后的特征输入到预训练模型的解码器中,得到真实图像的去雾结果。能够即插即用于在合成数据集上预训练的图像去雾模型,以帮助在推理阶段生成更好的去雾结果。
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公开(公告)号:CN119006323A
公开(公告)日:2024-11-22
申请号:CN202410965449.5
申请日:2024-07-18
Applicant: 浣江实验室
Abstract: 本发明公开的是一种基于一维边窗滤波的长波红外图像条状噪声抑制方法及系统,该方法包括对包含条状噪声的红外图像进行高低频信息分解,将输入图像分为平滑部分和高频部分,精确保持平滑部分的垂直边缘;然后,将平滑部分作为引导图像,高频部分作为滤波图像,进行一维列向引导滤波,得到条状噪声;将条状噪声从输入图像中减去即可得到去噪后的图像,操作该方法的系统包括带有计算机可用程序代码的计算机、存储介质,本发明可以有效去除长波红外图像的条状噪声并精确保留垂直方向的边缘。
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公开(公告)号:CN120088166A
公开(公告)日:2025-06-03
申请号:CN202510047637.4
申请日:2025-01-13
Applicant: 浣江实验室
IPC: G06T5/77 , G06T5/60 , G06V10/20 , G06V10/96 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开的是一种基于位置感知学习和物理重建的单幅图像雨滴去除方法和设备,通过位置感知学习和物理重建的方法,以更少的参数量与计算复杂度实现更好的图像去雨滴性能,同时在小体积且计算能力受限的边缘设备(Nvidia Jetson Nano)中部署该方法,实现实时图像雨滴去除,并应用于自动驾驶,户外监控等系统中。
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