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公开(公告)号：CN118823040A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411315008.7
申请日：2024-09-20
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明涉及图像处理领域，一种基于深度学习的图像位点精细化分割方法及装置，包括：构建增强待分割图像的ResNeXt‑50网络结构和ResNeXt‑101网络结构，配置ResNeXt‑50网络结构和ResNeXt‑101网络结构的50结构超参数和101结构超参数，对ResNeXt‑50网络结构和ResNeXt‑101网络结构进行训练，得到ResNeXt‑50模型和ResNeXt‑101模型；建立增强待分割图像的特征ResNeXt提取模型，对增强待分割图像进行特征提取，得到增强待分割图像的分割特征图；建立增强待分割图像的Mask R‑CNN模型，计算Mask R‑CNN模型的交并比，利用Mask R‑CNN模型对增强待分割图像进行精细化分割，得到增强待分割图像的精细化分割结果。本发明可提高图像精细化分割的效果。
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公开(公告)号：CN118823040B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411315008.7
申请日：2024-09-20
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明涉及图像处理领域，一种基于深度学习的图像位点精细化分割方法及装置，包括：构建增强待分割图像的ResNeXt‑50网络结构和ResNeXt‑101网络结构，配置ResNeXt‑50网络结构和ResNeXt‑101网络结构的50结构超参数和101结构超参数，对ResNeXt‑50网络结构和ResNeXt‑101网络结构进行训练，得到ResNeXt‑50模型和ResNeXt‑101模型；建立增强待分割图像的特征ResNeXt提取模型，对增强待分割图像进行特征提取，得到增强待分割图像的分割特征图；建立增强待分割图像的Mask R‑CNN模型，计算Mask R‑CNN模型的交并比，利用Mask R‑CNN模型对增强待分割图像进行精细化分割，得到增强待分割图像的精细化分割结果。本发明可提高图像精细化分割的效果。
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公开(公告)号：CN115018868A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210581897.6
申请日：2022-05-26
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，本发明在提供了几种计算机图像边缘检测方法的同时，提供了一种图像边缘检测算子的方法，采用本实施例提供的装置，对待检测图像进行图像边缘检测时，检测结果受噪声影响较小，检测后，根据得到的灰度值信息绘制的边缘检测图像中，待检测图像的边缘更加清晰；另外，本发明通过对目标图像进行校正处理方法在上传原始目标图像之后，系统可以直接对原始图案进行分析，然后对原始目标图像进行校正，准确而快速，更加智能，提高检测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN213273267U
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202021822567.4
申请日：2020-08-27
Applicant: 贵州大学
Inventor： 程远航
Abstract: 本实用新型公开了一种计算机网络分接器，涉及计算接网络技术领域。本实用新型包括分线底座和分接器本体，分线底座上方螺钉固定安装有分接器本体，分接器本体外部表面开设有凹槽，凹槽内部固定安装有两连接导线，两连接导线远离凹槽的一端固定安装有制冷片本体。本实用新型通过添加半导体制冷片，改善了现有计算机网络分接器不能很好的散热和制冷，不能很好的实现高精度的温度控制等问题，通过设置不锈钢贴片和散热口，使装置散热更加有效，且该装置拆卸方便，可在责备发生故障时进行拆卸，修理内部装置。
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