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441.
基于区域先验的伪装目标检测（COD）模型通常在早期阶段提取目标在图像中的位置信息,通过将目标的位置信息与图像特征相结合,网络能够更加有效地聚焦于目标区域,从而提高检测精度。而在许多具有挑战性的场景中,当前伪装目标检测算法对目标位置信息的提取能力有限,从而导致区域先验不准确甚至目标缺失。为此,提出了一种融合定位图与上下文感知的伪装目标检测网络FLMCA-Net。构建定位模块融合来自主干网络的多尺度特征并从全局、局部两个维度上提取目标的位置信息;设计了感受野增强模块细化不同尺度的特征表示;引入上下文感知融合模块将多尺度特征和目标区域先验充分交互融合并挖掘目标的全局上下文特征。在3个公开数据集上的实验表明,FLMCA-Net相较于其他20种代表性模型均取得了最优表现,比RISNet在Sα、Eϕ和Fβω方面的性能平均提升了2.5%、1.8%和3.6%。… …   相似文献
442.
深度伪造技术正变得越来越流行,引发社会对信息真实性的广泛质疑。从特征和学习层面考虑限制检测器泛化的因素：基于CNN的检测器往往过度拟合特定方法的颜色纹理;由于伪造样本之间的分布差异远大于真实样本之间的分布差异,应当对真实样本与伪造样本施加不同的约束。因此,为了优化人脸伪造检测模型… …   相似文献
443.
  
ObjectiveThe goal of digital image adversarial examples is to add subtle, nearly imperceptible noise to an image to deceive computer vision … …   相似文献
《中国图象图形学报》2026,31(1):154-166
444.
  
目标在图像中的尺寸过小是无人机目标检测面临的主要挑战之一,特别是当无人机飞行高度较高且成像分辨率较低时,小目标特征极易在深度神经网络的深层特征中弥散.为此,文中提出基于双重并行任务的无人机小目标两阶段检测方法,并行任务包含小目标检测任务与超分辨率重建任务.在超分辨率重建任务分支中… …   相似文献
445.
446.
  
针对在实现个性化车辆轨迹数据隐私保护的同时保证轨迹语义数据的有效性和挖掘分析价值的问题,提出一种基于改进生成对抗网络（GAN）的车辆轨迹语义保护机制。在该机制中：首先,设计一种基于隐马尔可夫模型（HMM）的位置敏感分级语义标注方法,用于从车辆轨迹中提取出有效的停留点,并对停留点进… …   相似文献
447.
  
针对多目标带时间窗的车辆路径问题（VRP）,提出一种融合变异策略与邻接信息的差分进化算法（DE-MSAI）。首先,利用精英抽样策略设计4种变异操作,增加算法搜索的广度;其次,结合客户邻接信息矩阵引导个体进行邻域搜索,提升局部优化效率;最后,基于模拟退火准则以一定的概率接受劣解。在… …   相似文献
448.
  
针对时间序列数据中周期复杂性和高频噪声导致的预测困难,提出一种基于统计分布感知与频域双通道融合的时序预测模型,旨在缓解数据漂移、抑制噪声干扰并提高预测精度。首先,通过窗口重叠切片对原始时序数据进行处理,计算各切片的数据统计分布并进行归一化,再利用多层感知器（MLP）预测未来数据的… …   相似文献
449.
  
为了解决位姿估计中点云存在较多的相似特征和非对应点导致位姿估计精度低的问题,提出一种基于关键点距离的全局特征位姿估计方法。该方法使用关键点之间的距离构建全局特征,避免相似的局部特征对位姿估计精度的影响;同时,为了提升全局特征匹配速度,提出一种基于距离对照表的特征匹配策略,通过对照… …   相似文献
450.
  
针对非独立同分布（Non-IID）场景下,联邦学习系统面临收敛缓慢和模型准确率降低等挑战,提出联邦学习中基于条件生成对抗网络的数据增强方案（FDA-GAN）。首先,设计一种类别选择的条件生成器为每个类别添加独立的网络模块,并将标签作为条件信息,以更精确地提取各类别的特定特征;其次… …   相似文献
451.
  
为了解决会话推荐模型忽略项目之间的时间信息和空间关系,导致无法准确捕获项目之间复杂转换模式的问题,提出一种时间感知和空间增强的双通道图神经网络（GNN）的会话推荐模型。首先,对于时间通道,采用自适应时间权重对项目进行处理,以构建时间感知的会话图,并通过时间感知的GNN捕获用户的兴… …   相似文献
452.
  
针对物联网大量冗余图像数据的传输和存储带来的高资源需求和隐私泄露隐患问题,提出一种面向物联网图像的深度压缩感知（DCS）网络及其混沌加密保护方法。首先,提出一种改进的DCS网络用于图像的高质量压缩重构,该网络通过通道注意力机制改进传统深度重构网络中的残差块,并结合多尺度分支与融合… …   相似文献
453.
传统卷积神经网络（CNN）因感受野受限难以建模全局特征;视觉Transformer虽具备序列建模优势;却面临二次计算复杂度的问题;给图像处理提出了严峻的计算挑战。为此;研究者开始探索兼具高效计算与全局感知能力的新型架构;基于状态空间模型（SSM）的视觉Mamba模型保留序列建模能… …   相似文献
454.
  
在实际生产生活中,很多最优化问题通常有多个全局最优解,这类问题被称作多峰优化问题。拥挤小生境技术是求解多峰优化问题的一种有效手段,但因其仅考虑子代个体与父代个体之间的相似性,从而容易导致“替换错误”,造成部分全局最优解无法被定位。此外,在多峰优化问题中,部分全局峰值周围往往存在较… …   相似文献
455.
  
随着神经形态计算的发展,脉冲神经网络有望广泛部署于实时场景和安全关键型应用。现有研究表明,脉冲神经网络内部信息表示的离散特点导致其相比于人工神经网络,可能对微小扰动不敏感,因此被认为相比于传统人工神经网络具有更强的抗干扰能力。近年来的研究表明,脉冲神经网络同样面临与人工神经网络类… …   相似文献
456.
当前基于深度学习的故障识别方法普遍面临高数据依赖性、高昂计算成本与时间开销, 以及模型泛化能力受限等挑战. 为此, 本研究提出一种融合MobileNetV3、选择性核网络(selective kernel network, SKNet)及堆叠长短期记忆网络(stacked lon… …   相似文献
457.
为有效应对飞行轨迹预测中存在的复杂时空特性以及时域波动对预测精度带来的挑战, 提出融合时空双重提取与频域增强的飞行轨迹预测方法. 该方法结合时间卷积网络(TCN)与iTransformer模型旨在同时捕捉飞行轨迹序列中的局部时序特征与全局变量交互关系, 从而在不同层次和粒度上实现… …   相似文献
458.
针对夜间低照度场景下行人检测中存在的目标模糊、特征弱化以及小尺度目标漏检等问题, 本文提出了一种轻量化检测算法RABL-YOLOv8n. 首先, 设计一个轻量化RGCSPELAN模块, 通过优化特征提取过程, 显著增强了对小目标的捕捉能力, 同时有效减少不必要的计算和存储开销; 其次, 在骨干网络的第10层引入细粒度分类注意力(attention for fine-grained classification, AFGC)机制, 利用多分支局部感知策略提升行人服饰纹理等细粒度特征的可辨识性; 然后, 在特征融合层采用双向特征金字塔网络 (bidirectional feature pyramid network, BiFPN)结构, 并结合自适应特征加权策略, 进一步强化多尺度特征的交互能力; 最后, 用LSCD检测头替换原有检测头, 通过解耦定位与分类任务并引入轻量级上下文感知模块, 显著提升小目标检测的精度. 实验结果表明, 在自建NightPerson数据集上, 本算法相较于基线YOLOv8n模型, mAP@50提升了0.3%, 精确度仅下降0.013, 而召回率上升了0.009, 参数量和浮点计算量分别减少了58%和42%. 与YOLOv5n、YOLOv6n、YOLOv10n等模型对比, 该算法在检测精度与模型轻量化之间实现了较好的均衡.… …   相似文献
459.
随着页岩油资源勘探开发的不断深入, 测井数据在储层评价中的重要性愈发突出. 然而, 由于测井设备故障、成本限制等因素, 常出现测井曲线缺失或异常的问题, 严重影响地质解释与资源开发的精度. 针对测井曲线缺失与异常问题, 通过引入Transformer编码器以增强全局特征表达, 并结合双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit, BiGRU)的时序建模能力与Inception模块的多尺度特征提取能力, 设计了一种深度学习模型IBT (Inception-BiGRU-Transformer), 该模型通过多尺度特征提取与时序建模机制, 有效提升了测井曲线的重构精度与稳定性. 在大庆古龙页岩油区12口井的实测数据集上开展了单目标与多目标测井曲线重构实验. 实验结果表明, IBT模型在RMSE、MAE、MAPE和R2等多项评价指标上均优于现有主流模型, 具备更强的预测精度与泛化能力. 消融实验进一步验证了各个模块在提升预测性能方面的有效性.… …   相似文献
460.
预测性过程监控(predictive process monitoring, PPM)技术通过分析已有的事件日志对正在运行的业务流程中的某些关键指标进行预测. 目前的预测性过程监控方法在特征提取方面通常预设案例仅受自身属性的影响或仅通过提取资源案例间行为属性进行编码, 通常未涉及… …   相似文献
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