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[学位论文] 作者：王汉谱,
来源：湖南理工学院 年份：2023
近些年来,得益于深度学习强大的特征提取与模型适应能力,其在多个计算机视觉领域取得了突破性进展。图像的语义分割作为计算机视觉领域的一个重要分支,备受研究者的关注。当前复杂环境下图像语义分割的主要研究点主要集中在提升分割精度、速度以及增加其在现实......
[期刊论文] 作者：张一鸣,陈培培,王汉谱,徐将,欧先锋,徐智,,
来源：成都工业学院学报 年份：2020
由于光谱变异性现象在高光谱图像数据中所具有的普遍性,经常导致"同物异谱"现象,高光谱目标检测结果受先验目标特征的影响很大,检测性能受到很大影响。因此提出一种基于稀疏表示的方法来生成优化的目标光谱,当缺乏关于感兴趣目标对象的全面信息时,通过稀疏字典......
[期刊论文] 作者：欧先锋,晏鹏程,王汉谱,涂兵,何伟,张国云,徐智,,
来源：电子学报 年份：2020
复杂场景中的运动目标检测是计算机视觉领域的重要问题,其检测准确度仍然是一大挑战.本文提出并设计了一种用于复杂场景中运动目标检测的深度帧差卷积神经网络(Deep Difference Convolutional Neural Network,DFDCNN).DFDCNN由DifferenceNet和AppearanceNet组成......
[期刊论文] 作者：段厚裕,周武威,王汉谱,欧先锋,赵林,郭龙源,,
来源：成都工业学院学报 年份：2021
立体匹配可以看作是有监督的学习任务,通过将大量的左右图像输入到卷积神经网络中进行训练,可以获得性能良好的视差图。但是,当前的网络结构对病态区域的视差估计仍然存在困难。为了解决这个问题,提出了一种空间上下文注意力网络,这个网络可以通过聚合全局上下......
[期刊论文] 作者：王汉谱,瞿玉勇,刘志豪,谷旭轩,贺志强,彭怡书,何伟,
来源：成都工业学院学报 年份：2022
图像语义分割的传统方法是依靠人工设计提取特征,用机器学习的方法进行分类,来达到分割的效果,但是过程比较复杂,且最终的分割效果也不理想.为解决该问题,提出运用深度学习的方法自动提取图像中物体特征,实现端到端训练,并提升分割精度.采用的基础网络是ResNet-......
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