自注意力相关论文
在人类的日常社交中,表情蕴藏着丰富的情感状态与意图信息。人脸表情识别技术可以使计算机理解人的情绪与心理,在人机交互、疲劳驾......
电力设备的在线监测数据易出现不同程度缺失，而传统缺失填补模型填补精度较低。本文提出了一种基于自注意力生成对抗网络（self-atten......
针对无人机对地目标识别过程中的小样本问题以及目标存在的遮挡和混淆情况，提出了一种融合自注意力机制的小样本目标识别模型。在利......
语音增强在通信设备、助听器等产品中应用广泛,同时可作为语音识别、语音编码与合成等语音技术的预处理技术,具有较高的研究价值。......
为确保源图像中的显著区域在融合图像保持显著，提出了一种自注意力引导的红外与可见光图像融合方法。在特征学习层引入自注意力学习......
遥感影像中的建筑物提取是一项具有挑战性的任务。近年来，众多基于卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）的深度学习建筑物......
针对深度学习模型在工业轴承表面缺陷检测中多目标情形下的小目标漏检率高、模型特征融合不充分的问题，基于YOLOX提出一种多注意力......
随着互联网的高速发展,网络流量的规模和复杂度都在快速上升,网络恶意攻击的数量也伴随着网络快速发展而呈现急速上升的趋势。恶意......
针对方面级情感分析存在的局部信息捕捉不充分、多个意见词混淆的问题，提出了一种基于词共现的方面级情感分析模型。该模型将方面级......
针对利用评论与转发信息进行谣言检测存在滞后性的问题，在仅使用谣言文本与谣言类别标识的情况下，提出一种基于情感特征和谣言种类的......
在布匹生产过程中，会产生不同种类的瑕疵，准确的瑕疵检测对于提高纺织工业的生产效率具有重要意义。然而，布匹瑕疵仍存在小目标、极端......
在科技飞速发展的今天,智能眼镜等各类穿戴产品正逐渐进入人们的日常生活,人机交互方式也逐渐从键鼠等以硬件为中心的模式转向手势......
针对盗窃犯罪时空预测特征融合不精、时序动态适应性不足问题，提出自注意力和多尺度多视角特征动态融合的预测模型。首先，以盗窃发案......
水电站坝体在长期服役过程中极易形成各类缺陷,目前主要依靠人工巡检进行维护,而人工巡检存在周期长、风险高、主观性强等问题。同......
随着经济的发展,人民生活质量逐渐提高,越来越多的人开始进入金融市场。作为金融市场的重要部分,证券市场因其收益高、风险大等特......
基于激光雷达扫描点云的三维物体目标检测算法是自动驾驶场景感知算法的重要组成部分,它对于自动驾驶的安全性有十分重要的意义,该......
根据司法案件文书中实体名长度较长以及实体间的关联性较强这一特点,该文提出了一种利用最大正向匹配策略和社区注意力机制(FMM-CA......
基于行车图像的目标检测方法为感知周围的道路环境提供了便宜、有效的解决方案,但同时也对检测效果和检测速度提出了较高要求.本文......
地球物理反演作为获取地下岩石物理属性参数的重要手段,它的反演结果为后期油气勘探、储量预测、油气开发等奠定了坚实的基础。地......
本文以装车工业现场货车测量与定位为背景,研究了基于传统方法和深度学习的货车点云分割与测量方法。点云语义分割是三维场景理解......
集装箱箱号智能识别技术对提高铁路集装箱运输效率和信息化水平有重要作用。铁路集装箱箱号存在排列多样、表面纹理复杂、污损腐蚀......
随着科学技术的发展,每天都会产生海量视频数据,这些数据与我们生活有着紧密联系。如何有效利用这些数据为我们的生活带来便捷,是......
音频音源分离是数字信号处理领域中重要且极具挑战性的难题。音频音源分离旨在于从混合音频信号中分离出目标音源的信号,从而能够......
图像配准是建立同一场景的图像之间的对应关系,在计算机视觉、医学图像处理、材料力学以及遥感等领域有广泛应用。单应矩阵估计是......
合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）图像中舰船目标稀疏分布,对现有基于锚框的SAR图像目标检测方法的精度和泛化性有较大影......
问答系统是自然语言处理领域的一个重要研究课题,随着人工智能技术的蓬勃发展,问答系统的研究也不断取得突破。作为一种高级形式的......
面向车载监控视频的行人检测是指利用安装在驾驶车辆上的摄像装置获取当前的道路视频信息,通过计算机视觉技术,从视频的序列中检测......
标量耦合常数（Scalar Coupling Constant,SCC）在有机物三维结构分析中起着关键作用,但是基于密度泛函理论精确计算耦合常数的各类方......
近年来,卷积神经网络在计算机视觉任务中实现了巨大的进步,其中高级视觉任务包括图像识别、目标检测等,低级视觉任务包括图像风格......
近年来,深度学习技术不断应用于各行各业。本文将深度学习技术应用于金融领域,对商品期货未来价格趋势进行预测。本文分析两类期货......
视觉目标跟踪是计算机视觉的核心问题之一。基于孪生网络的判别式深度学习方法在单目标跟踪领域取得了优越的性能,但是为了保证跟......
近年来,随着通信技术的高速发展和移动终端设备的大量普及,人们越来越依赖移动设备进行工作和生活,移动应用程序也就变得越发重要......
与具有大量标注数据的光学图像相比,合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像缺乏足够的标记样本,限制了监督学习的SAR目......
随着深度学习日益发展,人工智能领域迎来发展热潮。无论在计算机视觉,还是自然语言处理、语音处理等领域,深度学习都取得了突破性......
在数据集不包含标签文本信息时,现有的显式交互分类模型无法显式计算文本单词和标签之间的语义关系.针对此问题,文中提出标签指导......
近年来,基于联合训练的深度聚类方法,如DEC(Deep Embedding Clustering)和DDC(Deep Denoising Clustering)算法,使基于特征提取的......
激光雷达具有极高的角分辨率、距离分辨率、速度分辨率等特点,能获得目标的角度、距离、速度、反射强度等信息,不仅能够在大范围扫......
深度学习技术日渐成熟,使得计算机视觉领域相关问题的研究进程得到了加速。在卷积神经网络问世以前,学者们通过构造人工特征来完成......
在任务型人机对话系统中,槽抽取任务是至关重要的一个环节。为了提高槽抽取模型的识别准确率,该文提出了一种利用自注意力机制融合......
微博作为最受欢迎的社交网络平台之一,是人们表达观点和情感的重要途径.性格影响人的情感表达方式.针对现有微博情感分析很少考虑......
SAR图像中舰船目标稀疏分布、锚框的设计,对现有基于锚框的SAR图像目标检测方法的精度和泛化性有较大影响,因此该文提出一种上下文......
当今时代,计算机视觉任务一直是人工智能领域的研究热点,挖掘图像中蕴藏的深层信息可以帮助我们更好地理解世界。图像拼接是许多计......
在自然语言处理解领域中,实体关系抽取作为信息抽取中的一个重要分支,旨在从自然文本中提取出两个实体之间的语义关系。大多数研究......
