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MMAI 引导下的缺陷检测技术模拟单晶金刚石生长
通过利用原位光学图像识别可见的宏观缺陷状态特征，本文详细介绍了利用语义分割方法进行缺陷分割的方法，并采用基于 YOLOV3 和 DeeplabV3plus 架构的深度学习算法，在钻石生长的过程中取得了很好的准确性。
PDF3 months ago
解耦欠完全：基于小波注入的多层异构网络用于不完善可穿戴传感器数据中的人体活动识别
利用多级离散小波分解从传感器数据中提取多分辨率特征进行传感器数据分析的多级异构神经网络（MHNN）模型，在使用七个公开可用数据集的实验研究中证明了 MHNN 在应对缺失值和噪声方面的优越性，并通过消融研究证实了每个模块的重要性。
PDF5 months ago
基于 Transformer 的特征生成的多源领域适应用于基于脑电情感识别的主体独立性
本研究提出了一种基于变压器特征生成器的多源域适应方法（MSDA-TF），该方法通过捕获浅层空间、时间和频谱 EEG 数据表示的卷积层，以及自注意机制提取这些特征中的全局依赖关系，以解决不同主体之间的变化对传统深度学习算法在自动情感识别中的性
PDF6 months ago
基于深度学习的陨石坑检测系统：综述
该研究综述了基于深度学习的撞击坑检测算法的发展，讨论了撞击坑检测的挑战以及不同的算法类别，包括语义分割、目标检测和分类。研究还对在常见数据集上进行的语义分割算法的训练和测试进行了评估，并提出了未来研究的建议。
PDF9 months ago
CauDR：基于因果推理的视网膜底部场景通用框架用于糖尿病视网膜病变分级
通过引入因果分析中的双操作到模型架构中，本文提出了一种新颖的通用结构因果模型（SCM），用于分析视网膜成像中的假相关性，并在此基础上发展了一种名为 CauDR 的因果关联性糖尿病视网膜病变分级框架，以消除假相关性并实现更具普适性的糖尿病视网
PDF9 months ago
SYENet：一款适用于移动设备的多个低级视觉任务的简单而有效的网络，具有实时性能
通过提出仅具有约 6K 参数的新型网络 SYENet，以应对移动设备上的多个低级别视觉任务，在实时方式下实现了最佳 PSNR，并在 Image Signal Processing（ISP），Low-Light Enhancement（LLE
PDFa year ago
面部特征点检测：文献综述
综述了面部关键点检测算法的发展历程，将其分为三种不同的分类方法：全局方法、约束局部模型方法和回归方法，并对其进行了分类讨论，比较了它们在受不同因素影响下的性能表现。此外，还列举了面部关键点检测的基准数据库和现有软件，并指出了未来的研究方向。
PDF6 years ago