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基于深度监督的学习结构应用于跨模态图文检索领域,弥补了不同数据模式之间的异质性差异,通过端到端的方式同时保持语义鉴别和模态不变性,有效地学习异构数据的共同表示.本文构建了图像和文本双模态CNN神经网络模型,对损失函数进行改进,优化神经网络模型训练学习过程,以监督网络学习跨模态转换函数.在Pascal sentence数... 相似文献
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在图像语义分割领域中,大多数方法是基于CNN网络构建的,由于CNN很难对全局上下依赖关系进行建模,从而影响语义分割的结果。为此,本研究提出基于深度残差网络和双向GRU的图像语义分割模型ResNet-BiGRU,该模型充分利用CNN局部特征学习的能力和双向GRU全局建模的优势,在Weizmann Horse数据集上进行试验,得到分辨率高、边界清晰的语义分割结果。 相似文献
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针对基于图像高层语义的检索方法问题,提出了一种基于自然场景图片语料库下的图片本体检索框架.该方法通过考虑图像内容之间的对应关系,引入人类正常图像检索过程.利用对图像内容的分块语义注释的描述,该框架解决了目前图像检索中的问题.构建好的领域本体可以用来完成定性语义描述和检索,实现了包含语义概念和空间关系的自然语言查询.最后,对该应用的有效性进行了评估,实验结果表明,该框架在检索的精确度和相关度上都表现得非常好. 相似文献
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针对高级用户描述的对象与低级的图像特征之间的语义差异问题,将潜在语义索引(LSI)与二进制引力搜索(BGSA)结合,提出一种基于内容的图像检索(CBIR)算法.该算法利用BGSA同时进行自适应特征提取和特征选择,LSI作为CBIR中的一个语义模型,图像特征矩阵的构建由Gabor小波、Daubechies小波和小波矩完成.实验在Corel收集的1 000幅图像库上进行,对某些类别的图像,该算法的检索精度可高达100%,前10幅图像,算法的准确率为83.18%,对于前100幅图像,精度仅降至67.40%.相比其他优秀算法,提出算法在平均精度和平均查全率方面均有显著提高,实用性较好. 相似文献
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提出了一种基于文本、语义和特征块匹配相结合的综合图像检索方法.首先,将图像入库时进行人工标注;然后运用SVM机器学习框架,建立先验知识库,提取图像的语义特征;然后利用Harris算子检测出图像的特征点,进一步统计出两个图像中匹配的特征块数目,计算图像间的相似距离.实验结果表明,这种综合检索方法能更全面、更精确地描述了图... 相似文献
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基于深度学习的图像修复方法已经成为图像处理中的热门研究问题,有着广泛的应用前景.基于编码器-解码器,提出了一种基于注意力机制的编码器-解码器修复图像网络模型,优化改进了损失函数.与CVPR2017的General Inpainting图像修复算法进行定性和定量比较结果表明,所提出的修复网络模型能修复出真实且具有丰富细节... 相似文献
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采用双树复小波和混合概率模型的光学相干层析图像去噪 总被引:1,自引:0,他引:1
为了去除光学相干层析图像中的斑点噪声,提出了基于双树复小波变换的混合概率模型ProbShrink算法. 针对原始光学相干层析图像中信号和噪声的分布特点,在微观层面引入了混合概率模型:将OCT图像取对数后进行双树复小波变换,对于层状边缘中与边缘点“方向一致”的小波系数,采用广义高斯模型描述;对于其他小波系数,则采用高斯模型进行描述. 而后采用改进的ProbShrink算法进行去噪. 实验结果表明,该算法在大幅提升信噪比的情况下保持边缘锐度的相对稳定,优于传统的基于小波变换的去噪方法. 相似文献