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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
      
        
      
    
      
    
      
        
      
        
      
    
      

      














      
    
    
      
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								      本發(fā)明屬于計(jì)算器視覺(jué)與深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于李群參數(shù)化的動(dòng)態(tài)卷積方法、裝置及電子設(shè)備，該方法包括：獲取待處理的圖像特征圖；基于圖像特征圖預(yù)測(cè)得到形變參數(shù)張量，將形變參數(shù)張量重塑為多組旋轉(zhuǎn)參數(shù)和平移參數(shù)；構(gòu)建每組旋轉(zhuǎn)參數(shù)和平移參數(shù)對(duì)應(yīng)的...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于視覺(jué)檢測(cè)的支氣管熒光圖像的邊界識(shí)別方法及系統(tǒng)，本發(fā)明涉及視覺(jué)檢測(cè)的技術(shù)領(lǐng)域，根據(jù)支氣管區(qū)域的邊緣檢測(cè)而確定支氣管的多個(gè)邊緣部分；根據(jù)支氣管的多個(gè)邊緣部分的識(shí)別而確定支氣管的邊界，基于支氣管的邊界和支氣管熒光圖像確定支氣管...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于深度學(xué)習(xí)的圖像語(yǔ)義分割優(yōu)化方法及系統(tǒng)，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域；用于解決現(xiàn)有方案中邊界感知能力不佳的技術(shù)問(wèn)題；通過(guò)構(gòu)建雙路徑網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)義特征與邊界特征的協(xié)同學(xué)習(xí)，從輸入預(yù)處理到特征融合形成閉環(huán)優(yōu)化，直接針對(duì)邊界感知能力不...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于人臉檢測(cè)框的人像實(shí)例分割方法和系統(tǒng)，分別獲取圖像特征和人臉檢測(cè)框特征，并將兩者融合用于模型分割，在特征融合過(guò)程中，采用雙向交互融合更新的方式，充分利用了圖像信息和人臉檢測(cè)框信息之間的相互關(guān)系，相比于傳統(tǒng)的僅基于單一注意力機(jī)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種SAR圖像分割模型訓(xùn)練方法、圖像分割方法、裝置及設(shè)備，該方法包括：獲取樣本雷達(dá)圖像和樣本雷達(dá)圖像的分割標(biāo)簽圖；對(duì)樣本雷達(dá)圖像進(jìn)行邊緣增強(qiáng)處理，確定樣本邊緣強(qiáng)度圖；根據(jù)樣本邊緣強(qiáng)度圖進(jìn)行超像素分割，得到樣本超像素區(qū)域圖像；采用初...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種光學(xué)遙感圖像邊緣端目標(biāo)檢測(cè)輕量化模型構(gòu)建方法及裝置，涉及光學(xué)遙感圖像目標(biāo)檢測(cè)模型輕量化領(lǐng)域，包括：進(jìn)行數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與預(yù)處理；建立DepGraph全局依賴分析、Huber?loss魯棒稀疏化和BN層動(dòng)態(tài)剪枝之間的協(xié)同機(jī)制；BN表示批...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于傳統(tǒng)相機(jī)和事件相機(jī)組合攝像裝置的空間對(duì)齊方法，屬于攝像裝置技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明的空間對(duì)齊方法在對(duì)事件相機(jī)產(chǎn)生的事件流數(shù)據(jù)進(jìn)行處理時(shí)，通過(guò)對(duì)事件進(jìn)行投射與補(bǔ)償生成去模糊的事件幀，提高了事件幀圖像的清晰度和場(chǎng)景細(xì)節(jié)表征能力。并對(duì)傳...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于時(shí)空梯度傳播的事件幀圖像對(duì)齊方法，屬于圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中的依賴相機(jī)姿態(tài)估計(jì)、只能在少數(shù)特定拍攝場(chǎng)景中應(yīng)用的問(wèn)題。本發(fā)明的對(duì)齊方法沒(méi)有拍攝場(chǎng)景限制，通過(guò)對(duì)事件進(jìn)行順序處理、建立歷史矩陣及累積處理，...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種虛擬服裝的物理建模方法、系統(tǒng)、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)，該方法包括：對(duì)若干不同類型服裝的各圖像信息進(jìn)行點(diǎn)云轉(zhuǎn)換得到點(diǎn)云圖像；對(duì)各點(diǎn)云圖像進(jìn)行點(diǎn)云投影和點(diǎn)云邊界優(yōu)化得到點(diǎn)云邊界優(yōu)化信息；基于各點(diǎn)云邊界優(yōu)化信息的對(duì)稱軸對(duì)點(diǎn)云邊界優(yōu)化信息進(jìn)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及幾何體倒角技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種三維幾何體自適應(yīng)拓?fù)漭喞獫u變結(jié)構(gòu)生成方法，包括以下步驟：S1：輸入解析與輪廓提取；S2：計(jì)算最大安全倒角半徑；S3：三角剖分處理輪廓；S4：構(gòu)建倒角路徑；S5：倒角表面連接；S6：底面/頂面生成；S7...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的動(dòng)態(tài)時(shí)空同步建圖方法和系統(tǒng)，屬于環(huán)境感知技術(shù)領(lǐng)域。現(xiàn)有基于多傳感器數(shù)據(jù)的建圖方案，沒(méi)有考慮傳感器數(shù)據(jù)之間存在時(shí)空偏差，導(dǎo)致傳感器數(shù)據(jù)在進(jìn)行融合時(shí)，會(huì)存在時(shí)空同步性不足的問(wèn)題，影響了地圖構(gòu)建的精度。本發(fā)明的基...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于醫(yī)學(xué)影像技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于大數(shù)據(jù)的前縱隔手術(shù)立體成像方法及系統(tǒng)。該發(fā)明通過(guò)分布式計(jì)算框架對(duì)多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行并行預(yù)處理，有效提高了數(shù)據(jù)處理的速度和效率，通過(guò)對(duì)不同基準(zhǔn)影像數(shù)據(jù)的比對(duì)分析，能夠確定重疊區(qū)域和獨(dú)立區(qū)域，并對(duì)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種低成本的具身可移動(dòng)陪伴機(jī)器人，屬于視頻測(cè)量學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，包括：視覺(jué)檢測(cè)模塊、互動(dòng)單元和模型構(gòu)建模塊，視覺(jué)檢測(cè)模塊用于在檢測(cè)范圍內(nèi)檢測(cè)物理實(shí)體，并生成物理實(shí)體的視覺(jué)圖像；互動(dòng)單元與視覺(jué)檢測(cè)模塊相連接，互動(dòng)單元用于處理視覺(jué)檢測(cè)模塊中...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于頁(yè)巖油氣勘探開(kāi)發(fā)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于CT掃描結(jié)構(gòu)圖像的碎屑巖碎屑顆粒粒徑定量表征方法。該方法先獲取目的層巖石沉積成巖的地質(zhì)環(huán)境，確定圖像采集參數(shù)并進(jìn)行多尺度圖像采集，得到灰度圖像；接著利用等效球算法獲取表征參數(shù)，依據(jù)篩選標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于心率變異性的三維心電散點(diǎn)圖分析方法、設(shè)備和介質(zhì)，涉及生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域。本申請(qǐng)能夠通過(guò)將用戶的心率數(shù)據(jù)在預(yù)處理后映射為三維坐標(biāo)系中的三維點(diǎn)，三維坐標(biāo)系的坐標(biāo)軸分別為時(shí)域指標(biāo)、頻域指標(biāo)及非線性指標(biāo)，從三個(gè)維度展示心率變...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于生成式模型的心血管圖譜計(jì)算和可視化系統(tǒng)，屬于生物醫(yī)學(xué)工程與計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)交叉技術(shù)領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、生成式模型訓(xùn)練模塊、心血管圖譜計(jì)算模塊、可視化模塊和系統(tǒng)控制模塊。本發(fā)明采用上述的基于生成式模型的心血管...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種跨模態(tài)學(xué)習(xí)的偏好優(yōu)化增強(qiáng)三維面部生成方法和系統(tǒng)，屬于三維說(shuō)話人面部生成領(lǐng)域。獲取包含情感標(biāo)簽的第一數(shù)據(jù)集和不包含情感標(biāo)簽的第二數(shù)據(jù)集；以課程學(xué)習(xí)方式訓(xùn)練一個(gè)引入時(shí)序感知混合專家機(jī)制和情感控制機(jī)制的面部生成擴(kuò)散模型，先以第二數(shù)...
								
        
							
        
							
						
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								      一種物理基模型多部位高清擴(kuò)散磁共振成像方法，涉及多激發(fā)平面回波擴(kuò)散磁共振成像方法。包括步驟：1）獲取多激發(fā)平面回波序列采集的待重建擴(kuò)散磁共振成像的k空間數(shù)據(jù)；2）設(shè)計(jì)基于局部光滑相位的雙向一維低秩重建模型；3）使用物理擴(kuò)散模型生成數(shù)據(jù)；4）...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種人臉交換方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，本方案通過(guò)預(yù)設(shè)人臉保真網(wǎng)絡(luò)模塊可以有效引入身份嵌入特征以便于進(jìn)行人臉交換，提高了人臉交換的準(zhǔn)確性；并且，通過(guò)風(fēng)格統(tǒng)一網(wǎng)絡(luò)模塊保證替換人臉的風(fēng)格和源圖像模板保持一致，從而在不需要格外訓(xùn)練情況...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提出了顏色表提取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建、顏色表提取方法及系統(tǒng)，屬于計(jì)算機(jī)圖像處理和數(shù)據(jù)可視化技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取單幅標(biāo)量場(chǎng)可視化圖像；將單幅標(biāo)量場(chǎng)可視化圖像輸入至預(yù)先訓(xùn)練的顏色表提取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，所述顏色表提取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)輸入的圖像進(jìn)行...
								
        
							
        
							
						
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