牛玉贞
- 作品数：220 被引量：40H指数：4
- 供职机构：福州大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金福建省自然科学基金国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理电子电信航空宇航科学技术更多>>
- 融合深度特征和语义邻域的自动图像标注被引量：11
- 2017年
- 传统图像标注方法中人工选取特征费时费力,传统标签传播算法忽视语义近邻,导致视觉相似而语义不相似,影响标注效果.针对上述问题,文中提出融合深度特征和语义邻域的自动图像标注方法.首先构建基于深度卷积神经网络的统一、自适应深度特征提取框架,然后对训练集划分语义组并建立待标注图像的邻域图像集,最后根据视觉距离计算邻域图像各标签的贡献值并排序得到标注关键词.在基准数据集上实验表明,相比传统人工综合特征,文中提出的深度特征维数更低,效果更好.文中方法改善传统视觉近邻标注方法中的视觉相似而语义不相似的问题,有效提升准确率和准确预测的标签总数.
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- 关键词：图像标注
- 一种基于卷积神经网络的无参照图像质量评估方法
- 本发明涉及一种基于卷积神经网络的无参照图像质量评估方法，包括以下步骤：步骤S1：对训练图像集合中的训练图像进行局部归一化处理；步骤S2：将所述训练图像有重叠的划分成不同尺度的图块；步骤S3：使用卷积神经网络学习不同尺度图...
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- 考虑社区结构稳定度和增量相关节点进行社区发现的方法
- 本发明涉及一种考虑社区结构稳定度和增量相关节点进行社区发现的方法，包括以下步骤：1、生成初始社区集，设置社区的初始权重，并初始化迭代时刻；2、计算增量相关节点集合IV<Sub>t</Sub>；3、遍历每个社区，解散社区集...
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- 基于船舶方向和位置多任务的SAR图像船舶目标检测方法
- 本发明涉及一种基于船舶方向和位置多任务的SAR图像船舶目标检测方法。包括：步骤A：划分数据集，进行数据增强，将图像和标签数据转化成用于SAR图像船舶目标检测的数据；步骤B：设计基于SAR图像船舶特征的目标检测网络的多尺度...
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- 文献传递
- 一种基于生成对抗网络的昼夜域自适应语义分割方法
- 本发明涉及一种基于生成对抗网络的昼夜域自适应语义分割方法。包括：将待训练的数据集，进行数据预处理；设计两个基于生成对抗网络的语义分割分支，分支A用来预测源域图像和目标域白天图像，分别获得对应的语义分割预测结果，分支B用来...
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- 基于多尺度的无参考屏幕内容图像质量评估方法
- 本发明涉及一种基于多尺度的无参考屏幕内容图像质量评估方法，包括以下步骤：步骤S1：将失真图像从RGB颜色空间转换到LMN颜色空间，并利用bicubic算法对L分量进行放大，利用Gabor滤波器的虚部提取失真图像的边缘特征...
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- 文献传递
- 一种混合粒子群优化与极限学习机的电力负荷预测方法
- 本发明涉及用电负荷预测技术领域，特别是一种混合粒子群优化与极限学习机的电力负荷预测方法，所述方法包括如下步骤：首先，对电力负荷数据进行预处理，之后采用混合粒子群优化与极限学习机的电力负荷预测方法对电力负荷历史数据进行训练...
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- 一种基于频域分频的多分支低照度图像增强方法
- 本发明涉及一种基于频域分频的多分支低照度图像增强方法。包括：对输入图像进行预处理，包括数据配对、数据随机裁切、数据增强处理，得到训练数据集；设计基于频域分频的多分支低照度图像增强网络，该网络由基准分支、高频分支和低频分支...
- 牛玉贞林晓锋李悦洲
- 一种基于边缘与结构特征的屏幕内容图像质量评估方法
- 本发明涉及一种基于边缘和结构特征的屏幕内容图像质量评估方法，包括以下步骤：步骤S1：将输入的图像从RGB颜色空间转换到LMN颜色空间，然后将Gabor滤波器的虚部作用在L分量上，提取图像的边缘特征；步骤S2：将输入的图像...
- 牛玉贞魏乐松吴志山
- 文献传递
- 基于多区域特征融合的无参考屏幕内容图像质量评估方法
- 本发明涉及一种基于多区域特征融合的无参考屏幕内容图像质量评估方法。包括：对失真屏幕内容图像数据集中的数据进行数据预处理；设计自适应特征提取模块，自适应地提取失真屏幕内容图像块中文本区域和图像区域的不同尺度特征，并基于注意...
- 陈羽中陈友昆牛玉贞
