周文龙
- 作品数：7 被引量：2H指数：1
- 供职机构：成都理工大学更多>>
- 发文基金：人工智能四川省重点实验室开放基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术建筑科学更多>>
- 基于多噪声自监督学习的探地雷达图像去噪方法
- 本发明公开了一种基于多噪声自监督学习的探地雷达图像去噪方法，包括大量获取探地雷达的真实图像，构成数据集；构造一多噪声自监督学习去噪网络并设计混合损失函数；训练得到噪声自监督学习去噪模型；最后输入待去噪的真实图像，送入噪声...
- 姚光乐黄耀鑫周文龙王洪辉吕兵王磊胡朝辉陈才华于真
- 基于表示预测的小样本类增量学习方法
- 本发明公开了基于表示预测的小样本类增量学习方法，涉及图像识别分类技术领域，包括以下步骤：S1，通过特征提取器f加softmax分类器结构完成对基类数据D<Sub>base</Sub>的基本任务训练，通过基本任务训练得到基...
- 姚光乐祝钧桃王洪辉周文龙彭鹏李军刘瑛
- 文献传递
- 基于混合监督学习的探地雷达图像异常区域增强方法
- 本发明公开了一种基于混合监督学习的探地雷达图像异常区域增强方法，包括以下步骤：构建一包含真实图像集合、仿真图像集合和仿真图像标签集合的数据集；构造一混合监督双循环增强网络；采用半监督和无监督的方式交替训练网络得到模型；将...
- 姚光乐周文龙王洪辉吕兵胡朝辉王磊彭鹏李瑞佳何素兰
- 基于多噪声自监督学习的探地雷达图像去噪方法
- 本发明公开了一种基于多噪声自监督学习的探地雷达图像去噪方法，包括大量获取探地雷达的真实图像，构成数据集；构造一多噪声自监督学习去噪网络并设计混合损失函数；训练得到噪声自监督学习去噪模型；最后输入待去噪的真实图像，送入噪声...
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- 基于特征分布学习的小样本类增量学习
- 2023年
- 关注了一个非常具有挑战性的问题:深度神经网络的小样本类增量学习。其中深度神经网络模型可以从少量的样本中逐步学习新知识,同时不会忘记已学习的旧知识。为了平衡模型对旧知识的记忆和对新知识的学习,提出了一个基于特征分布学习的小样本类增量学习方法。在基类上学习模型以获得一个性能良好的特征提取器,并使用每类的特征分布信息来表示知识。将已学习的知识与新类的特征一起映射到一个新的低维子空间中,以统一地回顾旧知识与学习新知识。在子空间内,还为每个新类生成了分类权值初始化,以提高模型对新类的适应性。大量实验表明,该方法可以有效地减轻模型对已学习知识的遗忘,同时提高模型对新知识的适应性。
- 姚光乐姚光乐周文龙周文龙张伟张谦
- 重庆市三峡库区奉节县人民医院北侧高边坡稳定性分析及防治方法研究
- 长江三峡工程是举世瞩目的水电工程,三峡库区涉及大量移民迁建工程。移民迁建工程建设用地场坪往往靠规模较大挖方边坡和填方边坡形成,其中不少需要采用高切坡和高填方的方法,三峡库区山高沟深、地层破碎,容易诱发边坡地质灾害,这些人...
- 周文龙
- 关键词：钻孔工艺
- 文献传递
- 基于混合监督学习的探地雷达图像异常区域增强方法
- 本发明公开了一种基于混合监督学习的探地雷达图像异常区域增强方法，包括以下步骤：构建一包含真实图像集合、仿真图像集合和仿真图像标签集合的数据集；构造一混合监督双循环增强网络；采用半监督和无监督的方式交替训练网络得到模型；将...
- 姚光乐周文龙王洪辉吕兵胡朝辉王磊彭鹏李瑞佳何素兰
