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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

7 篇 专利

馆藏范围

7 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

2 篇 山东易视智能科技...
2 篇 杭州巨岩欣成科技...
1 篇 长春理工大学
1 篇 中国华能集团清洁...
1 篇 西北工业大学
1 篇 华能湖南苏宝顶风...

作者

2 篇 张剑华
2 篇 郭东岩
2 篇 王振华
2 篇 谢欣
2 篇 戴祥麟
2 篇 郭羽
2 篇 任小枫
2 篇 胡祯杰
2 篇 乔杰
2 篇 张伟
1 篇 周情
1 篇 郑延程
1 篇 任鑫
1 篇 刘智
1 篇 郑新建
1 篇 王琦
1 篇 权龙杰
1 篇 李军庆
1 篇 蒋兴海
1 篇 祝金涛

语言

7 篇 中文

检索条件"主题词=键编码器"

共 7 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

泳客行为检测方法、装置、计算机设备及存储介质

泳客行为检测方法、装置、计算机设备及存储介质

引用

作者：任小枫谢欣郭羽王振华张剑华郭东岩乔杰胡祯杰 311121 浙江省杭州市余杭区五常街道文一西路998号4幢503室

本发明实施例公开了泳客行为检测方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：获取待检测视频；对所述待检测视频进行人体检测，以得到人体检测框；对所述人体检测框提取特征，以得到提取结果；将所述提取结果输入至查询编码器内... 详细信息

标准号: CN117576785B

本发明实施例公开了泳客行为检测方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：获取待检测视频；对所述待检测视频进行人体检测，以得到人体检测框；对所述人体检测框提取特征，以得到提取结果；将所述提取结果输入至查询编码器内进行编码，以得到第一编码向量；将支持视频集内的所有视频输入至字典键编码器内进行编码，以得到第二编码向量；计算所述第一编码向量与第二编码向量的相似度，以得到相似度；确定最大相似度对应的支持视频集内的视频中的人体框行为类别，以得到泳客行为检测结果。通过实施本发明实施例的方法可实现有效地检测泳客行为，提高检测准确率以及效率。

关键词：编码向量视频人体检测泳客检测相似度行为检测结果计算机设备最大相似度存储介质键编码器视频输入提取特征行为检测编码器有效地准确率字典查询

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一种基于对比学习预训练的遥感图像描述生成方法

一种基于对比学习预训练的遥感图像描述生成方法

引用

作者：王琦周情李学龙 710072 陕西省西安市友谊西路127号

本发明公开了一种基于对比学习预训练的遥感图像描述生成方法，首先构建中文数据集，然后进行对比学习预训练，得到查询编码器和键编码器，再进行视觉特征提取，最后利用提取到的视觉特征，通过循环神经网络建立图像特征与语言特征之间... 详细信息

标准号: CN117173418A

本发明公开了一种基于对比学习预训练的遥感图像描述生成方法，首先构建中文数据集，然后进行对比学习预训练，得到查询编码器和键编码器，再进行视觉特征提取，最后利用提取到的视觉特征，通过循环神经网络建立图像特征与语言特征之间的映射并解码；本发明方法有效提升了模型对遥感图像特征的理解和提取，进而提升了模型对遥感图像的描述生成的准确性。

关键词：遥感图像视觉特征提取循环神经网络解码键编码器视觉特征图像特征语言特征编码器数据集映射构建查询学习中文

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基于自监督表征学习的海洋目标检测方法及系统

基于自监督表征学习的海洋目标检测方法及系统

引用

作者：张伟戴祥麟 264006 山东省烟台市经济技术开发区珠江路32号2#厂房522室

基于自监督表征学习的海洋目标检测方法及系统，在自监督船舶特征学习阶段中，采用动量对比方式在无标注海洋目标数据上训练特征提取模型，动量对比过程将字典作为一个样本队列进行维护，并通过采用动量更新的方式更新键编码器；在有监... 详细信息

标准号: CN112464879B

基于自监督表征学习的海洋目标检测方法及系统，在自监督船舶特征学习阶段中，采用动量对比方式在无标注海洋目标数据上训练特征提取模型，动量对比过程将字典作为一个样本队列进行维护，并通过采用动量更新的方式更新键编码器；在有监督海洋目标检测阶段中，采用Faster R‑CNN模型进行海洋目标检测，Faster R‑CNN模型包括进行特征提取的骨干网络、生成感兴趣区域的区域候选网络和RoI Head网络；通过骨干网络采用自监督船舶特征学习阶段所得的特征提取网络参数进行初始化，为目标检测模型提供海洋环境及船舶相关的先验知识，在训练模型同时对骨干网络进行参数微调。本发明降低了海洋数据样本不足对检测效果的影响。

关键词：动量骨干网络目标检测海洋特征提取特征学习船舶监督目标检测阶段感兴趣区域参数微调对比方式对比过程方式更新海洋环境海洋数据候选网络键编码器模型提供目标数据网络参数先验知识训练模型训练特征样本队列初始化标注样本字典检测更新网络维护学习

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基于视频片段特征匹配的风机叶片分割方法及设备

基于视频片段特征匹配的风机叶片分割方法及设备

引用

作者：吕亮范满元李军庆胡照宇郑新建郑延程周后慧蒋兴海童彤任鑫朱俊杰祝金涛 102209 北京市昌平区北七家未来科技城华能人才创新创业基地实验楼A楼

本发明提出一种基于视频片段特征匹配的风机叶片分割方法及设备，该方法通过构建风机叶片视频目标分割网络；其中，风机叶片目标分割网络包括键编码器、值编码器、特征匹配模块、序列细化模解码器；采集风机叶片视频历史数据集，对视频... 详细信息

标准号: CN115861886A

本发明提出一种基于视频片段特征匹配的风机叶片分割方法及设备，该方法通过构建风机叶片视频目标分割网络；其中，风机叶片目标分割网络包括键编码器、值编码器、特征匹配模块、序列细化模解码器；采集风机叶片视频历史数据集，对视频目标分割网络进行训练；将实时拍摄的风机叶片视频输入训练完成的视频目标分割网络，输出结果即为对风机叶片视频中的风机叶片区域分割结果。本发明集成了一种创新的动态内存机制存储视频片段的历史信息，通过特征匹配使得分割网络能够有效处理视频片段，通过多帧输入与多帧输出，生成片段级的预测结果，有效提高了风机叶片分割的速度与精度。

关键词：风机叶片视频目标分割视频片段特征匹配多帧分割网络视频存储视频片段区域分割结果特征匹配模块解码器动态内存发明集成键编码器历史数据历史信息目标分割实时拍摄视频输入输出结果网络包括有效处理预测结果编码器构建细化采集输出

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基于自监督表征学习的海洋目标检测方法及系统

基于自监督表征学习的海洋目标检测方法及系统

引用

作者：张伟戴祥麟 264006 山东省烟台市经济技术开发区珠江路32号2#厂房522室

标准号: CN112464879A

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一种计算机视觉的语义分割对抗性训练方法

一种计算机视觉的语义分割对抗性训练方法

引用

作者：权龙杰黄丹丹刘智高凯 130000 吉林省长春市朝阳区卫星路7089号

本发明涉及对抗性训练方法技术领域，具体为一种计算机视觉的语义分割对抗性训练方法，包括以下步骤，S1：pixel‑level预训练；S2：基于pixel‑level预训练流程，建立训练模型；S3：模型拓展交互训练。本发明中，在图像裁剪训练方面，其... 详细信息

标准号: CN116645667A

本发明涉及对抗性训练方法技术领域，具体为一种计算机视觉的语义分割对抗性训练方法，包括以下步骤，S1：pixel‑level预训练；S2：基于pixel‑level预训练流程，建立训练模型；S3：模型拓展交互训练。本发明中，在图像裁剪训练方面，其训练过程是基于现有模型进行进一步调优处理，训练过程所消耗单位时间较少，能够有效提升运算效率，且在迁移到下游的分割任务时，基于查询编码器和键编码器确保其泛化性，无需再次设置weight decay，在训练运算过程中，计算每个pixel与其他pixel的相似度，作为权重项，对变换后的X变量加权求和，获得Y变量，生成Y变量与X^′变量的consistency约束，并在此基础上，进行模型拓展交互训练，进一步提升模型泛化性以及训练效果。

关键词：对抗性训练交互训练模型拓展训练过程泛化性计算机视觉键编码器图像裁剪训练模型训练效果训练运算语义分割运算效率编码器相似度求和权重加权迁移消耗查询分割

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泳客行为检测方法、装置、计算机设备及存储介质

泳客行为检测方法、装置、计算机设备及存储介质

引用

作者：任小枫谢欣郭羽王振华张剑华郭东岩乔杰胡祯杰 311121 浙江省杭州市余杭区五常街道文一西路998号4幢503室

标准号: CN117576785A

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