如图 1 (a) 所示,由于模型容量的限制,当输入语义相似的图像时,静态模型往往会忽略细节并生成相同的句子,这一点在之前的工作 [16, 17, 12] 中也有提及。值得注意的是,这种使用静态网络的“安全”字幕模式严重阻碍了为图像生成信息...
图1 多头引导注意力图神经网络的模型框架 2.1 注意力图卷积(AG) 现有工作阐明了图结构可以有效表达大脑功能网络的空间模式,因此本文新提出的 AG 操作通过同时结合注意力机制[12]和图卷积操作[13]实现了有效提取功能网络的空间图结构特性,...
首先利用卷积神经网络模型从图像提取稀疏特 征; 然后根据稀疏特征回归人手模型参数, 回归参数用于初始化迭代优化例程, 将人手模型拟合到 3D 关节点上; 最 后用迭代拟合的人手参数逆向监督整个网络. 基于弱透视投影模型, 采用大型手势动作数据库 FreiHand 和 ObMan 进 行实验的结果表明, 所提方法在姿态误差和网格...
神经网络模型在图像超分领域的应用研究
本发明涉及一种多模态图像合成的深度学习神经网络模型系统,包括由残差深度神经网络(RDNN)与多分辨率优化策略相结合形成的多分辨率残差深度神经网络;RDNN包括A个卷积层,B个脱落层,C个批归一化(BatchNormalization)层和D个长期残差连接;其中,卷积层用于图像特征的提取;脱落层用于避免网络过拟合;批归一化层用于对对应卷积...
专利名称：一种基于异构图神经网络模型进行预测的方法和系统 专利类型：发明专利 发明人：胡斌斌,张志强,周俊,杨双红 申请号：CN202010162355.6 申请日：20200310 公开号：CN111400560A 公开日：20200710 专利内容由知识产权出版社提供 摘要：本说明书一个或多个实施例公开了一种基于异构图神经网络模型进行预测的方法和...
摘要 本发明提出一种神经网络模型图像水印的去除方法,属于人工智能安全技术领域。该方法首先利用训练数据集的原始图像通过随机覆盖矩形噪声得到增强图像集。然后将选取的增强图像和对应的原始图像输入待训练的模型,模型的最后一层卷积层输出每张输入图像对应的特征分布,归一化后,得到对应的归一化后的特征分布;计算原始图像与...
按照数据模型分类,数据库系统可以分为( )3种类型。A.大型、中型和小型B.层次、关系和网状C.数据、图形和多媒体D.单机型、网络型和共享性
(1)利用网络图模型,明确表达各项工作的逻辑关系; (2)通过网络图时间计算,确定关键工作和关键路线; (3)掌握机动时间,进行资源合理分配; (4)运用计算机辅助手段,方便网络计划的调整和控制; (5)通过网络控制,可以减少施工工程量,加快施工速度。 A.(1)(2)(4) B...
深度学习,图像分类(IC),深度卷积神经网络(DCNN),模型结构,模型优化 图像分类是计算机视觉中一项重要的任务,传统的图像分类方法具有一定的局限性,随着人工智能技术的发展,深度学习技术越来越成熟,利用深度卷积神经网络对图像进行分类成为研究热点...