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无源域自适应大多采用基于伪标签的自监督学习方法来解决无源的问题,然而这些方法忽视了伪标签生成过程中,目标样本特征分布的聚类结构和分类决策边界处样本的不确定性对伪标签噪声的影响,降低了模型性能。为此,提出一种基于伪标签不确定性估计的无源域自适应方法。首先,对模型特征提取器参数进行多… …   相似文献
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空地行人重识别任务旨在包含地面与空中视角的监控相机网络中, 实现对特定行人的精确识别与跨镜关联. 该任务的特有挑战在于克服空地成像设备之间巨大的视角差异对于学习判别性行人身份特征的干扰. 现有工作在行人特征建模方面存在不足, 未充分考虑跨视角特征对齐对识别与检索性能的提升作用. … …   相似文献
贝俊仁  张权  赖剑煌 《自动化学报》2025,51(9):1988-2000
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基于有向图的邻接矩阵和距离矩阵, 提出有向图顶点度集、距离谱与距离和集的定义, 将基于邻接矩阵的同构判定条件推广到简单有向图的距离矩阵. 在此基础上, 给出两个简单有向图的同构性判据, 这两个判据均可判定任意两个简单有向图是否同构; 给出复杂有向图的同构性判据, 该判据可判定任意… …   相似文献
754.
城市遥感图像具有分辨率高、背景多样、纹理复杂等特点,这对边界分割提出了挑战.当前主流的语义分割模型遇到了一些困难,包括边缘模糊、平滑角等缺陷和无法捕获远程依赖关系.为了解决这些挑战,本研究提出了一种基于UNet++的增强模型ARD-UNet++.采用7×7深度可分离卷积来减少参数… …   相似文献
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<正>多模态大模型在文本与图像智能处理领域的应用实现了语言和视觉信息的深度整合,为自动化内容创作和文档图像理解提供了创新途径。这些模型能够理解和解析文档图像内容,生成相应的描述性文本,或根据文本指令创造匹配的图像,显著提高内容创作的效率,开辟了文档图像智能处理研究新范式。它们在各个领域的应用通过图文结合的形式,创造了更具互动性和吸引力的交互方式,帮助用户更好地理解和掌握复杂概念。… …   相似文献
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面向海量高维数据场景时,入侵检测技术仍面临数据分布不平衡、检测准确率低的问题,针对这些问题提出一种基于深度学习的入侵检测方法.首先,在数据预处理阶段,使用基于扩散模型改进的自编码器模型进行特征选择并生成高质量少数类异常流量样本,使用SMOTE-Tomek技术进一步升采样并去除噪声… …   相似文献
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为解决现有时间序列模型未能充分融合局部和全局依赖的问题,提出一种融合局部和全局相关性的多变量时间序列预测方法 PatchLG(Patch-integrated Local-Global correlation method)。该方法基于3个关键部分:1)将时间序列划分为多个子序列… …   相似文献
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针对传统高光谱图像(HSI)空谱融合算法通常采用静态光谱字典;而字典学习与图像融合过程相分离;对含有噪声的空谱融合任务处理效果不佳的问题;提出一种基于动态字典学习(DDL)的含噪HSI空谱融合算法。该算法采用迭代思想;在融合过程中动态更新字典原子;从而协作完成空谱融合及噪声去除任… …   相似文献
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多模态情感分析任务旨在通过各种异构模态(如语言、视频和音频)感知和理解人类的情感,但不同模态间存在着复杂的关联。现有的大多数方法将多个模态特征直接融合,忽略了不同步的模态融合表示在情感分析中的贡献不同。针对上述问题,提出了一种基于分步协作融合表示的情感分类方法。首先,利用降噪瓶颈… …   相似文献
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计算机断层扫描(CT)和核磁共振成像(MRI)图像广泛应用于医学图像深度分割。然而,传统的分割方法受到肿瘤边界模糊及其结构复杂的影响,未能利用对抗样本提升分割模型的区分能力,使获得最好的分割效果面临挑战。针对以上问题,提出一种对抗样本嵌入注意力U型网络学习的3D医学图像分割模型。… …   相似文献
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