张小利
- 作品数：42 被引量：195H指数：7
- 供职机构：吉林大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国博士后科学基金吉林省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 基于涂鸦标注的弱监督的两阶段医学图像分割方法及装置
- 本公开提供一种基于涂鸦标注的弱监督的两阶段医学图像分割方法及装置，一阶段获取二维医学图像作为源图像，将数据增强变换后的源图像通过两个权重共享的编码器和两个不同的解码器，获得具有特征扰动的两个分割结果；将所述结果通过动态混...
- 张小利张缤予矫鑫瑶黄萨胡笑含
- 基于多任务学习的传统服饰图像双层标注被引量：7
- 2021年
- 针对当前图像多标签标注方法只能标注图像内容信息(本体),而不能同时标注图像寓意信息(隐义)的问题,提出了一种基于多任务学习的双层多标签标注模型(MTL-DMAM)。首先将图像的本体标注和隐义标注视为两个关联任务,以ResNeXt-50作为共享特征的主干网络,然后利用注意力机制分别为每个任务构建一个分支结构,实现了图像双层标注,同时为消除图像内各物体大小差异对标注结果的影响,在模型中加入ELASTIC结构,进一步提高了模型性能。在对比实验中,本文模型在单任务MS-COCO数据集和多任务传统服饰数据集上优于其他同类模型。最后,利用Grad-cam方法可视化模型MTL-DMAM在标注时重点关注的图像区域,实验结果表明本文模型能有效学习标签对应的图像显著特征。
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- 关键词：人工智能传统服饰多任务学习
- 基于卷积神经网络的多尺度遥感图像融合方法
- 本发明提出一种基于卷积神经网络的多尺度遥感图像融合算法，该方法包括：第一，借助卷积神经网络的性质，构建一个符合遥感图像融合特性的多尺度卷积神经网络融合模型，其输入为待融合图像，输出为融合图像；第二，构建一个合适的训练数据...
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- 文献传递
- 基于SVM和窗口梯度的多焦距图像融合方法被引量：5
- 2020年
- 为提高多焦距图像融合质量,提出了一种基于支持向量机(SVM)和窗口梯度的多焦距图像融合方法。该方法首先对多焦距图像进行基于窗口的经验模态分解(WEMD),得到一组内涵模式函数分量(高频)和残余分量(低频),WEMD可以有效解决图像分解中的信号混叠问题;然后,利用SVM的输出指导低频分量融合,选取更清晰的聚焦区域;利用本文的窗口梯度对比算法指导高频分量融合,在保持融合图像对比度的同时保证图像的一致性;最后,经过WEMD逆变换得到融合图像。在9组多焦距图像上进行实验,从主观评价和5种客观评价指标方面,本文的融合方法相比于其他5种方法能获得更好的融合质量。
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- 关键词：经验模态分解图像梯度
- 一种基于生成对抗网络的多损失函数的遥感图像融合方法
- 本发明提供了一种基于生成对抗网络的多损失函数的遥感图像融合方法，包括：基于源图像中的全色图和多光谱图，构建数据集；构建生成器网络、空间判别器网络和光谱判别器网络，将所述数据集中的图像输入至所述生成器网络，生成伪图像，基于...
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- 一种基于原型对比学习的双分支网络模型的DR分类方法
- 本发明公开了一种基于原型对比学习的双分支网络模型的DR分类方法，包括：获取糖尿病患者的糖尿病视网膜病变DR图像，将所述DR图像输入至原型对比学习的双分支网络模型中进行分类识别，获得分类结果；其中，所述原型对比学习的双分支...
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- 一种基于注意力机制的爆炸性手机X光图像分类方法
- 本发明提供了一种基于注意力机制的爆炸性手机X光图像分类方法，包括：获取所述爆炸性手机X光图像的数据集；构建分类模型，其中所述分类模型包括位置信息注意力模块和残差网络，所述位置信息注意力模块用于对所述爆炸性手机X光图像进行...
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- 一种模态缺失医学图像分割方法、装置、终端及存储介质
- 本发明公开了一种模态缺失医学图像分割方法、装置、终端及存储介质，属于医学图像处理技术领域，包括获取三维医学图像，将所述三维医学图像正则化得到正则化后的三维医学图像；将所述正则化后的三维医学图像通过编码器提取并进行整合得到...
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- 基于相对总变差结构提取的遥感图像融合被引量：2
- 2021年
- 针对遥感图像融合结果光谱信息丰富度欠缺的问题,提出了一种基于结构提取的融合方法。首先,采用一种通过相对总变差从纹理中提取结构的方法对图像进行分解,分离出对应的低频和高频子带。其次,在高频层引入视觉决策图来指导高频进行融合,在低频融合规则中,同时考虑全色图像的边缘强度和多光谱的色彩信息强度来进行融合。最后,通过重构低频融合结果和高频融合结果得到融合图像。在Worldview-2卫星遥感图像上验证本文算法的有效性。实验表明:本文算法较好地保留了全色图像的细节信息以及多光谱图像的光谱信息,与其他同类算法相比具有一定的优越性。
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- 关键词：图像融合遥感图像
- 基于多尺度融合的遥感图像变化检测模型
- 2024年
- 为精准识别双时相遥感图像的变化区域,提出了一种基于多尺度融合的遥感图像变化检测模型。该模型在源图像特征提取阶段构造多尺度输入金字塔,接受多层次的感受野,增强对特征信息的感知;并通过对深层差异特征进行多尺度计算,实现精准定位变化区域与充分挖掘细节信息间的平衡;同时融合网络不同层级的差异特征检测结果,极大程度识别并保留语义变化信息。实验结果表明:本文模型在主观评价与客观指标上都具有良好的表现效果。
- 李雄飞宋紫萱朱芮张小利
- 关键词：变化检测多尺度融合遥感图像
