胡浩基
- 作品数：54 被引量：39H指数：3
- 供职机构：浙江大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金浙江省自然科学基金浙江省社科规划课题更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学社会学电气工程更多>>
- 融合视觉模型可对抗剪切攻击的盲数字水印编解码方法
- 本发明公开了一种融合视觉模型可对抗剪切攻击的盲数字水印编解码方法，本发明将监控场景中摄像头采集的视频图像的场景信息通过数字水印编解码技术直接加入到视频图像中，方便决策人员根据视频图像及自身携带的场景信息做出决策；本发明基...
- 胡浩基于慧敏
- 一种基于层次化提示与方向性线索的零样本指称图像分割方法
- 本发明公开了一种基于层次化提示与方向性线索的零样本指称图像分割方法。首先，通过层次化提示掩码生成网络获取输入图像中所有对象实例的掩码；基于方向性线索提取并融合综合视觉特征和焦点视觉特征，得到综合‑焦点视觉特征。然后，利用...
- 李长龙胡浩基
- 一种基于图结构神经网络的语义分割方法及装置
- 本发明公开了一种基于图结构神经网络的语义分割方法及装置。提出了类语义增强模块(CSE)，该模块利用图模型在通道之间创建图结构，并进一步输出“通道”‑“物体”关系矩阵，以重建特征图。此外，基于类语义增强模块创建融合物体先验...
- 胡浩基 白健弘 王化良 龙永文 欧阳涛 黄源甲
- 一种基于概率的神经网络剪枝方法
- 本发明公开了一种基于概率的神经网络剪枝方法。在对一个神经网络模型进行剪枝时，为每一个参数分配一个参与概率p∈(0,1]。当p＝1时表示该参数在训练过程中始终发挥作用；当p＝0时表示该参数完全不参与训练，可以从网络中删除；...
- 王欢胡浩基王曰海
- 基于级联网络和残差特征的人脸特征点定位被引量：3
- 2019年
- 为进一步提高人脸特征点定位精度,探究当前广泛用于人脸关键点定位的全卷积神经网络(FCN)架构的原理和缺陷,讨论FCN核函数在特征点定位中引入的副作用,即训练和测试时评判准则不一致的问题.理论分析该问题存在的可能性和普遍性,设计实验验证在实际场景下此问题存在的广泛性.提出结合残差特征的沙漏网络结构并将其应用于人脸特征点检测;提出多级沙漏网络的级联结构,并将其与经典的栈式沙漏网络进行对比分析.实验结果表明:二级级联结构获得了与四级栈式结构相当的特征点定位精度,大幅降低了模型参数量和时间复杂度.所提方法在300-W数据库的困难子集上的平均归一化误差为6.84%,优于已有最好方法.
- 许爱东黄文琦明哲陈伟亮胡浩基杨航
- 关键词：级联结构
- 一种基于蚁群优化算法和层间信息的结构化模型剪枝方法
- 本发明公开了一种基于蚁群优化算法和层间信息的结构化模型剪枝方法，首先基于蚁群优化算法，结合卷积核之间的多个维度的特征，对卷积核的重要性进行评价得分，从而解决现存剪枝方法的考量维度单一性问题。然后在基于蚁群优化算法进行单层...
- 胡浩基孙腾许
- 一种基于生成对抗网络的多姿态人脸生成方法
- 本发明公开了一种基于生成对抗网络的多姿态人脸生成方法，在训练阶段，首先收集各种姿态的人脸数据，并基于生成对抗网络模型训练两个深度神经网络G和D，训练完成后，以随机采样加上姿态控制参数输入生成网络G得到各种姿态下的人脸图像...
- 龙阳祺王曰海胡浩基
- 一种基于多学生合作蒸馏的高效图像分类方法、装置、设备及介质
- 本发明公开了一种基于多学生合作蒸馏的高效图像分类方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取图像的训练集和测试集，并对训练集和测试集的图像分别进行类别标注；对所有图像进行预处理操作；将预处理后的图片批量送入一个神经网络，进行...
- 冯于树胡浩基李卓远
- 一种基于人脸关键点区域传统特征和人脸全局深度特征融合的表情识别方法
- 本发明公开了一种基于人脸关键点区域传统特征和人脸全局深度特征融合的表情识别方法，使用传统的局部二值模式特征、局部方向数特征等与深度神经网络特征分别训练人脸表情分类器，然后利用这些分类器投票，进行人脸表情识别。该表情识别方...
- 胡浩基蔡成飞
- 分割一切模型(SAM)在医学图像分割中的应用被引量：1
- 2024年
- 医学图像分割是计算机辅助医疗流程中的关键步骤,精准的医学图像分割可以为诊断与治疗提供帮助。分割一切模型(SAM)利用提示驱动的基础大模型进行下游的分割任务,它的出现为医学图像分割提出了与神经网络不同的新方向。但是,SAM是以自然图像为基础的模型,对医学图像的处理效果还有待提高。本文介绍了SAM在医学图像上直接应用的效果,并总结了将SAM应用到医学图像分割任务的研究工作。与此同时,介绍了本课题组在乳腺肿瘤数据集与孕妇骨盆数据集上进行的两个实验,验证了大模型经过大量数据微调后具有更好的泛化能力。半监督网络与SAM结合生成高质量的伪标签能够有效提高分割效果。虽然目前SAM在医学图像分割领域已取得较好效果,但进一步提升存在一定困难。本文最后分析了SAM面临的挑战并讨论了SAM在医学图像分割中的潜在发展方向,希望有助于医疗分割技术的进步。
- 吴曈胡浩基冯洋罗琼徐栋徐栋金能杨琛杨琛
- 关键词：医学图像分割
