刘鹏举
- 作品数：10 被引量：0H指数：0
- 供职机构：哈尔滨工业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 基于判别学习的单目标跟踪系统研究与实现
- 目标追踪是计算机视觉、机器智能的基础研究课题之一。该技术能够为计算机提供目标在图像序列中的大小和位置，从而进行下一步的分析和处理。在现实世界中，目标追踪在安全监控、人机交互、自动驾驶和控制、医学成像和军事领域等都有着重要...
- 刘鹏举
- 关键词：图像识别软件开发功能模块
- 基于多级小波卷积神经网络的图像复原系统
- 基于多级小波卷积神经网络的图像复原系统，属于图像复原领域，解决了现有基于卷积神经网络的图像复原系统无法兼顾图像复原质量和图像复原速度的问题。所述系统：小波变换层和卷积神经子网络交替排列，前者输出端与后者输入端相连。反卷积...
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- 文献传递
- 基于不确定性网络的集成图像去噪系统
- 基于不确定性网络的集成图像去噪系统，属于图像复原技术领域。本发明针对现有图像去噪方法泛化性弱和不能直接利用已有去噪算法模型造成浪费的问题。包括C个训练好的已知去噪模型、不确定性得分估计网络、SoftMax权重计算器和求和...
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- 文献传递
- 基于多级小波卷积神经网络的图像复原系统
- 基于多级小波卷积神经网络的图像复原系统，属于图像复原领域，解决了现有基于卷积神经网络的图像复原系统无法兼顾图像复原质量和图像复原速度的问题。所述系统：小波变换层和卷积神经子网络交替排列，前者输出端与后者输入端相连。反卷积...
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- 文献传递
- 基于多域联合滤波的CT图像高效去金属伪影系统
- 基于多域联合滤波的CT图像高效去金属伪影系统，属于医学图像复原领域。解决了现有去金属伪影系统处理速度慢和去伪影效果差的问题。本发明利用多域联合对CT图像去金属伪影，系统将含有金属伪影的CT图像作为输入，经输入层编码映射到...
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- 基于模型引导的深度视觉计算模型与方法研究
- 2020年
- 目前,视觉信息作为大数据中最主要的组成部分,以每天近两万亿GB的数据量急剧增长,因此,感知与识别成为人工智能和深度学习等方向研究中亟待突破的核心问题,是当前国际学术竞争最为激烈的新焦点,且在安全监控、影视特效、无人驾驶和智能相机等诸多行业中存在广泛而巨大的需求.其中,在底层视觉中存在退化模型复杂性、多样性和在高层模态中存在不一致的成本获取/标注成本等问题一直是制约深度视觉学习方向发展的瓶颈之一.为此,该项目在深度学习中结合传统机器学习方法和利用现有知识/模型,发展起一套基于模型引导的深度视觉计算理论体系,并分别在图像去噪、超分辨和去模糊等底层任务及跨模态识别、哈希学习等高层视觉任务中取得了突破性进展,对相关领域的发展起到重要的推动作用.
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- 面向真实图像复原的深度网络和退化建模研究
- 随着智能手机等移动数码成像与显示设备的大规模普及,数字图像保有量正以每小时数十亿幅的规模膨胀,已成为人们记录生活与工作的最重要数据载体。高质量的图像不仅能满足人们对于视觉质量日益增长的需求,更可以为目标检测、识别、分割等...
- 刘鹏举
- 关键词：感受野
- F发动机批生产项目工艺能力管理改进研究
- 随着我国军用航空技术需求的不断进步，当前我国的部分航空发动机技术已经不能完全满足军用需求。东安发动机公司作为我国重要的发动机生产企业，承担着我国重要的航空发动机生产供给任务，其中F发动机批生产项目就是重要任务之一。在F发...
- 刘鹏举
- 文献传递
- 基于预训练扩散模型的图像实例语义与视觉和谐化
- 2025年
- 近年来,图像实例和谐化作为图像生成领域中的重要分支得到了迅速发展。然而,如何确保前景实例与背景图像中的各个元素在语义上具备合理的逻辑关系,并使组合后的图像内容和谐一致,仍是当前研究面临的难点。此外,受限于高成本和设备要求,收集大规模的和谐化训练数据存在诸多困难。为解决这些问题,本文提出一种基于大规模预训练扩散模型的图像和谐化方法。该方法基于预训练的Stable Diffusion 2.0模型,采用自然语言引导图像填充任务,使模型能够在自然语言描述和待填充区域图像的条件下生成符合语义需求的和谐图像。本方法将实例图像的高频信息与低频信息分别作为控制条件,对预训练模型进行微调,以确保生成结果尽可能保留实例图像的关键内容,最终生成和谐的组合图像。实验结果表明,本方法在生成实例阴影、调节光照等方面均表现出优异的效果,有效提升了图像语义与视觉的和谐化质量。
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- 基于不确定性网络的集成图像去噪系统
- 基于不确定性网络的集成图像去噪系统，属于图像复原技术领域。本发明针对现有图像去噪方法泛化性弱和不能直接利用已有去噪算法模型造成浪费的问题。包括C个训练好的已知去噪模型、不确定性得分估计网络、SoftMax权重计算器和求和...
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