周凡
- 作品数:266 被引量:19H指数:3
- 供职机构:中山大学更多>>
- 发文基金:国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金广东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医药卫生政治法律更多>>
- 实现面向数字家庭的现代远程互动教育服务的方法及系统
- 本发明公开一种实现面向数字家庭的现代远程互动教育服务的方法及系统。该系统包括:机顶盒系统、系统管理模块、教务管理模块、学生模块、教师模块、虚拟实验模块、评估模块、订购服务模块、费用支付模块;学生模块用于为学生提供服务;教...
- 罗笑南周凡刘海亮何双伯
- 文献传递
- 深度多模态融合服装风格检索被引量:3
- 2021年
- 目的服装检索方法是计算机视觉与自然语言处理领域的研究热点,其包含基于内容与基于文本的两种查询模态。然而传统检索方法通常存在检索效率低的问题,且很少研究关注服装在风格上的相似性。为解决这些问题,本文提出深度多模态融合的服装风格检索方法。方法提出分层深度哈希检索模型,基于预训练的残差网络Res Net(residual network)进行迁移学习,并把分类层改造成哈希编码层,利用哈希特征进行粗检索,再用图像深层特征进行细检索。设计文本分类语义检索模型,基于LSTM(long short-term memory)设计文本分类网络以提前分类缩小检索范围,再以基于doc2vec提取的文本嵌入语义特征进行检索。同时提出相似风格上下文检索模型,其参考单词相似性来衡量服装风格相似性。最后采用概率驱动的方法量化风格相似性,并以最大化该相似性的结果融合方法作为本文检索方法的最终反馈。结果在Polyvore数据集上,与原始Res Net模型相比,分层深度哈希检索模型的top5平均检索精度提高11.6%,检索速度提高2.57 s/次。与传统文本分类嵌入模型相比,本文分类语义检索模型的top5查准率提高29.96%,检索速度提高16.53 s/次。结论提出的深度多模态融合的服装风格检索方法获得检索精度与检索速度的提升,同时进行了相似风格服装的检索使结果更具有多样性。
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- 图像处理方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质
- 本申请适用于智能监控技术领域,提供了一种图像处理方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质,其中,图像处理方法包括:对待处理图像进行上采样操作,得到待处理图像的上采样图像;通过预设的残差网络对待处理图像的特征图进行处理,得...
- 苏航周凡刘海亮林格汤武惊
- 基于深度学习的人体热湿状态识别和健康预测方法与系统
- 本发明公开了基于深度学习的人体热湿状态识别和健康预测方法与系统。包括:将生理参数、服装参数、环境参数和活动条件输入热湿生理状态仿真模块,得到人体在不同情境下的仿真热湿传输数据;将所述仿真热湿传输数据和实际采集的个体数据输...
- 周凡王若梅张富为陈小燕
- 一种基于组稀疏编码的图像放大方法
- 本发明公开了一种基于组稀疏编码的图像放大方法,包括:建立高低分辨率图像间的映射关系;输入一幅低分辨率图像的图片,并提取出其亮度通道;将输入的低分辨率图像的图片分成3×3的具有重复的逻辑小图片;利用低分辨率字典并加入稀疏约...
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- 文献传递
- 一种基于深度学习的图像去雾方法
- 本发明公开了一种基于深度学习的图像去雾方法。本发明通过收集自然图片作为无雾图,然后在图片的不同区域随机生成不同取值的透射率和大气光,并通过大气光散射模型合成人工有雾图作为训练集;构建用于预测雾浓度图的卷积神经网络;之后利...
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- 文献传递
- 一种基于对抗网络的行为识别方法及电子设备
- 本申请适用于设备管理技术领域,提供了一种基于对抗网络的行为识别方法、装置、电子设备及存储介质,方法包括:接收待识别的目标视频数据;从目标视频数据中提取多个关键视频帧,并将关键视频帧上传至云端服务器,以通过部署于云端服务器...
- 苏航周凡刘海亮陈小燕汤武惊张怡
- 一种基于全局特征融合注意力网络的图像去雾方法与系统
- 本发明公开了一种基于全局特征融合注意力网络的图像去雾方法。包括:首先,输入有雾图像,利用特征融合注意力网络提取图像特征,将各个群架构提取的特征输入层次注意力模块处理,生成无雾的图像;其次,以有雾图和无雾图作为训练集,用损...
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- 文献传递
- 基于高斯过程映射的迁移学习去雾方法与系统
- 本发明公开了基于高斯过程映射的迁移学习去雾方法与系统。包括:数据集收集和处理,搭建去雾网络包括编码器模块和解码器模块,通过将有雾图和无雾图输入,获得相应的编码器、解码器参数,进行高斯迁移计算,得到预测值,最终得到去雾图。...
- 周凡孟小哲林格苏卓
- 一种机器学习的智能交通状态预测方法
- 本发明公开了一种机器学习的智能交通状态预测方法。本发明根据收集到的路网数据集、交通流量‑速度数据集、气象数据集和社会属性数据集,建立一个基于LSTM的Encoder‑Decoder混合模型,通过对该混合模型的训练实现交通...
- 廖娴静陈湘萍李全忠周凡
- 文献传递