本发明公开了一种注意力机制增强的图像超分辨率重建方法，包括构建卷积神经网络、训练神经网络、首部特征抽取模块对原始图像进行特征抽取、各个滤性特征抽取模块依次进行特征提取操作、将后级特征图输入上采样模块，上采样模块重建并输出分辨率大于原始图像的重建图像等步骤。两个空间校准模块互相配合互补，使得滤性特征抽取模块对不同类型的特征信息都具有比较精准的抽取能力；多个滤性特征抽取模块沿着网络的深度方向首尾连接，最终达到过滤消除不同层级中重复图像信息的效果，后级特征图中保留更多的有效图像信息，有利于在高分辨率图像中重建出高频细节特征。
📄 2022108123841
📂 G06T3_40
👤 四川轻化工大学
📅 2022-07-11
本发明请求保护一种基于区域聚类和特征注意力机制的航拍小目标检测方法。首先将从输入图像中提取到的候选目标的中心坐标作为聚类算法的输入特征。然后使用基于密度的DBSCAN聚类算法对这些目标进行聚类，随后根据聚类结果从图像中裁剪出这些区域，对裁剪出的区域进行中心填充处理来使其保持合理范围内的尺度和比率并将其与原始数据集合并得到新的扩充后的数据集。将扩充后的数据集放入改进后的单阶段目标检测网络RetinaNet中进行训练，用基于注意力机制的检测头进行最终的目标分类和定位。该方法可以达到数据增强的效果。此外，基于注意力机制的检测头可以去除分类和回归任务中无用信息的干扰，使网络能够自适应地关注更适当的信息进行分类和回归。
📄 2024117245917
📂 G06V20_17
👤 重庆邮电大学
📅 2024-11-28
本发明公开了基于可重构智能表面的无线通信对抗系统优化方法及装置，包括：基于无线通信对抗系统获取各个节点间的信道衰落增益，根据各个节点间的信道衰落增益，获取非法接收机的接收信号，基于接收信号，计算非法接收机的接收信噪比；以最小化非法接收机的接收信噪比为目标的优化问题，以可重构智能表面RIS节点每个反射单元的相位和振幅为约束，构建无线通信对抗系统优化模型；基于无线通信对抗系统优化模型，联合优化可重构智能表面RIS节点反射单元的相位以及振幅，求解优化问题得到非法接收机的最小化接收信噪比。本发明能够在实现相同干扰效果的同时，具有更低的时间复杂度和更高的计算效率，更加适用于实际的无线通信对抗系统。
📄 2024104669704
📂 H04K3_00
👤 南京邮电大学
📅 2024-04-18
本发明属于自然语言处理技术领域，公开了一种基于互信息和对抗神经网络的增强主题多样性方法，包括：语料库中词语预处理作为真实文本词分布；将随机采样的语料作为编码器的输入，生成真实文本主题分布向量；将真实文本词分布与主题分布构成分布对且批内随机打乱作为负样本分布对；将狄利克雷分布随机采样的假文本主题分布为生成器输入，并转换为假文本词分布向量；以真实分布对和假分布对在对抗训练过程中生成主题词；以判别器损失函数和最大化互信息的正则化损失为目标进行训练。本发明对文本主题进行建模，挖掘高质量主题，将互信息最大化技术融入到对抗神经主题建模过程，增强主题多样性，具有更高的主题同一性和多样性指标。
📄 2023115245443
📂 G06F40_289
👤 南京邮电大学
📅 2023-11-16
本发明公开了一种针对人脸识别卷积神经网络的局部背景对抗攻击方法，在训练阶段，不断迭代降低目标人脸与误识别人脸间的损失函数，获得迭代梯度反向传播的微小扰动，每次只保留图片背景有限区域的扰动，经过若干次的迭代之后产生专门针对目标人脸的对抗扰动块，将其直接添加到图片的背景区域使人脸识别器产生错误的识别结果，通过灰度化、均值化等处理手段将对抗扰动块映射到电子屏幕上，并放置于前景人脸之后，实时保护前景人物在在线会议或直播过程中的人脸隐私安全。本发明的方法通过在物理域添加背景对抗扰动块，实现对抗非授权人脸识别的同时保持所有原始面部特征，杜绝人脸图片被恶意截取用作各种人脸识别器训练集的情况。
📄 2022117244351
📂 G06V40_16
👤 电子科技大学长三角研究院(衢州)
📅 2022-12-30
本发明公开了一种基于生成对抗网络的高光谱影像树种分类方法、装置，方法包括：将高光谱影像进行影像分割后、进行图像重构；提取高光谱影像的纹理特征和光谱特征；将纹理特征和光谱特征输入基于结合注意力机制的生成对抗网得到带注意力的图像特征，送入判别器中得到最大化优化后判别器的输出特征；根据输入特征获得的得分值最小化来优化生成器的生成分布并将判别器的最后的输出特征送人分类器得到分类结果。可以得到森林各类树种的分布覆盖情况，实现单目树种类型分类，便于监控监管，同时所需的数据预处理及人工采集的数目样本较少，适用于大部分地理区域和土地覆被类型，方法可行性、稳健性和预测结果准确度较高。
📄 2022103906417
📂 G06V10_764
👤 南京邮电大学
📅 2022-04-14
本发明公开了一种基于生成对抗网络的多任务医学图像增强方法，用于实现医学图像的超分辨率和融合任务，包括以下步骤：步骤1，构建训练数据集，并对数据集进行预处理；步骤2，使用动态卷积和残差密集网络构成生成对抗网络模型；步骤3，设置所述网络模型的超参数和损失函数，并对所述损失函数进行优化；步骤4，输入预处理后的训练数据集到生成对抗网络模型，并训练网络得到已训练的生成对抗网络模型；步骤5，输入测试数据集到网络中，得到融合的超分辨率医学图像；步骤6，使用互信息Qmi和基于结构相似性设计的Qyang对融合的超分辨率医学图像质量进行评估。通过本发明的方法可以在一个网络中实现医学图像的超分辨率和融合任务。
📄 2022102328320
📂 G06T7_00
👤 南京邮电大学
📅 2022-03-09
本发明公开了一种基于变分生成对抗网络的个体处理效应评估方法，采用变分自编码器推断观测特征的隐表示，来获取完整的潜在因素，设计生成对抗网络推断反事实结果并指导变分自编码器更好地解耦潜在因素为工具因素，混淆因素以及调整因素，同时引入了一种自适应加权的方法基于解耦的混淆因素进一步控制数据偏差。本发明基于变分自编码器与生成对抗网络设计协同学习策略，提出变分生成对抗网络模型来估计个体处理效应，与现有方法相比，提高了个体处理效应评估的准确率。
📄 2021115768273
📂 G06F18_214
👤 南京邮电大学
📅 2021-12-21
本发明公开了医学和计算机科学技术领域的基于空间注意力的生成对抗网络心拍信号生成系统及方法，包括：获取噪声信号；将噪声信号输入生成模型进行转置卷积后，输出模拟心拍信号；所述生成模型为经过判别模型对抗训练后的生成模型，所述判别模型对抗训练包括：获取随机噪声信号和真实心拍信号；将随机噪声信号输入所述生成模型，得到模拟心拍信号样本；将真实心拍信号和模拟心拍信号样本作为训练样本，对所述判别模型进行训练更新；固定更新后的判别模型，对所述生成模型进行训练更新，得到经过判别模型对抗训练后的生成模型。本发明通过判别模型对生成模型进行对抗训练，使得生成模型输出逼近真实心拍信号的模拟心拍信号。
📄 2021115241689
📂 A61B5_318
👤 南京邮电大学
📅 2021-12-14
本发明是一种网络攻击下基于事件触发机制的微电网弹性能量管理方法，包括步骤1：根据发电和负荷单元最大化自身利益且满足发电负荷功率平衡约束从而建立微电网能量管理模型；步骤2：考虑发电和负荷单元的计算能力，将步骤1中的所述微电网能量管理模型设计成分布式的形式；步骤3：使用网络攻击下基于事件触发机制的微电网弹性分布式安全能量管理方法进行优化求解，最终使得全局发电和负荷偏差电量收敛至零。本发明解决了微电网网络拓扑中对抗节点的恶意数据攻击和节点之间频繁的信息交换造成的通信负担问题。
📄 2021113452204
📂 H02J3_00
👤 南京邮电大学
📅 2021-11-15
本发明涉及视频检测技术领域，具体公开了一种基于双通道加载机制的视频检测方法及系统，包括获取具有标注信息的视频数据并进行预处理，以获得具有标注信息的第一数据集和第二数据集；将第一数据集和第二数据集中的数据输入双通道加载机制中，从而获得第一增强数据和第二增强数据；构建目标检测模型，将第一增强数据和第二增强数据分别输入到模型中，以获得物体的预测位置和预测类别；基于标注信息训练目标检测模型；基于训练好的目标检测模型对待检测的视频数据进行检测；该方法通过双通道加载机制同时加载二份数据并且使用不同的数据增强策略进行最大化扩充数据的多样性，增强模型的检测能力。
📄 2023105802313
📂 G06V20_40
👤 澳克多普有限公司
📅 2023-05-23
已申报项目
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