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特斯聯(lián)公布最新科研成果:含圖像恢復(fù)與增強(qiáng)、顯著對(duì)象識(shí)

2022-09-01 11:56 來源:環(huán)球網(wǎng) 閱讀數(shù):1127

【環(huán)球網(wǎng)科技綜合報(bào)道】9月1日消息,近日,特斯聯(lián)公布其最新科研成果,包括物體檢測(cè)與分割、圖像恢復(fù)與增強(qiáng)、顯著對(duì)象識(shí)別等細(xì)分方向的研究突破。

據(jù)悉,該成果被收錄在學(xué)術(shù)刊物IEEE T-PAMI (全稱:IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,涉及人工智能、計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別等多個(gè)領(lǐng)域),上述研究成果可廣泛應(yīng)用于智慧城市的高效治理、城市服務(wù)等諸多領(lǐng)域及業(yè)務(wù)場(chǎng)景,并將被特斯聯(lián)新一代智慧城市操作系統(tǒng)TacOS及其他AI算法賦能平臺(tái)采用。

其中,團(tuán)隊(duì)提出了一種用于圖像和視頻實(shí)例分割的快速單階段方法,稱為SipMask,它通過執(zhí)行多個(gè)子區(qū)域掩碼預(yù)測(cè)來保留實(shí)例空間信息。團(tuán)隊(duì)所提出方法中的主要模塊是一個(gè)輕量級(jí)空間保留模塊,該模塊為邊界框內(nèi)的子區(qū)域生成一組單獨(dú)的空間系數(shù),從而能夠更好地描繪空間相鄰實(shí)例。為了更好地將掩模預(yù)測(cè)與目標(biāo)檢測(cè)相關(guān)聯(lián),團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步提出了掩模對(duì)齊加權(quán)損失和特征對(duì)齊方案。

而且團(tuán)隊(duì)明確了兩個(gè)阻礙單階段實(shí)例分割性能的問題,并引入了兩個(gè)模塊,包括樣本選擇方案和實(shí)例細(xì)化模塊以解決這兩個(gè)問題。

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