霍智勇
- 作品数：78 被引量：83H指数：6
- 供职机构：南京邮电大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金江苏省高校自然科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信医药卫生更多>>
- 基于全连接神经网络和边缘感知视差传播的立体匹配算法研究被引量：3
- 2018年
- 提出一种基于全连接神经网络和边缘感知视差传播(Edge-aware Disparity Propagation,EDP)的立体匹配算法。首先通过全连接网络获得初始的匹配代价,并利用胜者为王(Winner Takes All,WTA)算法生成初始视差图;然后进行一致性检测,对不一致视差点采用EDP和测地距滤波算法计算得到新的匹配代价和视差值,并填充初始视差图;最后,对填充后的视差图进行亚像素增强优化。实验数值表明,该算法能有效降低立体匹配的误匹配率,提高视差图精度,特别是在非闭塞区域有较低的误匹配率。
- 严邓涛霍智勇戴伟达陈钊
- 一种基于潜在空间嵌入扩展的真实图像重建方法
- 一种基于潜在空间嵌入扩展的真实图像重建方法，首先有监督地训练一个域内引导编码器，将给定的图像映射到StyleGAN的固有潜在空间中，其中引入像素损失用来保持视觉质量，使编码后的潜码在像素域进行对齐；引入感知损失，用来引导...
- 霍智勇操伟业
- 文献传递
- 一种基于多尺度交叉注意力的单目图像深度估计方法
- 一种基于多尺度交叉注意力的单目图像深度估计方法，利用卷积神经网络和视觉Transformer优势互补，发挥卷积神经网络对局部特征捕获优势和Transformer对全局特征建立远距离依赖优势，提高对信息的保留能力，从而提高...
- 霍智勇赵丽萍
- 基于结构化损失的单目深度估计算法研究被引量：3
- 2021年
- 为了提高单目图像深度估计的精度,针对图像中几何形状无法准确预测以及边缘模糊的问题,该文提出了一种基于多尺度结构相似度和梯度匹配的单目深度估计算法,利用多尺度结构相似度损失和尺度不变梯度匹配损失组成联合结构化损失,对相对深度点对进行排序来实现单目深度估计,实现了对图像中几何形状的准确预测,减小了边缘模糊,提高了深度预测精度。在Ibims、NYUDv2、DIODE、Sintel 4个不同类型的数据集进行了数值实验和主观评测,结果表明该算法降低了深度预测误差,有效提高了预测的准确性,并具有一定的泛化性能。
- 霍智勇乔璐
- 关键词：单目图像
- 基于内容的图像检索(CBIR)中图像颜色特征提取方法的研究和改进
- 2014年
- 该文给出了一种基于颜色分布直方图借助四叉树图像分割进行图像检索的方法,该方法使用与人类视觉感知相符合的HSV颜色模型,通过构造四叉树借助MeanShift算法对图像进行分割,提取出特征颜色,得到颜色分布的直方图。最后利用EMD算法衡量图像与图像之间的距离,实现图像的搜索。
- 杨光皓霍智勇梁雨郭云仙
- 关键词：基于内容检索均值漂移四叉树图像分割
- 一种基于隐式神经场景表示进行虚拟视点图像合成的方法
- 本发明公开了一种在多视图立体跨视图损失的基础上利用隐式神经场景表示进行虚拟视点图像合成的方法，适用于计算机视觉领域。本方法包括：获取需产生虚拟视点的图像数据集；对训练图像数据集进行预处理，在预处理阶段基于特征匹配算法Si...
- 霍智勇郭权
- 文献传递
- SaaS模式下的网络协作学习技术支持策略——以Google Apps为例被引量：2
- 2011年
- SaaS(Software-as-a-Service)模式是通过互联网提供软件服务的软件应用模式。该模式关注用户的真实需求,具有协作共享等特征,尤其是在网络协作学习中有着很大的应用前景。通过对SaaS模式本身及其典型应用Google Apps的研究,分析了其给予网络协作学习的支持功能,进而提出基于SaaS模式的网络协作学习技术支持策略,以期能为实际教学提供借鉴。
- 宋伟杰霍智勇
- 关键词：SAAS模式网络协作学习GOOGLEAPPS
- 一种基于全卷积神经网络FCN的单目图像深度估计方法
- 本发明公开了一种基于全卷积神经网络FCN的单目图像深度估计方法，包括步骤：获取训练图像数据；将训练图像数据输入全卷积神经网络FCN，池化层依次输出得到特征图像；及从最后一个池化层开始将其输出特征图像进行放大处理，获得与其...
- 朱沛贤霍智勇
- 文献传递
- 网络教育从窄带跨向宽带的思考
- 本文立足网络实践,提出网络教育从窄带跨向宽带的问题.这不只是一个纯技术层面的问题,它也是一个观念认识上的问题.如何实现认识上的跨越,我们认为需要了解宽带技术现状,寻找进入宽带的突破口.同时要设计出科学合理的技术解决方案,...
- 霍智勇
- 关键词：网络教学宽带接入视频压缩帧率
- 文献传递
- 基于样式编码的真实图像逆映射算法
- 2023年
- 将图像准确地逆映射到StyleGAN的潜在空间,构造能够恢复真实图像的潜码,是实现真实图像语义操纵的基础。然而现有方法将图像逆映射为1×512维W潜码,重建后的图像并不能保真恢复。为此文中提出了一种基于样式编码网络的真实图像逆映射算法,其编码器网络提取粗、中、细不同的空间尺度特征作为风格特征向量,通过组合得到W+潜码后,送入预训练的StyleGAN生成器中,利用潜在空间重构出输入真实图像。实验表明,文中算法能够构造出真实图像在潜在空间的准确逆映射的潜码,提高了图像重构的质量,从而实现优于现有技术的图像语义操纵。
- 尹芹方晖王金东王侃晏天文霍智勇
