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公开(公告)号：CN114757864B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202210422103.1
申请日：2022-04-21
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： G06T5/50 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/0442 , G06N3/0464
摘要： 一种基于多尺度特征解耦的多层级细粒度图像生成方法，对公开数据集图像进行预处理；确定图像的层次划分，构建多尺度特征解耦网络，提取图像背景以及图像前景的形状和外观的多尺度特征，将真实图像映射到隐变量空间；将提取的特征编码作为多层级生成对抗网络的输入数据；将多尺度特征解耦网络得到的中间层特征图与多层级生成对抗网络中对应尺度的特征图进行跳跃连接，实现多尺度特征融合；设计损失函数并设置参数，训练多尺度特征解耦网络和多层级生成对抗网络，得到训练好的细粒度图像生成模型；将真实图像输入训练好的细粒度图像生成模型，生成丰富多彩的细粒度图像。本发明不需要手动的细粒度注释，且提高了生成图像的多样性和生成图像的质量。
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公开(公告)号：CN114132884A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111415424.0
申请日：2021-11-25
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： B81B1/00
摘要： 本发明公开了一种梯度化热膨胀可调渐变管，所述渐变管包括依次相连的若干节空间圆柱壳体，相邻节的空间圆柱壳体的热膨胀系数依次变化；每个空间圆柱壳体包括若干依次相连的微元桁架结构，并卷曲形成环状结构的空间圆柱壳体；每个微元桁架结构包括四个平面单元，四个平面单元均匀分布在同一平面内；每个平面单元包括中心结构及四根双材料梁；四根双材料梁均匀分布在中心结构的四周，并关于中心结构的中心呈中心对称设置；双材料梁包括第一材料梁单元及第二材料梁单元，第一材料梁单元与第二材料梁单元的热膨胀系数不同；本发明通过调控材料梁单元的曲率变化，实现对渐变管的热膨胀系数的梯度变化，热膨胀温度变化控制精度较高。
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公开(公告)号：CN114780775B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202210435607.7
申请日：2022-04-24
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： G06F16/55 , G06F16/58 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
摘要： 一种基于内容选择和引导机制的图像描述文本生成方法，构建模型数据集；提取图像视觉信息特征、图像语义信息特征和图像空间几何信息特征；构建特征融合网络，将图像视觉信息特征、图像语义信息特征和图像空间几何信息特征有效融合；设置内容选择和引导机制，对特征进行筛选，增强有效信息特征，筛除冗余信息特征，并将有效特征信息准确引导至文本生成模型；构建文本生成模型，将编码特征以时序的方式生成描述文本。本发明通过建模图像和文本之间的潜在对齐关系，提高了图像描述文本生成的准确性。
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公开(公告)号：CN116187349A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310214638.4
申请日：2023-03-07
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： G06F40/35 , G06F40/289 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N5/04 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
摘要： 一种基于场景图关系信息增强的视觉问答方法，首先提取输入问题的整体向量特征和分词向量特征；再检测视觉目标对象并提取视觉目标特征；然后构建关注目标关系的场景关系图；利用多层图注意力网络增强关系节点信息，设计的关系选择模块结合问题向量排除和问题无关或者错误的关系；最后利用注意力机制的多层网络融合视觉嵌入、问题嵌入、和场景图关系嵌入来推理问题的答案。该方法还在训练过程中，充分利用预训练的场景图关系解码器提供的监督信息，设计相关损失函数，提高了模型结合问题本身理解图像视觉目标之间关系的能力。本发明通过增强场景图的关系节点信息和针对性地选择问题相关的场景图关系信息，提高了视觉问答的准确性。
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公开(公告)号：CN114780775A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210435607.7
申请日：2022-04-24
申请人： 西安交通大学
摘要： 一种基于内容选择和引导机制的图像描述文本生成方法，构建模型数据集；提取图像视觉信息特征、图像语义信息特征和图像空间几何信息特征；构建特征融合网络，将图像视觉信息特征、图像语义信息特征和图像空间几何信息特征有效融合；设置内容选择和引导机制，对特征进行筛选，增强有效信息特征，筛除冗余信息特征，并将有效特征信息准确引导至文本生成模型；构建文本生成模型，将编码特征以时序的方式生成描述文本。本发明通过建模图像和文本之间的潜在对齐关系，提高了图像描述文本生成的准确性。
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公开(公告)号：CN114132884B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202111415424.0
申请日：2021-11-25
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： B81B1/00
摘要： 本发明公开了一种梯度化热膨胀可调渐变管，所述渐变管包括依次相连的若干节空间圆柱壳体，相邻节的空间圆柱壳体的热膨胀系数依次变化；每个空间圆柱壳体包括若干依次相连的微元桁架结构，并卷曲形成环状结构的空间圆柱壳体；每个微元桁架结构包括四个平面单元，四个平面单元均匀分布在同一平面内；每个平面单元包括中心结构及四根双材料梁；四根双材料梁均匀分布在中心结构的四周，并关于中心结构的中心呈中心对称设置；双材料梁包括第一材料梁单元及第二材料梁单元，第一材料梁单元与第二材料梁单元的热膨胀系数不同；本发明通过调控材料梁单元的曲率变化，实现对渐变管的热膨胀系数的梯度变化，热膨胀温度变化控制精度较高。
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公开(公告)号：CN114757864A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210422103.1
申请日：2022-04-21
申请人： 西安交通大学
摘要： 一种基于多尺度特征解耦的多层级细粒度图像生成方法，对公开数据集图像进行预处理；确定图像的层次划分，构建多尺度特征解耦网络，提取图像背景以及图像前景的形状和外观的多尺度特征，将真实图像映射到隐变量空间；将提取的特征编码作为多层级生成对抗网络的输入数据；将多尺度特征解耦网络得到的中间层特征图与多层级生成对抗网络中对应尺度的特征图进行跳跃连接，实现多尺度特征融合；设计损失函数并设置参数，训练多尺度特征解耦网络和多层级生成对抗网络，得到训练好的细粒度图像生成模型；将真实图像输入训练好的细粒度图像生成模型，生成丰富多彩的细粒度图像。本发明不需要手动的细粒度注释，且提高了生成图像的多样性和生成图像的质量。
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