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试论计算机网络工程的安全威胁及应对策略被引量：2: 2017年; 计算机网络工程技术在不断的发展和更新,现阶段计算机已然成为每个人经常会用到的产品,在人们的日常生活中扮演着非常重要的角色,然而尽管计算机网络给人们提供了一定的便利,但同时计算机网络工程也存在有一定的安全威胁。本文主要讲述了计算机网络工程受到的具体安全威胁,以及就如何积极的应对这些计算机网络工程的安全威胁提出了几点策略。; 杨凯; 关键词：计算机网络工程

基于STN的服装扭曲网络动态虚拟试衣方法被引量：1: 2024年; 动态虚拟试衣的任务是在视频中以时空一致的方式将目标服装与人物进行匹配,目的是生成连贯流畅且真实的试衣视频。动态试衣过程中人物的姿态变化,导致试穿的服装出现自遮挡、印花模糊等问题。因此,本文提出基于空间变换网络(Spatial Transformer Network,STN)的服装扭曲网络动态虚拟试衣方法。在服装扭曲网络中,利用Transformer模块兼顾全局信息以及局部重点信息的优势强化数据特征区域,STN模块采用可学习的薄板样条插值(Thin Plate Spline,TPS)方法预测服装扭曲范围,获取扭曲图像及掩码;试衣网络利用自注意力机制的U-Net网络对齐扭曲图像掩码和人体表征信息,生成高质量试衣图像;最后,通过动态合成网络解决视频帧时间一致性问题,生成连贯高质量试衣视频。在VVT数据集上,与CPVTON相比,本文的方法将平均结构相似性指数(SSIM)提高了0.076,平均感知图像块相似度(LPIPS)降低了0.420;与FWGAN方法相比,其I3D和ResNeXt101分别降低了0.089和2.252。在VITON-HD数据集上,本文方法的SSIM指标也高于CP-VTON和FW-GAN,进一步表明该方法生成的图片质量高、失真低。; 胡新荣胡新荣罗瑞奇张梓怡梁金星杨凯杨凯

基于边缘信息引导的图像内部遮挡关系预测方法和系统: 本发明公开了一种基于边缘信息引导的图像内部遮挡关系预测方法和系统。所述方法包括边缘检测器和遮挡关系预测器两部分，包括以下步骤：输入图像通过由图像切分模块、多个池化Transformer模块和反卷积模块组成的边缘检测器，生...; 颜小运王兆静胡新荣李丽李敏罗航王晨杨凯邱伊佳金昊

一种基于多尺度池化Transformer的图像内部遮挡关系预测方法: 本发明公开了一种基于多尺度池化Transformer的图像内部遮挡关系预测方法。所述的方法包括以下步骤：输入图像首先通过由卷积模块、图像切分模块和多尺度池化Transformer模块组成的编码器；然后这些特征通过逐层对应...; 颜小运王兆静李敏李映进王晨杨凯欧浩余可

一种基于多尺度池化Transformer的图像内部遮挡关系预测方法: 本发明公开了一种基于多尺度池化Transformer的图像内部遮挡关系预测方法。所述的方法包括以下步骤：输入图像首先通过由卷积模块、图像切分模块和多尺度池化Transformer模块组成的编码器；然后这些特征通过逐层对应...; 颜小运王兆静李敏李映进王晨杨凯欧浩余可

基于Transformer和离散傅里叶变换的牛仔布疵点检测方法和装置: 本发明公开了一种基于Transformer和离散傅里叶变换的牛仔布疵点检测方法和装置。所述方法包括以下步骤：输入图像首先进行离散傅里叶变换，并计算傅里叶变换的幅度谱和相位谱图像；然后将幅度谱和相位谱各自分别通过由图像切分...; 颜小运胡新荣王兆静李敏李丽王晨杨凯罗航严子康钱文豪

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杨凯