(SeaPRwire) – 北京,2023年12月14日 – WiMi Hologram Cloud Inc.(NASDAQ: WIMI)(“WiMi”或”公司”),一家領先的全球式三維立體投影增強實境(Augmented Reality, AR)技術提供商,今日宣佈其研發團隊提出了一種非對稱譜線網絡算法。該算法採用非對稱坐標譜線空間特徵融合,提供了一種新型端對端特徵學習方法,適用於超譜影像分類任務。該算法的適應性特徵融合方法能夠提取區分度高的譜線空間特徵,與常見特徵融合方法不同,該算法適應性更強,可應對多跳連接任務,且無需手動參數設定。
WiMi的非對稱譜線網絡算法通過適應性特徵融合解決了譜線噪音問題。該算法允許網絡適應性地融合多種信息以提取區分度高的譜線空間特徵。與傳統特徵融合不同,該算法無需手動參數設定,適應多跳連接任務。此適應性有助於高效處理複雜譜線數據,提升識別真實信號的能力。
在解決波段相關性問題方面,非對稱譜線網絡算法引入坐標和條帶池化模塊。坐標用於獲取準確的坐標和通道信息,有助於網絡更好地理解數據的空間結構。同時,條帶池化模塊用於避免引入不相關信息。這兩種技術的結合使網絡更適應,更好地處理超譜影像中的複雜波段相關性。
WiMi的非對稱譜線網絡算法著重於簡單性,以減少模型複雜度和縮短訓練時間。該算法成功通過非對稱學習模型和適應性特徵融合降低了算法複雜度,同時保持高分類性能。這使算法更適合實際應用場景,提供了更高的效率。
WiMi的非對稱譜線網絡算法不僅著重靜態場景,也著重動態場景。其端對端特徵學習方法和適應性特徵融合方法,使算法能夠更好適應超譜影像中不斷變化的信息,從而提升動態場景的分類準確性。它有效解決了超譜影像分類中的技術挑戰,提供了一個更高效和準確的解決方案。
此外,它引入了非對稱坐標譜線空間特徵融合的關鍵技術。該算法通過非對稱學習模型端對端地學習超譜影像的特徵表徵。相比傳統方法,這種非對稱學習方法更好地捕捉像素間的複雜關係,使模型能夠更準確地理解空間分佈的不均勻性,從而提高分類準確性。
WiMi成功開發非對稱譜線網絡算法,為實際應用場景提供了更大可行性。通過降低模型複雜度和提高訓練與推理效率,該算法能夠更好適應實際需求,尤其適用於需要快速響應的決策和監控場景,顯示出顯著優勢。該算法的引入將推動超譜影像分類技術邁入新的發展階段。預計將刺激更多研究與創新,推動整個領域向前發展。
WiMi的非對稱譜線網絡算法為農作物檢測、地質勘探等領域的超譜數據分析和處理提供了一個更準確和高效的解決方案。未來隨著算法的進一步優化,它將應用到更廣泛的領域,如環境監測、天氣預報等,為各行各業提供更強大的支持。非對稱譜線網絡算法將加速科研與產業深度融合。
考慮到動態場景在超譜影像分類任務中普遍存在,WiMi將繼續優化非對稱譜線網絡算法的適應能力。通過進一步改進端對端學習方法和適應性特徵融合方法,使算法能夠更好適應快速變化的環境,提高動態場景的分類準確性。WiMi的非對稱譜線網絡算法為超譜影像分類領域開闢了新的地平線,將繼續在科學研究、產業應用和技術創新中發揮重要作用。
關於WIMI Hologram Cloud
WIMI Hologram Cloud, Inc.(NASDAQ: WIMI)是一家全方位技術解決方案提供商,專注於汽車頭上顯示(HUD)軟件、三維立體脈衝雷達、頭戴式淺場立體顯示設備、立體半導體、立體雲軟件、立體汽車導航等專業領域的全息增強實境(AR)軟硬體整合。公司的服務和全息AR技術包括汽車領域的全息AR應用、三維立體脈衝雷達技術、全息視覺半導體技術、全息軟件開發、全息AR廣告技術、全息AR娛樂技術、全息ARSDK支付、互動式全息通訊等全息AR技術。
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電話:+1 (646) 975-9495
電郵:wimi@icrinc.com
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