本文介绍了基于DeepLabv3+模型的语义分割技术研究。针对传统CNN分割架构存在的细节丢失和多尺度目标识别难题，Google团队提出的DeepLab系列通过空洞卷积和ASPP（空洞空间金字塔池化）模块，实现了在不损失分辨率的情况下捕获多尺度特征。文章详细解析了DeepLab的算法原理、技术优势及实现流程，包括PyTorch框架下的环境配置、数据准备、模型训练与推理代码。实验在PASCAL VO

数据集中的每一条记录都包含一张 图片和对应的一段自然语言描述，模型正是通过学习这两 者之间的强关联映射关系，最终获得了理解用户的文本指 令并生成对应视觉图像的核心能力。通过模拟“破坏”与“重建”的动态循环，实现从纯噪声到真实图像的生成。生成阶段：反向去噪（重建信息） 生成时，算法从纯噪声出发，利用训练好的 模型逐步预测并减去噪声，从模糊到清晰， 逐步还原出具备细节和语义的图像。如果扩散过程没有引导

本文介绍了使用Python调用腾讯云API实现车辆号牌识别的完整流程。作者首先阐述了OCR技术原理和车牌识别特点，详细说明了腾讯云LicensePlateOCR接口的功能和使用方法。实验部分包含环境配置、密钥管理、代码实现和结果分析，通过Python程序将本地图片转换为Base64编码后调用云端API，成功识别出车牌号、颜色和位置信息。文章提供了完整的代码实现和常见问题解决方案，为开发者提供了实用

是自然语言处理（NLP）与地理信息（GIS）结合的技术，能够从杂乱的非结构化地址文本中，自动提取出收件人、联系方式、行政区划、详细地址等规范信息。是百度面向开发者提供的应用程序编程接口，将自然语言处理、地图定位等AI算法封装在云端，开发者无需自行训练模型，通过代码即可调用对应的AI能力。④识别不含姓名、电话的纯地址文本，对应字段显示默认值，程序正常运行，结果如图所示。⑥输入无效乱码文本时，程序返回

项目以非结构化收货信息为输入，通过百度智能云 NLP 地址识别接口提取姓名、电话、省、市、区县、街道、详细地址和经纬度等字段，并将结果展示在终端、保存为 JSON 与 CSV 文件。在本项目中，百度智能云提供地址识别 API，本地 Python 程序只需要把待识别文本封装为 JSON，通过 HTTP POST 请求发送到接口地址，就可以获得姓名、电话号码、省、市、区县、街道、详细地址和经纬度等字段

而本实验所调用的普通纠错接口，其底座技术更偏向于词级别（Word-level）的错别字、别词及拼写检查，无法有效处理句法层面的深度逻辑重构。”、“我一身中的貴人。百度智能云的普通文本纠错接口内部的语言模型更侧重于简体中文语料，对繁体文本的编码和分词支持不够稳定，极易发生漏纠现象。未来改进方案：后续研究可尝试切换并接入百度智能云提供的高级文本纠错接口（基于大语言模型精调版），或者在数据输入前加设一层

开发者只需要准备图片和接口密钥，通过 Python 程序向百度智能云发送请求，即可获得处理后的图片结果。API_KEY 和 SECRET_KEY 是调用百度智能云接口所需的身份凭证，需要替换为自己在百度智能云控制台中获取的密钥。增强后，道路标线、车辆边缘和建筑轮廓更加清楚，适合交通场景优化，但对严重失焦或细节丢失的图片改善有限。本项目使用 Python 调用百度智能云“图像清晰度增强”API，实现

YOLO英文名字为Yolo Only Look Once，意为你只看一次，也就是说你只看一次，就可以把图像中的目标检测出来。YOLO是一种目标检测的算法

孟莉苹，女，西安工程大学电子信息学院，2021级硕士研究生，张宏伟人工智能课题组。研究方向：机器视觉与人工智能。电子邮件：2425613875@qq.com。

2022级研究生人工智能高级语言程序设计考试说明