检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2024年第6期60卷 230-237页

作者：李嘉信胡杨黄协舟李洪均南通大学信息科学技术学院江苏南通226019 南通大学张謇学院江苏南通226019 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

由于目标视频中存在目标小、距离远等影响检测效果的因素,对小目标的捕捉难度较大,提出一种面向小目标的多空间层次安全帽佩戴检测算法,该算法将在Yolov5s的网络模型基础上进行个性化改进。设计一种多空间注意力模块,从不同角度考虑空... 详细信息

由于目标视频中存在目标小、距离远等影响检测效果的因素,对小目标的捕捉难度较大,提出一种面向小目标的多空间层次安全帽佩戴检测算法,该算法将在Yolov5s的网络模型基础上进行个性化改进。设计一种多空间注意力模块,从不同角度考虑空间特征的效果并加以融合,加强显著性特征的空间位置关系;融合多空间尺度的特征,同时结合特征提取过程中的多种特征,适应对不同空间层次目标的捕捉,提高对小目标的检测能力;利用数据增强提高数据集的泛用性,使训练目标适应更多样的情景;优化损失函数,增强回归能力,提高训练效果。实验结果表明,所提算法的平均准确率达到91.5%,明显地减少了漏检情况。除此之外,将其部署到实际施工现场,展现了出对小目标优越的检测性能,具有极大的应用价值。

关键词：安全帽检测 Yolov5s 多空间注意力模块数据增强多空间尺度融合

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基于特定领域解码的域泛化医学图像分割方法

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数据采集与处理 2023年第2期38卷 324-335页

作者：叶怀泽周子奇祁磊史颖欢南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 南京大学健康医疗大数据国家研究院南京210023 东南大学计算机科学与工程学院南京210023

多源域领域泛化是模型利用多个不同领域中的语义信息,并且能够很好地泛化到未知领域上。在医学图像中,不同领域之间的跨度比较大,模型泛化性能在未知域上会有较大程度的下降。为了解决这一问题,本文提出了一种编码特征再针对特定领域进... 详细信息

多源域领域泛化是模型利用多个不同领域中的语义信息,并且能够很好地泛化到未知领域上。在医学图像中,不同领域之间的跨度比较大,模型泛化性能在未知域上会有较大程度的下降。为了解决这一问题,本文提出了一种编码特征再针对特定领域进行解码的网络结构。该模型使用一个通用编码器来学习所有领域上的领域不变特征,并通过特定领域解码器还原原有图像以加强其对图像特征的复原能力。此外,该模型还通过生成特征迁移图像与源域图像进行对抗学习来加强编码器学习领域不变特征的能力。同时,本文在模型中还引入了特殊构造的分割融合预处理步骤来扩充数据集以增强模型的泛化能力,并进一步提高了本文提出网络结构的性能。在两个医学图像的分割任务中,大量实验数据表明,本文提出的模型相比现有先进模型表现出了优异的性能,此外本文还进行了一系列消融实验,证明了模型的有效性。

关键词：领域泛化医学图像分割迁移学习对抗学习数据增广

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自承认技术债的研究:问题、进展与挑战

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软件学报 2022年第1期33卷 26-54页

作者：郭肇强刘释然谭婷婷李言辉陈林周毓明徐宝文计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023 北京字跳网络技术有限公司北京100086

技术债是一个指以牺牲长期代码质量为代价来实现短期项目目标的隐喻.其中,那些由开发者有意引入项目中的技术债被称为自承认技术债(self-admitted technical debt,SATD),通常以代码注释的形式存在于软件项目中.SATD的存在给软件质量和... 详细信息

技术债是一个指以牺牲长期代码质量为代价来实现短期项目目标的隐喻.其中,那些由开发者有意引入项目中的技术债被称为自承认技术债(self-admitted technical debt,SATD),通常以代码注释的形式存在于软件项目中.SATD的存在给软件质量和鲁棒性带来了巨大挑战.为了识别并且及时地偿还SATD来保障代码质量,研究者从特性分析和识别模型两方面进行了大量研究并且取得了较大的进展.与此同时,相关研究工作中仍存在一些亟待解决的挑战.对近年来国内外学者在该领域的研究成果进行系统性的总结.首先,描述自承认技术债的研究问题.然后,分别从特性分析和识别模型两方面总结相关的研究进展,并对具体的理论和技术途径进行梳理.接着,简要介绍技术债的其他相关技术.最后,指出目前该领域研究过程中面临的挑战并给出建议的研究方向.

关键词：技术债自承认技术债代码注释软件维护质量保障

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持续学习的研究进展与趋势

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计算机研究与发展 2024年第6期61卷 1476-1496页

作者：李文斌熊亚锟范祉辰邓波曹付元高阳计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023 中国科学院空天信息创新研究院北京100094 山西大学计算机与信息技术学院(大数据学院) 太原030006 山西大学大数据学院太原030006

随着深度学习技术的发展与应用,特别是资源受限场景和数据安全场景对序列任务和数据进行快速学习需求的增多,持续学习逐渐成为机器学习领域关注的一个新热点.不同于人类所具备的持续学习和迁移知识的能力,现有深度学习模型在序列学习过... 详细信息

随着深度学习技术的发展与应用,特别是资源受限场景和数据安全场景对序列任务和数据进行快速学习需求的增多,持续学习逐渐成为机器学习领域关注的一个新热点.不同于人类所具备的持续学习和迁移知识的能力,现有深度学习模型在序列学习过程中容易遭受灾难性遗忘的问题.因此,如何在动态、非平稳的序列任务及流式数据中不断学习新知识、同时保留旧知识是持续学习研究的核心.首先,通过对近年来持续学习国内外相关工作的调研与总结,将持续学习方法分为基于回放、基于约束、基于结构三大类,并对这3类方法做进一步的细分.具体而言,根据所使用的样本来源将基于回放的方法细分为采样回放、生成回放、伪样本回放3类;根据训练约束的来源将基于约束的方法细分为参数约束、梯度约束、数据约束3类;根据对于模型结构的使用方式将基于结构的方法细分为参数隔离、模型拓展2类.通过对比相关工作的创新点,对各类方法的优缺点进行总结.其次,对国内外研究现状进行分析.最后,针对持续学习与其他领域相结合的未来发展方向进行展望.

关键词：深度学习知识迁移持续学习灾难性遗忘序列任务

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面向参数化动作空间的多智能体中心化策略梯度分解及其应用

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软件学报 2025年第2期36卷 590-607页

作者：田树聪谢愈张远龙周正春高阳西南交通大学信息科学与技术学院四川成都611756 国防科技大学智能科学学院湖南长沙410073 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

近年来,多智能体强化学习方法凭借AlphaStar、AlphaDogFight、AlphaMosaic等成功案例展示出卓越的决策能力以及广泛的应用前景.在真实环境的多智能体决策系统中,其任务的决策空间往往是同时具有离散型动作变量和连续型动作变量的参数化... 详细信息

近年来,多智能体强化学习方法凭借AlphaStar、AlphaDogFight、AlphaMosaic等成功案例展示出卓越的决策能力以及广泛的应用前景.在真实环境的多智能体决策系统中,其任务的决策空间往往是同时具有离散型动作变量和连续型动作变量的参数化动作空间.这类动作空间的复杂性结构使得传统单一针对离散型或连续型的多智能体强化学习算法不在适用,因此研究能用于参数化动作空间的多智能体强化学习算法具有重要的现实意义.提出一种面向参数化动作空间的多智能体中心化策略梯度分解算法,利用中心化策略梯度分解算法保证多智能体的有效协同,结合参数化深度确定性策略梯度算法中双头策略输出实现对参数化动作空间的有效耦合.通过在Hybrid Predator-Prey场景中不同参数设置下的实验结果表明该算法在经典的多智能体参数化动作空间协作任务上具有良好的性能.此外,在多巡航导弹协同突防场景中进行算法效能验证,实验结果表明该算法在多巡航导弹突防这类具有高动态、行为复杂化的协同任务中有效性和可行性.

关键词：参数化动作空间多智能体强化学习中心化策略梯度分解多巡航导弹突防

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使用多分类器的分布式模型重用技术

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计算机科学与探索 2022年第10期16卷 2310-2319页

作者：李新春詹德川南京大学计算机科学与技术系南京210023 南京大学人工智能学院南京210023 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

传统的机器学习经常采用数据中心化的方式进行训练,然而由于实际应用中的传输开销或者隐私保护限制,数据越来越呈现分散化、隔离化的趋势。分布式训练学习技术为分散在信息孤岛上的数据融合提供了一种解决方案。然而,由于分散化数据本... 详细信息

传统的机器学习经常采用数据中心化的方式进行训练,然而由于实际应用中的传输开销或者隐私保护限制,数据越来越呈现分散化、隔离化的趋势。分布式训练学习技术为分散在信息孤岛上的数据融合提供了一种解决方案。然而,由于分散化数据本身具有天然异质性,本地数据分布经常是非独立同分布的(Non-IID),这给分布式训练带来了挑战。首先,为了应对单一模型难以适配所有异质客户端的难题,在分布式训练的基础上引入了模型重用技术,提出了分布式模型重用框架(DMR)。然后,通过理论分析指出集成学习可以为异构数据提供有效的解决方案,并在此基础之上提出了使用多分类器的分布式模型重用技术(McDMR)。最后,为了减少实际应用过程中的存储、计算和传输开销,继而提出了两种具体的优化方案:使用多头分类器的分布式模型重用(McDMR-MH)和使用随机分类器采样的分布式模型重用(McDMR-SC)。在多个公开数据集上进行实验,实验结果验证了所提方法的有效性。

关键词：学件模型重用多分类器分布式学习集成效率隐私保护

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球谐算子驱动三维激光SLAM闭环检测

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计算机辅助设计与图形学学报 2023年第11期35卷 1731-1742页

作者：李子宽魏明强吴巧云郭延文徐凯李嘉汪俊南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106 安徽大学人工智能学院合肥230601 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210016 国防科技大学计算机学院长沙410073 河海大学地球科学与工程学院南京211100

闭环检测是三维激光SLAM实现自主定位和导航的核心环节.针对目前闭环检测存在高复杂度及低准确度的难题,提出具有旋转不变性的球谐算子(spherical harmonic energy,SHE)与绕Z轴旋转不变的球谐算子(spherical harmonic Z-energy,SHZE);结... 详细信息

闭环检测是三维激光SLAM实现自主定位和导航的核心环节.针对目前闭环检测存在高复杂度及低准确度的难题,提出具有旋转不变性的球谐算子(spherical harmonic energy,SHE)与绕Z轴旋转不变的球谐算子(spherical harmonic Z-energy,SHZE);结合SHE和SHZE的优势,通过两步搜索提出一种三维激光SLAM闭环检测算法SH-LCD,在提高信息丰富度的同时降低了闭环检测计算的复杂度,具有较强的特征提取能力与普适性.在KITTI,NCLT和Complex Urban这3个公共基准数据集上的闭环检测实验结果表明,SH-LCD算法的闭环检测精度优于最新的闭环检测方法,包括Scan Context,M2DP,OverlapNet等;此外,该算法闭环检测效率高,计算算子与算子匹配消耗的时间仅需约12.0 ms和2.3 ms,满足SLAM实时性的要求.

关键词：三维激光SLAM 闭环检测全局算子球谐函数球谐变换

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局部协同视角下的鲁棒标记分布学习

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模式识别与人工智能 2021年第1期34卷 44-57页

作者：徐苏平商琳周宇杰南京大学计算机科学与技术系南京210023 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

已有标记分布学习(LDL)算法在一定程度上破坏不同标记间的关联性及标记分布的整体结构,同时,大多仅以提升标记分布的预测性能为目的,忽略计算代价和噪声鲁棒性在实际应用中的重要性.为了缓解上述不足,文中提出基于局部协同表达的标记分... 详细信息

已有标记分布学习(LDL)算法在一定程度上破坏不同标记间的关联性及标记分布的整体结构,同时,大多仅以提升标记分布的预测性能为目的,忽略计算代价和噪声鲁棒性在实际应用中的重要性.为了缓解上述不足,文中提出基于局部协同表达的标记分布学习算法(LCR-LDL).在LCR-LDL中,一个未标记样本可被视作由该未标记样本邻域构建的局部字典的协同表达,表达系数中的鉴别信息可用于重构未标记样本的标记分布.在15个真实的LDL数据集上的实验表明,LCR-LDL不仅可有效提升LDL的预测性能,而且具有较强的鲁棒性和轻量级的计算开销.

关键词：标记分布学习(LDL) 多标记学习标记多义性稀疏字典学习鲁棒性

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基于区块链的协作式位置隐私保护机制

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小型微型计算机系统 2023年第2期44卷 413-421页

作者：汪悦沈航田一博南京工业大学计算机科学与技术学院南京211816 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

传统协作式位置隐私保护方案大多假设在协作组构造过程中用户是诚实可信.然而现实环境下,用户协作过程中存在自利(如:请求用户泄露协作用户的真实位置给不诚信实体)或者欺骗(如:协作用户提供虚假位置导致服务提供商能够识别出请求用户... 详细信息

传统协作式位置隐私保护方案大多假设在协作组构造过程中用户是诚实可信.然而现实环境下,用户协作过程中存在自利(如:请求用户泄露协作用户的真实位置给不诚信实体)或者欺骗(如:协作用户提供虚假位置导致服务提供商能够识别出请求用户的真实位置)行为,从而带来用户位置隐私信息泄露等问题,严重威胁用户的生命财产安全.区块链作为一种分布式的存储框架,存在以下优点:可追溯性、透明公开及不可篡改等,正因为如此,本文提出基于区块链的用户协作式位置隐私保护方案.考虑群组内用户通过协作转发和空间伪装保护位置隐私需求的场景.本文首先基于博弈理论分析协作过程中请求发起者与协作者的行为;其次,构建信誉机制将用户行为与收益结合;再次,利用区块链记录用户间的转发行为及信誉值并以此作为证据,惩罚有恶意行为的用户,使其作为请求发起者时不能得到其他用户的协作来约束用户的自利性.最后,设计奖励激励机制,保证用户的诚实转发行为,形成互利且公平的生态.安全分析表明,所提出的方案能够有效阻止用户的恶意行为,促进群组内用户的诚信合作.此外,通过与基准方案相比较,本方案位置隐私泄露概率降低了50%,具有较好的隐私保护效果.

关键词：位置隐私保护区块链激励机制协作博弈信誉值

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基于曲率指导的B样条飞机进气道几何设计

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计算机辅助设计与图形学学报 2023年第12期35卷 1822-1832页

作者：魏明强何雪滟吴梦郭延文谭慧俊南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京210016 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 南京理工大学数学与统计学院南京210094 南京航空航天大学能源与动力学院南京210016

进气道能够捕获来流,按一定流量、流速和畸变向发动机供气.作为飞机推进系统的起始部件,进气道直接影响飞机发动机的工作效率、性能和安全性.针对进气道自由曲面构型的特点,提出基于曲率指导的B样条进气道几何设计方法.首先给定控制点... 详细信息

进气道能够捕获来流,按一定流量、流速和畸变向发动机供气.作为飞机推进系统的起始部件,进气道直接影响飞机发动机的工作效率、性能和安全性.针对进气道自由曲面构型的特点,提出基于曲率指导的B样条进气道几何设计方法.首先给定控制点、节点数据,构造C2光滑约束的B样条关键截线,避免产生台阶效应而影响进气道性能;其次将计算过渡截线的离散点坐标,转化为利用过渡截线导数值反求所对应的B样条曲线,减小在复原曲线过程中计算离散点带来的累积误差;最后将上述B样条曲线拟合为B样条张量积曲面结构,减少格式转换造成的信息损失.该方法已集成在某型号进气道建模系统中,可快速、交互式地完成由任意进气口截线到出气口截线的光滑过渡.实验结果表明,建模得到的进气道曲面结构精确性较高、通用性较好,一定程度上减少了对国外相关CAD航空工业软件的依赖,可以为后续基于数值优化的几何设计与流体仿真一体化提供技术支撑.

关键词：飞机进气道几何建模曲率指导 B样条曲面拟合

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