检索结果-内蒙古大学图书馆

北京邮电大学学报 2025年第1期48卷 59-65页

作者：王健明罗平杨青青彭艺昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500 昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500

视频监控系统具有显著的分布式特性,适当的分布式视频采样方法能够降低采样端复杂度。由于压缩感知也具有分布式特性,其在分布式视频采样方法中具有很大的应用潜力。为了推进压缩感知在分布式监控视频系统中的应用,对自适应速率压缩感... 详细信息

视频监控系统具有显著的分布式特性,适当的分布式视频采样方法能够降低采样端复杂度。由于压缩感知也具有分布式特性,其在分布式视频采样方法中具有很大的应用潜力。为了推进压缩感知在分布式监控视频系统中的应用,对自适应速率压缩感知进行了研究。基于统计特征估计,根据压缩感知测量值估计出未知原始视频子块的均值和方差并对子块快速聚类,再估计各聚类中子块的稀疏度进而合理分配采样率,实现视频自适应速率压缩感知,在视频重建质量没有下降和不显著增加采样端复杂度的情况下降低了采样率消耗。仿真结果表明,所提方法能够合理分配采样率,且采样计算复杂度符合实际采样设备要求。

关键词：监控视频压缩感知自适应速率采样统计特征估计子块聚类稀疏表示

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SG-UNet:基于全局注意力和自校准卷积增强的黑色素瘤分割模型

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南方医科大学学报 2025年

作者：计寰宇王蕊高盛祥车文刚昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明城市学院数据科学与工程学院昆明理工大学云南省人工智能重点实验室昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室

目的提出了一种新的黑色素瘤分割模型SG-UNet，以提高黑色素瘤皮肤镜图像的精确分割。通过分割后边界特征评估，可以更准确地识别诊断黑色素瘤从而辅助早期诊断。方法使用一种U形结构的卷积神经网络UNet，对其主干、跳跃连接和下采样... 详细信息

目的提出了一种新的黑色素瘤分割模型SG-UNet，以提高黑色素瘤皮肤镜图像的精确分割。通过分割后边界特征评估，可以更准确地识别诊断黑色素瘤从而辅助早期诊断。方法使用一种U形结构的卷积神经网络UNet，对其主干、跳跃连接和下采样池化部分进行改进。在主干部分，我们将UNet的下采样部分参考Vgg的结构将卷积数量由10个增加到13个加深网络层次来捕获更加精细的特征表示。为了进一步提升特征提取和细节识别的能力，主干部分将传统的卷积替换为自校准卷积增强模型对空间维度和通道维度特征的捕获能力。同时，在池化部分将哈尔小波下采样替换原有的池化层实现更有效的多尺度特征融合，并降低特征图的空间分辨率。接着将全局注意力机制融入到每一层的跳跃连接中更好地理解图像的上下文信息。结果实验结果表明SG-UNet在ISIC 2017和ISIC 2018数据集上的分割效果对比目前其他先进分割模型得到明显提升。在ISIC2017和ISIC 2018数据集上Dice,IoU分别达到了92.41%,86.62%和92.31%,86.48%。结论实验结果证实，所提出的方法能够有效实现黑色素瘤的精确分割。

关键词：图像分割全局注意力机制黑色素瘤 UNet 自校准卷积哈尔小波下采样 SG-UNet

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铝硅合金实体关系抽取数据集的构建方法

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浙江大学学报（工学版） 2022年第2期56卷 245-253页

作者：刘英莉吴瑞刚么长慧沈韬昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500

针对材料领域没有适合材料实体关系抽取技术研究工作的公开数据集这一问题,通过研究高硅铝合金喷射沉积文献提出铝硅合金实体关系抽取数据集的构建方法.在材料领域专家的指导下制定铝硅合金实体关系抽取数据集的构建标准,并根据构建标... 详细信息

针对材料领域没有适合材料实体关系抽取技术研究工作的公开数据集这一问题,通过研究高硅铝合金喷射沉积文献提出铝硅合金实体关系抽取数据集的构建方法.在材料领域专家的指导下制定铝硅合金实体关系抽取数据集的构建标准,并根据构建标准对收集的数据进行实体标注和关系标注.在标注完成后,通过数据预处理生成铝硅合金实体关系抽取数据集.通过实体关系联合抽取模型进行实验,验证该数据集可以应用于实体关系抽取任务.与公开数据集相比,材料数据集句子的语义和语法更为复杂,长句更多,导致实体关系联合抽取模型在材料数据集上的表现略差.针对上述问题,在实体关系联合抽取模型上加入自注意力机制,使该模型整体的F1值提高了约5.8%.该数据集的构建方法具有普适性,可以通过该构建方法构建材料数据集.

关键词：数据集构建标准数据标注实体关系联合抽取模型自注意力机制

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基于毫米波雷达点云和视觉信息差异性特征注意力融合的3D目标检测

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光电子．激光 2023年第1期34卷 26-33页

作者：李艳沈韬曾凯昆明理工大学信息工程与自动化学院云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500

自动驾驶中传感器融合是感知系统的重要组成部分,雷达点云信息和视觉信息融合可以提高车辆的感知能力.然而现有的研究将雷达点投影到图像上时只是对雷达点简单的增加高度,无法提供更加准确的横向信息,缺乏空间信息.同时对两个模态只是... 详细信息

自动驾驶中传感器融合是感知系统的重要组成部分,雷达点云信息和视觉信息融合可以提高车辆的感知能力.然而现有的研究将雷达点投影到图像上时只是对雷达点简单的增加高度,无法提供更加准确的横向信息,缺乏空间信息.同时对两个模态只是进行简单的融合,虽然产生了一个联合表征,但不足以充分捕捉两种模态之间的复杂联系.文中同时增加了雷达点云的宽度来进行空间信息增强,另外设计了一种利用差异性特征注意力融合的方法,使两个模态进行跨模态交互融合.本文在具有挑战性的nuScenes数据集上对模型进行了评估,提出的模型的NDS评分和mAP分别达到了 46.3％和33.9％,体现了优秀的性能.

关键词：差异性特征注意力空间信息增强跨模态融合 3D目标检测

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融合类别注意力的铝硅合金显微图像分割方法

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数据采集与处理 2023年第3期38卷 574-585页

作者：沈韬金凯司昌凯郑剑锋刘英莉昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650093 云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

为了提取铝硅合金显微图像的初晶硅区域,提出一种结合类别注意力块(Class attention block,CAB)的改进模型类别注意力网络(Class attention network,CA-Net)。类别注意力块从特征图中计算各通道与每个类别的相关性信息,并将不同类别的... 详细信息

为了提取铝硅合金显微图像的初晶硅区域,提出一种结合类别注意力块(Class attention block,CAB)的改进模型类别注意力网络(Class attention network,CA-Net)。类别注意力块从特征图中计算各通道与每个类别的相关性信息,并将不同类别的相关性信息融合产生注意力权重,以使特征通道的权重与其对任务类别的贡献相关,从而增强重要特征的表达,并抑制无关特征的干扰。在铝硅合金显微图像数据集上进行实验,本文提出的方法在Dice系数、Jaccard相似度、敏感度、特异度和分割准确率上的结果分别为94.82%、90.16%、94.54%、98.80%和97.97%。相比CCNet、SPNet和TA-Net等方法,CA-Net能够有效改进铝硅合金显微图像中初晶硅区域的分割效果。

关键词：铝硅合金显微图像图像分割注意力机制卷积神经网络深度学习

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面向边缘计算资源分配的防假名拍卖机制

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小型微型计算机系统 2024年第5期45卷 1046-1053页

作者：张震东付晓东刘骊彭玮昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

边缘计算激励机制可以激励用户参与到资源分配的过程中来.为防范不诚实用户对资源分配的操纵,现有激励机制致力于使参与者在投标时给出他们的真实估值,但未考虑对假名攻击的对抗策略.为解决现有机制缺乏对抗假名攻击的能力这一问题,首先... 详细信息

边缘计算激励机制可以激励用户参与到资源分配的过程中来.为防范不诚实用户对资源分配的操纵,现有激励机制致力于使参与者在投标时给出他们的真实估值,但未考虑对假名攻击的对抗策略.为解决现有机制缺乏对抗假名攻击的能力这一问题,首先,对假名攻击投标决策手段进行分析,设计了假名过滤算法和结合边缘服务器成本的最小临界值定价算法,假名过滤算法剔除可能的假名用户,定价算法则保证了假名用户无法通过操纵临界价格提高效用.然后,证明了该防假名拍卖机制满足真实性和个体理性,此外还证明了该机制对假名攻击具有抗操纵性.实验结果表明,该机制能够在满足真实性的同时,保证用户无法通过单方面发起假名攻击增加效用.

关键词：边缘计算资源分配组合拍卖防假名拍卖

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一种基于多模态特征提取的医学视觉问答方法

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小型微型计算机系统 2024年第3期45卷 676-683页

作者：吴松泽刘利军黄青松孔凡彦刘骊付晓东昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650504 云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

随着深度学习在医疗领域的快速发展,医学视觉问答(Med-VQA)吸引了研究人员的广泛关注.现有的Med-VQA方法大都使用权重参数共享的同一特征提取网络对多模态医学影像进行特征提取,在一定程度上忽略了不同模态医学影像的差异性特征,导致对... 详细信息

随着深度学习在医疗领域的快速发展,医学视觉问答(Med-VQA)吸引了研究人员的广泛关注.现有的Med-VQA方法大都使用权重参数共享的同一特征提取网络对多模态医学影像进行特征提取,在一定程度上忽略了不同模态医学影像的差异性特征,导致对特定模态特征提取时引入其它模态的噪声特征,使得模型难以关注到不同模态医学影像中的关键特征.针对上述问题,本文提出一种基于多模态特征提取的医学视觉问答方法.首先,对医学影像进行模态识别,根据模态标签指导输入参数不共享的特征提取网络以获得不同模态影像的差异性特征;然后,设计了一种面向Med-VQA的卷积降噪模块以降低医学影像不同模态特征的噪声信息;最后,采用空间与通道注意力模块进一步增强不同模态差异性特征的关注度.在Med-VQA公共数据集Slake上得到的实验结果表明,本文提出方法能有效提高Med-VQA的准确率.

关键词：医学视觉问答多模态特征提取卷积神经网络注意力机制

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三分支坐标注意力机制的研究

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小型微型计算机系统 2024年第10期45卷 2485-2491页

作者：何强杨云飞冯松昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

各类注意力机制模块被表明嵌入深度学习网络中能更充分地提取特征信息.这些机制在通道或空间特征提取方面、两者交互方面仍有优化的空间.本文提出了一种复合型三分支注意力机制(Triplet Coordinate Attention,TCA),该机制基于三分支注... 详细信息

各类注意力机制模块被表明嵌入深度学习网络中能更充分地提取特征信息.这些机制在通道或空间特征提取方面、两者交互方面仍有优化的空间.本文提出了一种复合型三分支注意力机制(Triplet Coordinate Attention,TCA),该机制基于三分支注意力机制(Triplet Attention,简称TA),引入坐标注意力机制(Coordinate Attention,简称CA)更好地提取空间交互注意力和通道空间交互注意力.TCA机制的参数量和运算量均不大,能够嵌入各种主干网络中.本文在图像分类数据集miniImageNet、目标检测数据集VOC2007和2012上做了大量对比实验,结果表明,网络模型嵌入TCA能进一步提升精度.特别是,较CA和TA在MobileNetV2图像分类任务中Top-1准确率分别提高了1.01%,1.62%;在MobileNetV3+SSDLite目标检测任务上AP50精度分别提高0.5%、2.0%.

关键词：注意力机制交互注意力图像分类目标检测

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融入三维语义特征的常识推理问答方法

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计算机应用 2024年第1期44卷 138-144页

作者：王红斌房晓江虹昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 云南省人工智能重点实验室(昆明理工大学) 昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室(昆明理工大学) 昆明650500

现有使用预训练语言模型和知识图谱的常识问答方法主要集中于构建知识图谱子图及跨模态信息结合的研究,忽略了知识图谱自身丰富的语义特征,且缺少对不同问答任务的知识图谱子图节点相关性的动态调整,导致预测准确率低。为解决以上问题,... 详细信息

现有使用预训练语言模型和知识图谱的常识问答方法主要集中于构建知识图谱子图及跨模态信息结合的研究,忽略了知识图谱自身丰富的语义特征,且缺少对不同问答任务的知识图谱子图节点相关性的动态调整,导致预测准确率低。为解决以上问题,提出一种融入三维语义特征的常识推理问答方法。首先提出知识图谱节点的关系层级、实体层级、三元组层级三维语义特征量化指标;其次,通过注意力机制动态计算关系层级、实体层级、三元组层级三种维度的语义特征对不同实体节点间的重要性;最后,通过图神经网络进行多层聚合迭代嵌入三维语义特征,获得更多的外推知识表示,更新知识图谱子图节点表示,提升答案预测精度。与QA-GNN常识问答推理方法相比,所提方法在CommonsenseQA数据集上的验证集和测试集的准确率分别提高了1.70个百分点和0.74个百分点,在OpenBookQA数据集上使用AristoRoBERTa数据处理方法的准确率提高了1.13个百分点。实验结果表明,所提出的融入三维语义特征的常识推理问答方法能够有效提高常识问答任务准确率。

关键词：常识问答知识图谱图神经网络语义特征注意力机制

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基于MADDPG的无人机辅助通信功率分配算法

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光电子．激光 2023年第3期34卷 306-313页

作者：陈剑杨青青彭艺昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500

针对多无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)作为空中基站辅助通信的吞吐量和公平性问题,提出了一种基于多智能体深度确定性策略梯度算法(multi-agent deep deterministic policy gradient algorithms,MADDPG)的功率分配算法,该算法通... 详细信息

针对多无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)作为空中基站辅助通信的吞吐量和公平性问题,提出了一种基于多智能体深度确定性策略梯度算法(multi-agent deep deterministic policy gradient algorithms,MADDPG)的功率分配算法,该算法通过联合优化UAV基站的功率分配和用户接入以提高系统吞吐量和公平性。本文首先构建了UAV基站为地面建立通信服务的三维场景,然后通过联合功率、用户关联和UAV位置约束,构建了吞吐量和公平性最大化的问题模型。考虑到该问题的复杂性,本文将所构建的优化问题建模为马尔科夫决策过程(Markov decision process,MDP),通过引入深度确定性策略梯度算法(deep deterministic policy gradient algorithm,DDPG)解决该问题。仿真结果表明,本文提出的基于MADDPG的UAV基站功率分配算法与其他算法相比,可以有效地提升系统的吞吐量和用户的公平性,提高通信的服务质量。

关键词：无人机(UAV) 功率分配深度强化学习(DRL) 吞吐量通信公平性

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