检索结果-内蒙古大学图书馆

陕西师范大学学报（自然科学版） 2023年第5期51卷 67-74页

作者：蒋珂谭晓阳南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京210000 模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室(南京航空航天大学) 江苏南京210000

针对3D人脸重建方法在贴图时忽视对纹理处理的设计,仅进行仿射变换和插值,其中仿射变换会导致其生成图像的高频分量遭到损坏,尤其是给出嘴部姿态不同的源、目标人像时,会造成人像的嘴部纹理缺失,而插值方法会造成灰度不连续现象;提出一... 详细信息

针对3D人脸重建方法在贴图时忽视对纹理处理的设计,仅进行仿射变换和插值,其中仿射变换会导致其生成图像的高频分量遭到损坏,尤其是给出嘴部姿态不同的源、目标人像时,会造成人像的嘴部纹理缺失,而插值方法会造成灰度不连续现象;提出一种增强的3D人脸替换方法,称为基于生成-重建的人脸替换(generative reconstructed face swap,GRFS)。GRFS将对抗生成网络应用于对3D人脸替换结果的纹理修复,包括两个子网络:嘴部修复网络(mouth restoration network,MRN)以及局部修复生成网络(generative local restoration network,GLRN)。MRN用于修复人像的嘴部细节,GLRN用于修复3D人脸重建过程中损坏的高频分量,并使得异常的不连续灰度变得光滑。实验结果表明,GRFS可以在给定单对源、目标人像的情况下生成逼真的人脸替换结果,且在不同实验环境下的表现好于主流人脸替换算法。

关键词：人脸替换 3D人脸重建纹理修复生成对抗网络自监督学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于遗传算法的概率假设-保证验证方法与实现

引用

南京邮电大学学报（自然科学版） 2019年第6期39卷 54-61页

作者：马艳曹子宁南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京211106 南京航空航天大学高安全系统的软件开发与验证技术工业和信息化部重点实验室江苏南京211106 南京航空航天大学模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室江苏南京211106 光电控制技术重点实验室河南洛阳471023

概率假设-保证推理(Probabilistic Assume-Guarantee Reasoning)是一种用于缓解随机模型检测中状态空间爆炸的方法,其将整个系统的验证分解为对较小组件的验证,组合较小组件的验证结果以达到对整个系统的验证。针对目前基于学习的概率假... 详细信息

概率假设-保证推理(Probabilistic Assume-Guarantee Reasoning)是一种用于缓解随机模型检测中状态空间爆炸的方法,其将整个系统的验证分解为对较小组件的验证,组合较小组件的验证结果以达到对整个系统的验证。针对目前基于学习的概率假设-保证推理过程的缺陷:因学习假设过程中所有中间结果都需要存储而造成很高的空间复杂度,提出一种基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)学习假设的概率假设-保证推理方法,并将其用于组合验证MDP的正则安全性质。遗传算法本质上是一种随机算法,它的正确性通过满足训练集中的所有约束条件保证。该方法不需要记录中间结果,只需记录问题域和训练集的编码。因此,大大降低了产生假设的空间复杂度。实现了该概率假设-保证推理框架的原型工具,并通过领导人选举协议的实例对比了其有效性。

关键词：随机模型检测假设-保证推理遗传算法正则安全性

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于高斯过程回归的连续式风洞马赫数控制

引用

空气动力学学报 2019年第3期37卷 480-487页

作者：高赫刘学军郭晋吕宏强南京航空航天大学计算机科学与技术学院模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室南京211106 空气动力学国家重点实验室绵阳621000 软件新技术与产业化协同创新中心南京210023 中国航空工业空气动力研究院沈阳110034 南京航空航天大学航空学院南京210016

在风洞实验中保持实验段马赫数的稳定对实验的成功具有重要意义。传统的PID控制算法具有一定时滞性,不能满足连续变迎角实验模式下马赫数的控制精度要求。针对这一缺陷,提出了一种基于高斯过程回归的前馈控制策略,结合PID控制器共同完... 详细信息

在风洞实验中保持实验段马赫数的稳定对实验的成功具有重要意义。传统的PID控制算法具有一定时滞性,不能满足连续变迎角实验模式下马赫数的控制精度要求。针对这一缺陷,提出了一种基于高斯过程回归的前馈控制策略,结合PID控制器共同完成马赫数控制任务。首先,对原始数据执行了预处理操作,将数据集中的异常数据进行清洗并且对清洗后的数据进行标准化;其次,选取迎角、实时马赫数、实验段截面积作为高斯过程回归模型的输入,压缩机转速作为输出,采用随机划分数据集与分组划分数据集两种策略进行建模,并将高斯过程回归与常用回归模型的预测精度进行了比较;最后,给出了利用高斯过程回归预测结果及预测置信度进行PID反馈控制的方法。实验结果表明高斯过程回归对风洞实验数据具有很好的建模能力,基于高斯过程回归的前馈控制与PID结合的控制策略能够提高连续变迎角模式下的马赫数控制精度。

关键词：风洞马赫数控制连续变迎角实验模式高斯过程回归预测机器学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度哈希网络的车型识别方法

引用

计算机技术与发展 2020年第1期30卷 7-12页

作者：费东炜孙涵南京航空航天大学计算机科学与技术学院模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室

针对车型识别任务的特点,设计了一种基于深度哈希网络的车型识别方法,实现了在类间差异不明显、样本量较少的情况下进行车型检索和分类。对数据增广方法进行研究,针对车型数据集的特点,提出了适用于车型识别的数据增广方法,有效提升了... 详细信息

针对车型识别任务的特点,设计了一种基于深度哈希网络的车型识别方法,实现了在类间差异不明显、样本量较少的情况下进行车型检索和分类。对数据增广方法进行研究,针对车型数据集的特点,提出了适用于车型识别的数据增广方法,有效提升了小样本车型识别的准确率。深度哈希网络采用改进的HashNet网络来快速学习车辆的二值特征表达,针对深度哈希网络使用全连接层导致参数过多的问题,提出了HashNet-GAP网络,以全局平均池化层替换了HashNet中的部分全连接层。相对于HashNet网络,大幅度减少了参数数量,提升了前向计算速度和网络性能。实验结果表明,该车型识别方法能够对类间差距很小的不同车型进行有效识别,在小样本数据集上取得80.0%的Top1准确率,并且能够显著降低模型的存储消耗和内存消耗。

关键词：车型识别卷积神经网络数据增广全局平均池化深度哈希网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于全卷积神经网络的单幅隧道图像裂纹提取算法

引用

计算机工程与科学 2022年第5期44卷 845-854页

作者：仇静博燕雪峰汪俊郭延文魏明强南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京211106 南京航空航天大学模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室江苏南京211106 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

提出一种基于全卷积神经网络的单幅隧道图像裂纹提取算法,能够有效避免复杂背景下的伪裂纹噪声点干扰,实现对隧道裂纹的精确分割。首先,构建深度残差网络模型提取裂纹特征;其次,使用改进的全卷积神经网络中的反卷积操作恢复裂纹特征图... 详细信息

提出一种基于全卷积神经网络的单幅隧道图像裂纹提取算法,能够有效避免复杂背景下的伪裂纹噪声点干扰,实现对隧道裂纹的精确分割。首先,构建深度残差网络模型提取裂纹特征;其次,使用改进的全卷积神经网络中的反卷积操作恢复裂纹特征图的尺寸和裂纹细节;为了提升裂缝提取的精细程度,提出一个细节修复模块来保持裂缝的完整性与边缘细节;最后,公开一个裂纹数据集NUAACrack-2000,包含2 000幅隧道裂纹图像与精准标注标签。实验表明,提出的算法在避免噪声点干扰方面优于传统图像分割算法;在保留提取裂纹的整体性以及边缘细节处理方面优于基于机器学习的主流裂纹提取算法。

关键词：裂纹提取图像分割 NUAACrack-2000 全卷积神经网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

部分域适应研究综述

引用

软件学报 2023年第12期34卷 5597-5613页

作者：田青储奕孙赫阳吴一昕陈松灿南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044 教育部数字取证工程研究中心(南京信息工程大学) 江苏南京210044 南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京210016 模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室(南京航空航天大学) 江苏南京210016

域适应通过将源域知识迁移到任务相似的目标域,旨在辅助后者更好地学习.当目标域的数据标签集为源域标签的子集时,该类场景的域适应称为部分或偏域适应(partial domain adaption,PDA).相比一般的域适应,尽管PDA更具普遍性,但也更具挑战... 详细信息

域适应通过将源域知识迁移到任务相似的目标域,旨在辅助后者更好地学习.当目标域的数据标签集为源域标签的子集时,该类场景的域适应称为部分或偏域适应(partial domain adaption,PDA).相比一般的域适应,尽管PDA更具普遍性,但也更具挑战性,相关研究较少,尤其缺少系统的综述.为此,旨在弥补这一欠缺,对现有PDA方法进行全面回顾、分析和总结,为相关社区提供主题研究概貌和参考.首先针对PDA背景、概念和应用领域进行概况总结.其次,根据方法的建模特点,PDA被划分为促进正迁移和抑制负迁移两大类,进而分别作出回顾和分析.然后,对常用的实验基准数据集进行归类和总结.最后,对现有PDA工作存在的问题进行了分析,并提出了其未来可能的发展方向.

关键词：域适应部分域适应促进正迁移抑制负迁移

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种Anchor Free的无人机检测方法

引用

计算机技术与发展 2021年第1期31卷 54-60页

作者：耿文孙涵南京航空航天大学计算机科学与技术学院/人工智能学院江苏南京211106 南京航空航天大学模式分析与机器智能工信部重点实验室江苏南京211106

目前几乎所有最先进的目标检测方法都依赖于预先定义的anchor,但是由于anchor的存在,网络会增加与anchor相关的计算开销,而且在现实世界中,目标尺度多种多样,比如地对空拍摄的无人机目标,预先定义的anchor不可能穷举所有的无人机尺度。... 详细信息

目前几乎所有最先进的目标检测方法都依赖于预先定义的anchor,但是由于anchor的存在,网络会增加与anchor相关的计算开销,而且在现实世界中,目标尺度多种多样,比如地对空拍摄的无人机目标,预先定义的anchor不可能穷举所有的无人机尺度。因此,该文抛弃预先定义的anchor,采用anchor free的方法来检测无人机。该anchor free方法以目标中心区域的像素为训练样本来逐像素预测边界框的偏移量。针对地对空拍摄的无人机目标大部分都是小尺度的情况,采用高分辨率网络HRNet作为主干网络来提取小目标细粒度的特征,从而提高小目标检测的精度。相对于基于anchor的目标检测方法,该网络框架简单、灵活,并且可以自适应地预测无人机目标的边界框。在自己设计的无人机数据集上,该方法获得了更高的召回率和精确率。

关键词：目标检测 anchor free 无人机检测小目标检测逐像素预测 HRNet

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于轻量级深度哈希网络的细粒度图像检索

引用

计算机技术与发展 2021年第10期31卷 128-133页

作者：范业嘉孙涵南京航空航天大学计算机科学与技术学院模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室江苏南京211106

深度哈希利用端到端的框架同时进行特征学习及哈希编码,两者相互促进,提取到合适的特征以及生成优质的哈希码。然而,深度哈希方法在图像检索研究中仍面临一些挑战:(1)大多数现有的深度哈希方法使用复杂的神经网络作为基础网络,网络参数... 详细信息

深度哈希利用端到端的框架同时进行特征学习及哈希编码,两者相互促进,提取到合适的特征以及生成优质的哈希码。然而,深度哈希方法在图像检索研究中仍面临一些挑战:(1)大多数现有的深度哈希方法使用复杂的神经网络作为基础网络,网络参数增多,模型越来越大,在一些移动端和嵌入式设备上很难写入几十甚至上百MB的模型。(2)目前,大多数深度哈希方法使用具有高时间复杂度的损失函数来保留原始数据空间和哈希编码之间的相似性,无法在时间和准确性上实现双赢。针对上述问题,文中利用轻量级网络作为主干网络,并针对细粒度图像类内距离大、类间距离小的特点,提出跨层的多尺度Non-Local模块进行特征融合。其次,在分类层之前加入哈希编码层,同时利用简单且有效的交叉熵损失代替复杂的成对相似性保留损失。实验结果证明,在三个公开的细粒度图像数据集上,与其他先进的图像检索算法相比,文中提出的方法在检索性能上具有明显的优势,其top1的检索精度均可达80%以上,且超出第二名10%以上。

关键词：深度哈希网络细粒度图像检索多尺度特征融合轻量级网络哈希编码层

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

用于推荐系统的图卷积交叉网络

引用

计算机与数字工程 2021年第12期49卷 2579-2584,2594页

作者：王玮皓南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106 模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室南京211106

推荐系统中,因子分解机(FM)等特征交叉模型通常孤立地对待每个用户-物品交互样本,无法显式地利用样本中对象之间的隐含关系,造成了信息孤岛问题,导致学到的特征嵌入不是是最优的、冷门物品无法获得精准的推荐。因此,论文提出结合图表示... 详细信息

推荐系统中,因子分解机(FM)等特征交叉模型通常孤立地对待每个用户-物品交互样本,无法显式地利用样本中对象之间的隐含关系,造成了信息孤岛问题,导致学到的特征嵌入不是是最优的、冷门物品无法获得精准的推荐。因此,论文提出结合图表示学习和特征交叉的图卷积交叉网络(GraphCross):图卷积部分利用不同训练样本中对象的关联性构建异构图,并在此基础之上进行图卷积,使得生成的对象嵌入囊括其紧密相关的邻域节点对象的信息,破除了样本的孤立状态;特征交叉部分为FM模型,利用图卷积网络生成的对象嵌入构建特征交叉。GraphCross亦可推广为基于图表示学习-特征交叉的推荐算法框架。实验结果表明,利用图结构可有效提升推荐系统性能,尤其是针对冷门物品的推荐。

关键词：推荐系统图卷积网络因子分解机特征交叉

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

复杂环境下的冰箱金属表面缺陷检测

引用

计算机应用 2021年第1期41卷 270-274页

作者：袁野谭晓阳南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106 模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室(南京航空航天大学) 南京211106 软件新技术与产业化协同创新中心南京211106

为了提升冰箱金属表面的缺陷检测效率,从而应对复杂的生产情况,提出了Metal-YOLOv3模型。使用随机参数变换,将缺陷数据进行了数百倍的扩充,改变原有YOLOv3模型的损失函数,引入了基于完整交并比(CIoU)所设计的CIoU损失函数,用缺陷的分布... 详细信息

为了提升冰箱金属表面的缺陷检测效率,从而应对复杂的生产情况,提出了Metal-YOLOv3模型。使用随机参数变换,将缺陷数据进行了数百倍的扩充,改变原有YOLOv3模型的损失函数,引入了基于完整交并比(CIoU)所设计的CIoU损失函数,用缺陷的分布特性来降低非极大值抑制算法的阈值,并基于K均值聚类算法计算出更适合数据特点的先验框(anchors)值以提升检测精度。在一系列的实验后,发现Metal-YOLOv3模型在检测速度上远胜于主流的区域卷积神经网络(R-CNN)模型,每秒传输帧数(FPS)达到7.59,是Faster R-CNN的14倍,而且平均精确度(AP)也达到了88.96%,比Faster R-CNN高11.33个百分点,说明所提模型同时具备良好的鲁棒性与泛化性能。可见该方法具备有效性,能实际应用于金属制品的生产。

关键词：金属表面缺陷冰箱损失函数 YOLOv3 完整交并比

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：