检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与设计 2025年第1期46卷 206-213页

作者：周泽政陈东方王晓峰武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065

稀疏目标检测器Sparse R-CNN算法缺少对目标间关系的建模,导致网络对全局特征信息的利用较差,使检测效果不佳。为解决上述问题,提出关联交互模块,通过融合可学习的参数和与图像数据相关的目标间关联特征数据,增强目标之间的关联性;提出... 详细信息

稀疏目标检测器Sparse R-CNN算法缺少对目标间关系的建模,导致网络对全局特征信息的利用较差,使检测效果不佳。为解决上述问题,提出关联交互模块,通过融合可学习的参数和与图像数据相关的目标间关联特征数据,增强目标之间的关联性;提出双边注意力机制,通过融合实例交互注意力信息和物体与物体间的关联注意力信息,增强对全局特征的交互。基于PASCAL VOC和MS COCO数据集的实验结果表明,该方法能够有效提升检测精度,整体性能优于原方法。

关键词：目标检测深度学习稀疏网络关联实例交互全局特征注意力机制

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于特征增强和语义相关性匹配的图像文本检索方法

引用

计算机应用 2024年第1期44卷 16-23页

作者：陈佳张鸿武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430081 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室(武汉科技大学) 武汉430081

为实现图像文本检索中图像与文本的精确语义连接,提出一种基于特征增强和语义相关性匹配(FESCM)的图像文本检索方法。首先,通过特征增强表示模块,引入多头自注意力机制增强图像区域特征和文本单词特征,以减少冗余信息对图像区域和文本... 详细信息

为实现图像文本检索中图像与文本的精确语义连接,提出一种基于特征增强和语义相关性匹配(FESCM)的图像文本检索方法。首先,通过特征增强表示模块,引入多头自注意力机制增强图像区域特征和文本单词特征,以减少冗余信息对图像区域和文本单词对齐的干扰;其次,通过语义相关性匹配模块,不仅利用局部匹配捕获局部显著对象之间的对应相关性,还把图像背景信息融入图像全局特征,利用全局匹配实现精确的全局语义相关性;最后,通过局部匹配分数和全局匹配分数获取图像和文本的最终匹配分数。实验结果表明,基于FESCM的图像文本检索方法在Flickr8k和Flickr30k基准数据集上的召回率总值比扩展的视觉语义嵌入方法分别提升了5.7和7.5个百分点,在MS-COCO数据集比双流层次相似度推理方法提升了3.7个百分点。因此该方法可以有效提高图像文本检索的准确度,实现图像与文本的语义连接。

关键词：图像文本检索特征增强表示多头自注意力机制语义相关性匹配

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于半监督和多尺度级联注意力的超声颈动脉斑块分割方法

引用

计算机应用 2024年第8期44卷 2604-2610页

作者：李晨倩刘俊武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430081 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室(武汉科技大学) 武汉430081

由于超声图像具有噪声强、质量低和边界模糊等特征,获取可靠的注释非常耗时费力,提出基于半监督和多尺度级联注意力的超声颈动脉斑块分割方法。首先,通过不确定性修正金字塔一致性(URPC)的半监督分割方法充分利用未标记数据训练模型减... 详细信息

由于超声图像具有噪声强、质量低和边界模糊等特征,获取可靠的注释非常耗时费力,提出基于半监督和多尺度级联注意力的超声颈动脉斑块分割方法。首先,通过不确定性修正金字塔一致性(URPC)的半监督分割方法充分利用未标记数据训练模型减轻费时费力的标注压力。其次,提出一种基于边缘检测的双编码器结构,并利用边缘检测编码器辅助超声斑块图像特征编码器充分获取边缘信息;另外,设计了一个多尺度融合模块(MSFM),通过自适应融合多尺度特征改善提取不规则形状斑块的结果,并结合一个级联通道空间注意力(CCSA)模块更好地关注斑块区域;最后,在超声颈动脉斑块图像数据集上评估所提方法。实验结果表明,所提方法在该数据集上的Dice指标和交并比(IoU)指标比监督方法CA-Net(Comprehensive Attention convolutional neural Network)分别提升了约2.8和6.3个百分点,比半监督方法循环原型一致性学习(CPCL)分别提高了约1.8和1.3个百分点,所提方法可以有效提高超声颈动脉斑块图像的分割准确度。

关键词：颈动脉斑块分割半监督双编码器多尺度融合级联通道空间注意力

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于锚框质量分布的动态标签分配策略

引用

计算机工程 2023年第4期49卷 85-91,100页

作者：王璐璐陈东方王晓峰武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430065

传统的标签分配策略根据锚框与ground-truth之间的交并比(IoU)是否超过阈值来划分正负样本,但确定IoU阈值需要依靠大量的经验和实验,并且在不同的网络结构中需要重新设定新的阈值;其次固定的阈值无法保证正负样本数量变化的平缓,过多或... 详细信息

传统的标签分配策略根据锚框与ground-truth之间的交并比(IoU)是否超过阈值来划分正负样本,但确定IoU阈值需要依靠大量的经验和实验,并且在不同的网络结构中需要重新设定新的阈值;其次固定的阈值无法保证正负样本数量变化的平缓,过多或过少的正样本都将影响网络训练的稳定性。为解决这些问题,提出一种自适应标签分配策略。根据中心先验原则设计中心权重,通过联合分类得分和定位得分表示锚框质量,组成一个统一的锚框评分方案便于简化划分步骤。为了使网络能够根据训练程度自适应调整IoU阈值,保证网络训练的稳定性,利用锚框质量高斯函数模拟锚框总体质量得分的分布情况,使用极大似然估计算法获取最优参数,根据统计结果动态预测最佳IoU阈值。实验结果表明,该算法在基于锚框和基于无锚框的检测算法中均使检测性能得到有效提升,在PASCAL VOC数据集上分别提升3.1和6.6个百分点,并且可以有效降低漏检率。

关键词：标签分配目标检测深度学习样本交并比

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多粒度注意力网络的知识超图链接预测

引用

软件学报 2023年第3期34卷 1259-1276页

作者：庞俊刘小琪谷峪王鑫赵宇海张晓龙于戈武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室(武汉科技大学) 湖北武汉430065 东北大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110169 天津大学智能与计算学部天津300354

在知识图谱中进行链接预测是图谱补全的有效方法,可以有效地改善知识图谱的数据质量.然而,现实生活中的关系往往是多元的,这些包含多元关系的知识图谱可称为知识超图(knowledgehypergraph,KHG).然而,现有的知识超图链接预测模型忽略了... 详细信息

在知识图谱中进行链接预测是图谱补全的有效方法,可以有效地改善知识图谱的数据质量.然而,现实生活中的关系往往是多元的,这些包含多元关系的知识图谱可称为知识超图(knowledgehypergraph,KHG).然而,现有的知识超图链接预测模型忽略了多元关系的平等性(多元关系中实体不存在先后关系)与整体性(多元关系缺少一个实体则不成立).针对以上问题,首先提出了一种知识超图多元关系表示模型,可以直接建模知识超图中的多元关系;然后研究了一种基于多粒度神经网络的链接预测方法(hyperedgepredictionbasedonmulti-granular attentionnetwork,HPMG).该模型将关系划分为多重粒度进行学习,从不同粒度联合完成知识超图的学习和预测,充分考虑了知识超图中不同维度多元关系的整体性.接下来,针对HPMG特征融合不充分的问题,提出了基于多粒度注意力网络的知识超图链接预测方法 HPMG+,结合全局和局部注意力,实现了不同特征的有区分融合,进一步提高了模型的性能.最后,真实数据集上的大量实验结果验证了所提方法的效果显著地优于所有基线方法.

关键词：知识超图链接预测多粒度嵌入学习注意力机制

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度残差网络和注意力机制的特殊车牌识别

引用

计算机工程与设计 2024年第1期45卷 291-298页

作者：王昊陈黎武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室湖北武汉430065

为解决现有车牌识别算法在面对旋转倾斜车牌以及双行车牌图像时识别精度偏低的问题,提出一种基于深度残差网络和注意力机制的特殊车牌识别算法。优化深度残差网络结构,使模型更好提取低分辨率车牌图像的特征;取消对特征图平均池化操作,... 详细信息

为解决现有车牌识别算法在面对旋转倾斜车牌以及双行车牌图像时识别精度偏低的问题,提出一种基于深度残差网络和注意力机制的特殊车牌识别算法。优化深度残差网络结构,使模型更好提取低分辨率车牌图像的特征;取消对特征图平均池化操作,在保留图像全局特征的前提下,将多维特征化为特征序列;引入注意力机制对特征序列并行解码,加快模型推理速度,提升特殊车牌的识别精度。实验结果表明,与现有的文字识别模型CRNN、DAN、ASTER对比,在公开车牌数据集CCPD上取得了更高的准确率,验证了模型的有效性。

关键词：车牌识别文字识别多头注意力自注意力机制卷积神经网络循环神经网络残差网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

改进变分自编码器的工业时序数据异常检测

引用

计算机工程与设计 2024年第1期45卷 17-23页

作者：张志昂廖光忠武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065

为解决传统的异常检测模型对工业时序数据异常点检测方面误判率大和抗干扰性差的问题,提出一种改进的变分自编码器模型。考虑到工业时序数据的不规律性,使用变分自编码器模型作为基础架构;由于变分自编码器本身存在难以准确检测出异常... 详细信息

为解决传统的异常检测模型对工业时序数据异常点检测方面误判率大和抗干扰性差的问题,提出一种改进的变分自编码器模型。考虑到工业时序数据的不规律性,使用变分自编码器模型作为基础架构;由于变分自编码器本身存在难以准确检测出异常时序数据的问题,在编码和解码过程中分别引入时间卷积网络和通道注意力机制,实现扩大感受野和增强特征权重;对数据时序数据使用随机森林进行特征排序,提高检测的准确性。通过进行对比测试实验,验证了该模型可以有效提高对异常工业时序数据点检测的准确性和可靠性。

关键词：异常检测时间卷积网络变分自编码器通道注意力机制时序数据随机森林感受野

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

通道加权下的双判别GAN超分辨率网络

引用

计算机应用与软件 2024年第9期41卷 241-249页

作者：张港陈东方王晓峰武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065

针对现有基于生成对抗网络的单图超分辨率重构方法特征利用率不足,生成图像包含少量无意义噪声的问题,提出一种基于通道注意力机制的双判别生成对抗网络。通过对生成网络中密集残差块进行通道加权,优化网络的特征利用率。同时在对抗网... 详细信息

针对现有基于生成对抗网络的单图超分辨率重构方法特征利用率不足,生成图像包含少量无意义噪声的问题,提出一种基于通道注意力机制的双判别生成对抗网络。通过对生成网络中密集残差块进行通道加权,优化网络的特征利用率。同时在对抗网络中对生成图像进行像素域和特征域的双重判别,促使生成网络产生更丰富的结构特征和高频信息。实验结果表明,与现有的SRGAN、ESRGAN两种算法相比,该算法能够重构出感官质量更高的图像。

关键词：图像超分辨率重建生成对抗网络通道注意力特征判别器视觉质量

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

抑制船尾拖纹的长时段船舶跟踪方法

引用

计算机应用与软件 2024年第6期41卷 161-168页

作者：何水陈黎陈姚节武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430081 武汉科技大学湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室湖北武汉430081

船舶跟踪任务中水面拖纹干扰和目标遮挡会影响船舶跟踪的效果。提出一种抑制船尾拖纹的长时段船舶跟踪方法。对图像预处理,提升图像清晰度;使用离线训练的拖纹检测器检测水面拖纹,实时校正船舶跟踪框;根据感知哈希算法判断是否发生目标... 详细信息

船舶跟踪任务中水面拖纹干扰和目标遮挡会影响船舶跟踪的效果。提出一种抑制船尾拖纹的长时段船舶跟踪方法。对图像预处理,提升图像清晰度;使用离线训练的拖纹检测器检测水面拖纹,实时校正船舶跟踪框;根据感知哈希算法判断是否发生目标遮挡,遮挡时使用在线检测器对目标区域进行检测,找回船舶位置并初始化跟踪器,实现长时段跟踪。实验结果表明,该方法能有效抑制船尾拖纹对跟踪的影响,提高船舶跟踪精度,实现长时段船舶跟踪。

关键词：船舶跟踪拖纹检测孪生网络长时段重检测

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

面向超分辨率重建的层次间局部特征增强网络

引用

计算机工程与设计 2024年第8期45卷 2407-2414页

作者：王晓峰黄煜婷张文尉张轩陈东方武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430070 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430070

基于卷积神经网络的超分辨率重建模型以单项传播为主,层次越靠后感知信息的能力越微弱,导致层次间局部特征部分丢失,难以实质提升网络的特征表达能力。针对此问题,提出层次间局部特征增强网络。该方法由级联残差模块、层次间特征增强块... 详细信息

基于卷积神经网络的超分辨率重建模型以单项传播为主,层次越靠后感知信息的能力越微弱,导致层次间局部特征部分丢失,难以实质提升网络的特征表达能力。针对此问题,提出层次间局部特征增强网络。该方法由级联残差模块、层次间特征增强块和特征感知注意力机制组成。级联残差模块通过有效残差连接增加对残差分支信息的利用;层次间特征增强块提取不同深度特征的依赖关系,自适应调整中间层特征权值增强捕获关键信息的能力;特征感知注意力机制采用方向感知和位置判断的方式准确定位和识别感兴趣对象。多项标准数据集的实验结果表明,该方法能改善超分辨率的视觉重建效果,整体性能优于现有方法。

关键词：卷积神经网络超分辨率局部特征增强级联残差模块注意力机制方向感知位置判断

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：