检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机技术与发展 2023年第9期33卷 83-90页

作者：石露露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

针对航拍图像上明渠漂浮垃圾尺寸小,且易受水面倒影、强光等因素干扰从而造成漂浮垃圾漏检和误检的问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的明渠漂浮垃圾实时检测方法。首先,通过数据增强的方式对数据集进行扩充,避免数据量过少产生过拟合现象... 详细信息

针对航拍图像上明渠漂浮垃圾尺寸小,且易受水面倒影、强光等因素干扰从而造成漂浮垃圾漏检和误检的问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的明渠漂浮垃圾实时检测方法。首先,通过数据增强的方式对数据集进行扩充,避免数据量过少产生过拟合现象;然后,结合加权双向特征融合网络(BiFPN),对YOLOv5s结构的特征融合过程进行修改,以提高检测精度和速度;并且在Neck和Head部分之间添加3个改进的三维CBAM注意力机制模块,加强网络信息的提取和定位能力,能够有效地降低检测的漏检率和误检率;最后,增大网络输入的分辨率,使图像具有更加丰富的细节信息和更加精确的位置信息,有利于小目标特征信息的提取。实验结果显示改进的YOLOv5s算法检测的平均精度达到了89.9%,与原YOLOv5s算法相比提高了9.5%,而且与其他目标检测算法对比,能够提高明渠漂浮垃圾检测的精度,确保检测的实时性。

关键词： YOLOv5s 实时检测加权双向特征融合注意力机制小目标

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基于标签推理和注意力融合的多标签文本分类方法

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计算机应用研究 2022年第11期39卷 3315-3319,3326页

作者：田雨薇张智武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 武汉科技大学大数据科学与工程研究院武汉430065 湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室武汉430065

目前许多多标签文本分类方法主要关注文档表示,而丢失了大量标签相关的语义信息,导致分类效果不理想。针对以上问题,提出一种基于标签推理和注意力融合的分类方法,挖掘文档中与标签相关的特征以及相似标签之间的相关性,学习标签信息进... 详细信息

目前许多多标签文本分类方法主要关注文档表示,而丢失了大量标签相关的语义信息,导致分类效果不理想。针对以上问题,提出一种基于标签推理和注意力融合的分类方法,挖掘文档中与标签相关的特征以及相似标签之间的相关性,学习标签信息进行标签推理,同时采用注意力机制自学习地融合文档表示和标签表示,最终完成多标签分类任务。在AAPD和RCV1-V2数据集上进行实例验证,该方法的F_(1)值分别达到了0.732和0.887,与其他最新方法相比其准确度均有提升,实验结果证明了标签推理和注意力融合策略的有效性。

关键词：标签推理注意力融合多标签文本分类

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基于多层次特征提取的中文医疗实体识别

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计算机技术与发展 2023年第9期33卷 119-125页

作者：李正辉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

中文医疗实体识别是医疗领域文本信息处理的基础,但中文医疗文本中常常存在语法不规范、实体嵌套和类型易混淆等问题易造成实体识别精度下降,因此确保中文医疗实体识别的准确度具有较大的理论研究和实际应用价值。为此,提出一种融合BER... 详细信息

中文医疗实体识别是医疗领域文本信息处理的基础,但中文医疗文本中常常存在语法不规范、实体嵌套和类型易混淆等问题易造成实体识别精度下降,因此确保中文医疗实体识别的准确度具有较大的理论研究和实际应用价值。为此,提出一种融合BERT预训练、双向长短期记忆网络(BILSTM)和结合注意力机制的空洞卷积网络(IDCNN)的实体识别模型来提升中文医疗实体识别的精度。起先,使用BERT预训练语言模型使中文字符转换为词向量并增强其语法语义特征;而后将训练好的词向量分别通过BILSTM网络和加入注意力机制的IDCNN网络获取上下文信息和更大的感受野;最终将蕴含语法语义特征、上下文信息和更大的感受野信息的特征融合并输入到条件随机场(CRF)中进行实体预测。在两个公开的医疗数据集CMeEE/Yidu-S4K上的实验表明,该模型的F1值分别达到了0.7116和0.8206,较主流模型分别提高了1.40百分点和2.29百分点,验证了此模型在中文医疗实体识别上的有效性。

关键词：实体识别 BERT预训练空洞卷积网络注意力机制感受野

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联合一二阶池化网络学习的遥感场景分类

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计算机应用 2022年第6期42卷 1972-1978页

作者：边小勇费雄君陈春芳阚东东丁胜武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 武汉科技大学大数据科学与工程研究院武汉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) 武汉430065

目前大多数池化方法主要是从一阶池化层或二阶池化层提取聚合特征信息,忽略了多种池化策略对场景的综合表示能力,进而影响到场景识别性能。针对以上问题,提出了联合一二阶池化网络学习的遥感场景分类模型。首先,利用残差网络ResNet-50... 详细信息

目前大多数池化方法主要是从一阶池化层或二阶池化层提取聚合特征信息,忽略了多种池化策略对场景的综合表示能力,进而影响到场景识别性能。针对以上问题,提出了联合一二阶池化网络学习的遥感场景分类模型。首先,利用残差网络ResNet-50的卷积层提取输入图像的初始特征。接着,提出基于特征向量相似度的二阶池化方法,即通过特征向量间的相似度求出其权重系数来调制特征值的信息分布,并计算有效的二阶特征信息。同时,引入一种有效的协方差矩阵平方根逼近求解方法,以获得高阶语义信息的二阶特征表示。最后,基于交叉熵和类距离加权的组合损失函数训练整个网络,从而得到富于判别性的分类模型。所提方法在AID(50%训练比例)、NWPURESISC45(20%训练比例)、CIFAR-10和CIFAR-100数据集上的分类准确率分别达到96.32%、93.38%、96.51%和83.30%,与iSQRT-COV方法相比,分别提高了1.09个百分点、0.55个百分点、1.05个百分点和1.57个百分点。实验结果表明,所提方法有效提高了遥感场景分类性能。

关键词：遥感场景分类深度学习一阶池化二阶池化协方差矩阵平方根

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基于无标签知识蒸馏的人脸识别模型的压缩算法

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计算机科学 2022年第6期49卷 245-253页

作者：程祥鸣邓春华武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 武汉科技大学大数据科学与工程研究院武汉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

将人脸识别技术移植到移动设备上时,往往需要经过模型压缩等加速算法的处理。知识蒸馏是一种实际应用较广且易于训练的模型压缩方法,现有的知识蒸馏算法需要大量带标签的人脸数据,可能会涉及身份隐私泄露等安全问题。同时,大规模采集有... 详细信息

将人脸识别技术移植到移动设备上时,往往需要经过模型压缩等加速算法的处理。知识蒸馏是一种实际应用较广且易于训练的模型压缩方法,现有的知识蒸馏算法需要大量带标签的人脸数据,可能会涉及身份隐私泄露等安全问题。同时,大规模采集有标签人脸数据的成本较大,而海量可采集或生成的无标签人脸数据却无法利用。为解决上述问题,通过分析知识蒸馏在人脸识别任务中的特性,提出了一种无标签知识蒸馏的间接监督训练方法。该方法可以利用海量无标签的人脸数据,避免了隐私泄露等安全隐患问题。然而,无标签人脸数据集的数据分布无法预知,存在数据分布不均衡的问题,阻碍了间接监督算法的性能提升。文中进一步提出了一种人脸内容置换的数据增强方法,通过置换人脸部分内容来平衡人脸数据分布,同时增强了人脸数据的多样性。实验结果表明,人脸识别模型被大幅度压缩时,所提算法的性能达到了先进水平,并在LFW数据集上超越了大型网络。

关键词：人脸识别知识蒸馏模型压缩间接监督内容置换

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各向异性非极大值抑制在工业目标检测中的应用

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计算机应用 2022年第7期42卷 2210-2218页

作者：张诗文邓春华张俊雯武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 武汉科技大学大数据科学与工程研究院武汉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) 武汉430065

在某些固定的工业应用场景中,对目标检测算法的漏检容忍性非常低。然而,提升召回率的同时,目标周围容易规律性地产生一些无重叠的虚景框。传统的非极大值抑制(NMS)策略主要作用是抑制同一目标的多个重复检测框,无法解决上述问题。为此... 详细信息

在某些固定的工业应用场景中,对目标检测算法的漏检容忍性非常低。然而,提升召回率的同时,目标周围容易规律性地产生一些无重叠的虚景框。传统的非极大值抑制(NMS)策略主要作用是抑制同一目标的多个重复检测框,无法解决上述问题。为此设计了一种各向异性NMS方法来对目标周围不同方向采取不同的抑制策略,从而有效消除规律性的虚景框。固定的工业场景中的目标形状和规律的虚景框往往具有一定关联性。为了促进各向异性NMS在不同方向的精确执行,设计了一种比例交并比(IoU)损失函数用来引导模型拟合目标的形状。此外,针对规则目标使用了一种自动标注的数据集增广方法,在降低人工标注工作量的同时扩大了数据集规模。实验结果表明,所提方法在轧辊凹槽检测数据集上的效果显著,应用于YOLO系列算法时在不降低速度的同时提升了检测精度。目前该算法已成功应用于某冷轧厂轧辊自动抓取的生产线。

关键词：各向异性非极大值抑制交并比目标检测 YOLO

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基于关系冗余度的少样本实体关系自适应抽取

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计算机与数字工程 2024年第8期52卷 2323-2328页

作者：高峰龚珊珊武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 武汉科技大学大数据科学与工程研究院武汉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

医学文本中丰富的医学知识可为构建医学知识图谱提供数据支撑,但医学文本中存在部分知识文本数量较少,导致了知识分布不平衡、循证类知识样本少等现实问题,且现有实体关系抽取模型对关系冗余、实体重叠等问题并没有很好的解决方案。论... 详细信息

医学文本中丰富的医学知识可为构建医学知识图谱提供数据支撑,但医学文本中存在部分知识文本数量较少,导致了知识分布不平衡、循证类知识样本少等现实问题,且现有实体关系抽取模型对关系冗余、实体重叠等问题并没有很好的解决方案。论文针对上述问题,提出了一种基于关系冗余度的少样本实体关系自适应抽取模型,该模型弥补了现有抽取模型过度依赖大量标注语料、无法解决实体重叠等不足。使用医学相关文本展开实验,结果表明该模型较现有抽取模型F1性能提高了4.9%。

关键词：医学领域知识图谱少样本信息抽取

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基于JavaCard的云数据确定性删除方法

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武汉大学学报（理学版） 2023年第6期69卷 719-728页

作者：任正伟陈钟凯王丽娜邓莉徐士伟童言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湖北武汉430065 空天信息安全与可信计算教育部重点实验室武汉大学国家网络空间安全学院湖北武汉430072 华中农业大学信息学院湖北武汉430070 华中农业大学理学院湖北武汉430070

确定性删除将外包数据的删除问题转换为密钥的安全管控和删除问题,使得留存于云服务提供商和数据使用者处的外包数据是失效、不可恢复的。但是,现有的确定性删除方案大多是在资源充裕的计算机和智能手机上设计和实现的,无法应用于资源... 详细信息

确定性删除将外包数据的删除问题转换为密钥的安全管控和删除问题,使得留存于云服务提供商和数据使用者处的外包数据是失效、不可恢复的。但是,现有的确定性删除方案大多是在资源充裕的计算机和智能手机上设计和实现的,无法应用于资源受限的嵌入式设备。本文提出了适用于JavaCard平台的云数据确定性删除方法。在该方法中,密钥的使用条件可以是时间,也可以是次数,数据属主可以根据其需要选取一种条件以实现密钥在数据使用者端的受限使用。对于这两种使用条件,数据使用者都可以将密钥及使用条件安全保存在本地,节省通信开销。当密钥使用条件满足时,JavaCard用密钥解密数据;当密钥使用条件不满足时,JavaCard安全删除密钥,并生成可公开验证的密钥删除证据。实验和对比分析表明,本文方案性能开销合理,能够实现预期目的,可以应用于嵌入式设备。

关键词：云数据确定性删除密钥管理 JavaCard

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基于多角度交叉注意力机制的知识库问答方法

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计算机应用与软件 2023年第12期40卷 33-40页

作者：代发扬符海东高峰顾进广武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 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 武汉科技大学大数据科学与工程研究院湖北武汉430065 新闻出版署富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室北京100083

近些年知识库问答的方法通常利用多视角信息来表示候选答案,忽略了这些信息间的相互影响,将问题的单词与候选答案的多视角信息计算相关性,忽略了二者在整体与细节上的信息。基于上述问题,提出一个多角度交叉注意力模型,通过多视角交叉... 详细信息

近些年知识库问答的方法通常利用多视角信息来表示候选答案,忽略了这些信息间的相互影响,将问题的单词与候选答案的多视角信息计算相关性,忽略了二者在整体与细节上的信息。基于上述问题,提出一个多角度交叉注意力模型,通过多视角交叉注意力机制获取候选答案多视角信息间的交叉影响;将问题与候选答案信息进行整体表示,运用双向交叉注意力机制来计算其二者在整体级别上的关联性,最终提高获取答案的正确率。利用FreeBase知识库与WebQuestions数据集进行实验,F1值达到55.84%,优于最近表现较好的方法。

关键词：知识库问答多视角信息多视角交叉注意力机制双向交叉注意力机制

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面向多元时序关系的金融知识图谱表示与构建

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山西大学学报(自然科学版) 2022年第4期45卷 873-883页

作者：高峰郑丽丽顾进广武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉科技大学大数据科学与工程研究院湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室

对共同担保、交叉持股、关联交易等多元关系和事件时序进行表示是金融领域知识表示的重要需求，但目前的知识图谱表示机制以二元关系为基础，且没有建立恰当的金融知识时序表示和推理机制。为解决以上两个问题，文章以OWL(Web Ontology ... 详细信息

对共同担保、交叉持股、关联交易等多元关系和事件时序进行表示是金融领域知识表示的重要需求，但目前的知识图谱表示机制以二元关系为基础，且没有建立恰当的金融知识时序表示和推理机制。为解决以上两个问题，文章以OWL(Web Ontology Language)语义框架为基础，研发了一套针对金融领域知识的时序超图表示模型。同时，在保证对现有金融知识的兼容性基础上，通过定义金融领域时序和多元关系的推理规则并扩展现有推理机，实现了多元时序金融超图的自动构建。实验表明，金融时序超图对于表示金融知识和事件具有通用性和灵活性，且本文模型检索时间仅为传统二元模型的5%左右。

关键词：多元关系事件时序金融知识图谱超图

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