检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2023年第24期59卷 46-69页

作者：李莉奚雪峰盛胜利崔志明徐家保苏州科技大学电子与信息工程学院江苏苏州215000 苏州市虚拟现实智能交互应用技术重点实验室江苏苏州215000 苏州科技大学智慧城市研究院江苏苏州215000 德州理工大学美国德克萨斯州拉伯克市79401

中文命名实体识别(CNER)指识别中文文本中具有特定意义的实体,是自然语言处理诸多下游任务的重要基石。近年来,深度学习技术依托其端到端的方法,自动学习到更深层次和更抽象的数据特征,摆脱了人工标注的依赖,解决了高维特征空间的数据... 详细信息

中文命名实体识别(CNER)指识别中文文本中具有特定意义的实体,是自然语言处理诸多下游任务的重要基石。近年来,深度学习技术依托其端到端的方法,自动学习到更深层次和更抽象的数据特征,摆脱了人工标注的依赖,解决了高维特征空间的数据稀疏问题,从而逐渐成为中文命名实体识别方法的主流。回顾了命名实体识别的发展进程和CNER的特殊性和难点;围绕着中文命名实体识别的不同处理特点,将基于深度学习的中文命名实体识别的方法分类为扁平实体边界问题、中文嵌套命名实体识别和CNER小样本问题处理三个领域,并具体阐述这三类领域的模型、细分领域和最近的研究进展并整理了部分典型深度学习方法在相关数据集上的实验结果;再次总结了中文命名实体识别任务的常用数据集和评估方法;指出了当前中文命名实体识别技术面临的挑战和未来的研究方向。

关键词：中文命名实体识别深度学习实体边界中文嵌套命名实体识别低资源中文命名实体识别

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多层次结构生成对抗网络的文本生成图像方法

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计算机应用 2019年第11期39卷 3204-3209页

作者：孙钰李林燕叶子寒胡伏原奚雪峰苏州科技大学电子与信息工程学院江苏苏州215009 苏州市大数据与信息服务重点实验室江苏苏州215009 苏州经贸职业技术学院江苏苏州215009 江苏省建筑智慧节能重点实验室江苏苏州215009 苏州市虚拟现实智能交互及应用技术重点实验室江苏苏州215009

近年来,生成对抗网络(GAN)在从文本描述到图像的生成中已经取得了显著成功,但仍然存在图像边缘模糊、局部纹理不清晰以及生成样本方差小等问题。针对上述不足,在叠加生成对抗网络模型(StackGAN++)基础上,提出了一种多层次结构生成对抗网... 详细信息

近年来,生成对抗网络(GAN)在从文本描述到图像的生成中已经取得了显著成功,但仍然存在图像边缘模糊、局部纹理不清晰以及生成样本方差小等问题。针对上述不足,在叠加生成对抗网络模型(StackGAN++)基础上,提出了一种多层次结构生成对抗网络(MLGAN)模型,该网络模型由多个生成器和判别器以层次结构并列组成。首先,引入层次结构编码方法和词向量约束来改变网络中各层次生成器的条件向量,使图像的边缘细节和局部纹理更加清晰生动;然后,联合训练生成器和判别器,借助多个层次的生成图像分布共同逼近真实图像分布,使生成样本方差变大,增加生成样本的多样性;最后,从不同层次的生成器生成对应文本的不同尺度图像。实验结果表明,在CUB和Oxford-102数据集上MLGAN模型的Inception score分别达到了4.22和3.88,与StackGAN++相比,分别提高了4.45%和3.74%。MLGAN模型在解决生成图像的边缘模糊和局部纹理不清晰方面有了一定提升,其生成的图像更接近真实图像。

关键词：生成对抗网络文本生成图像多层次结构生成对抗网络多层次图像分布层次结构编码

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基于布局图的多物体场景新视角图像生成网络

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计算机应用研究 2022年第8期39卷 2526-2531页

作者：高小天张乾吕凡胡伏原苏州科技大学电子与信息工程学院江苏苏州215009 苏州科技大学苏州市虚拟现实智能交互及应用技术重点实验室江苏苏州215009 苏州科技大学苏州市大数据与信息服务重点实验室江苏苏州215009 天津大学智能与计算学部天津300354

新视角图像生成任务指通过多幅参考图像,生成场景新视角图像。然而多物体场景存在物体间遮挡,物体信息获取不全,导致生成的新视角场景图像存在伪影、错位问题。为解决该问题,提出一种借助场景布局图指导的新视角图像生成网络,并标注了... 详细信息

新视角图像生成任务指通过多幅参考图像,生成场景新视角图像。然而多物体场景存在物体间遮挡,物体信息获取不全,导致生成的新视角场景图像存在伪影、错位问题。为解决该问题,提出一种借助场景布局图指导的新视角图像生成网络,并标注了全新的多物体场景数据集(multi-objects novel view synthesis,MONVS)。首先,将场景的多个布局图信息和对应的相机位姿信息输入到布局图预测模块,计算出新视角下的场景布局图信息;然后,利用场景中标注的物体边界框信息构建不同物体的对象集合,借助像素预测模块生成新视角场景下的各个物体信息;最后,将得到的新视角布局图和各个物体信息输入到场景生成器中构建新视角下的场景图像。在MONVS和ShapeNet cars数据集上与最新的几种方法进行了比较,实验数据和可视化结果表明,在多物体场景的新视角图像生成中,所提方法在两个数据集上都有较好的效果表现,有效地解决了生成图像中存在伪影和多物体在场景中位置信息不准确的问题。

关键词：多物体场景遮挡现象图像伪影布局图新视角图像生成

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基于WebGL的BIM模型轻量化研究

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苏州科技大学学报（自然科学版） 2021年第4期38卷 72-78页

作者：冯雨晴奚雪峰崔志明苏州科技大学电子与信息工程学院江苏苏州215009 苏州市虚拟现实智能交互及应用技术重点实验室江苏苏州215009

为了提高BIM模型的加载速度和跨平台的兼容性,需要深入了解BIM模型的轻量化方法。当前的三维模型轻量化方法耗时较长,在实际应用中也出现了加载高精度和高信息量建筑模型时系统卡顿、需要超高计算机配置等问题。将WebGL技术应用到BIM模... 详细信息

为了提高BIM模型的加载速度和跨平台的兼容性,需要深入了解BIM模型的轻量化方法。当前的三维模型轻量化方法耗时较长,在实际应用中也出现了加载高精度和高信息量建筑模型时系统卡顿、需要超高计算机配置等问题。将WebGL技术应用到BIM模型轻量化显示中,提出利用Revit API二次开发技术,将模型进行轻量化压缩,并导出适用于各大WebGL引擎的GLTF模型文件格式,再利用八叉树优化算法对模型场景进行管理。在不影响精度的情况下提高了渲染速率,实现通过浏览器加载Revit模型的功能。仿真结果表明,相比于传统的方法,改进后的方法加载模型的速度和兼容可靠性都有了显著提高。

关键词： Revit二次开发 BIM模型轻量化 WebGL技术

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基于多分辨率自蒸馏网络的小样本图像分类

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计算机工程 2022年第12期48卷 232-240页

作者：仇真奚雪峰崔志明盛胜利胡伏原苏州科技大学电子与信息工程学院江苏苏州215000 苏州市虚拟现实智能交互及应用重点实验室江苏苏州215000 苏州智慧城市研究院江苏苏州215000 德州理工大学计算机科学系美国拉伯克79401

因图像数据具有大量的空间冗余信息,传统的多分辨率网络在处理图像数据时会产生较高的计算成本。而自蒸馏学习方法能够在精度与计算成本之间实现动态平衡,使模型在不增加网络深度和宽度的基础上,有效地提高模型精度。提出一种多分辨率... 详细信息

因图像数据具有大量的空间冗余信息,传统的多分辨率网络在处理图像数据时会产生较高的计算成本。而自蒸馏学习方法能够在精度与计算成本之间实现动态平衡,使模型在不增加网络深度和宽度的基础上,有效地提高模型精度。提出一种多分辨率自蒸馏网络(MRSDN),用于解决小样本学习中输入样本的空间冗余问题。从原始网络中分出一个浅层子网络以识别图像的低分辨率表示,并且保持该原始网络识别高分辨率图像特征的能力。同时,在多分辨率网络中引入改进的全局注意力机制,以减少信息损失且放大全局交互表示。利用自蒸馏学习方法将网络中更深层的知识压缩到浅层子网络中,以提升浅层子网络的泛化能力。在此基础上,将低分辨率网络中的粗粒度特征融合到高分辨率网络中,从而提高模型提取图像特征的能力。实验结果表明,在Mini-ImageNet数据集上MRSDN网络对5-way 1-shot与5-way 5-shot任务的准确率分别为56.34%和74.35%,在Tiered-ImageNet数据集上对5-way 1-shot与5-way 5-shot任务的准确率分别为59.56%和78.96%,能有效缓解高分辨率图像输入时的空间冗余问题,提高小样本图像分类的准确率。

关键词：自蒸馏学习小样本学习多分辨率网络空间冗余全局注意力

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基于场景图的段落生成序列图像方法

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计算机科学 2022年第1期49卷 233-240页

作者：张玮琪汤轶丰李林燕胡伏原苏州科技大学电子与信息工程学院江苏苏州215009 苏州科技大学苏州市大数据与信息服务重点实验室江苏苏州215009 苏州经贸职业技术学院江苏苏州215009 苏州科技大学苏州市虚拟现实智能交互及应用技术重点实验室江苏苏州215009

通过生成对抗网络进行段落生成序列图像的任务已经可以生成质量较高的图像。然而当输入的文本涉及多个对象和关系时,文本序列的上下文信息难以提取,生成图像的对象布局容易产生混乱,生成的对象细节不足。针对该问题,文中在StoryGAN的基... 详细信息

通过生成对抗网络进行段落生成序列图像的任务已经可以生成质量较高的图像。然而当输入的文本涉及多个对象和关系时,文本序列的上下文信息难以提取,生成图像的对象布局容易产生混乱,生成的对象细节不足。针对该问题,文中在StoryGAN的基础上,提出了一种基于场景图的段落生成序列图像方法。首先,通过图卷积将段落转换为多个场景图,每个场景图包含对应文本的对象和关系信息;然后,预测对象的边界框和分割掩膜来计算生成场景布局;最后,根据场景布局和上下文信息生成更符合对象及其关系的序列图像。在CLEVR-SV和CoDraw-SV数据集上进行测试,该方法可以生成包含多个对象及其关系的64×64像素的序列图像。实验结果表明,在CLEVR-SV数据集上,所提方法的SSIM和FID比StoryGAN分别提升了1.34%和9.49%;在CoDraw-SV数据集上,所提方法的ACC比StoryGAN提高了7.40%。所提方法提高了生成场景的布局合理性,不仅可以生成包含多个对象和关系的图像序列,而且生成的图像质量更高,细节更清晰。

关键词：生成对抗网络图卷积神经网络场景布局文本生成图像

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基于深度学习的人体异常行为检测综述

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工业控制计算机 2022年第5期35卷 102-103,106页

作者：鲍观花奚雪峰张红艳苏州科技大学电子与信息工程学院江苏苏州215000 苏州市虚拟现实智能交互及应用技术重点实验室江苏苏州215000

如今,从大量视频流中手动搜索异常事件是一项艰巨的任务,而基于深度学习的人体异常行为检测不仅省时省力,且决策能力相对可靠,从而保证了公共安全。首先回顾了异常行为检测任务的传统机器学习方法并引入深度学习方法;然后概述异常事件... 详细信息

如今,从大量视频流中手动搜索异常事件是一项艰巨的任务,而基于深度学习的人体异常行为检测不仅省时省力,且决策能力相对可靠,从而保证了公共安全。首先回顾了异常行为检测任务的传统机器学习方法并引入深度学习方法;然后概述异常事件的定义与人体异常行为检测的过程;最后详细介绍了基于深度学习的人体异常行为检测方法。

关键词：人体异常行为检测深度学习特征提取异常检测

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一种改进的Mask RCNN特征融合实例分割方法

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计算机应用与软件 2019年第10期36卷 130-133页

作者：温尧乐李林燕尚欣茹胡伏原苏州科技大学电子与信息工程学院江苏苏州215009 苏州经贸职业技术学院江苏苏州215009 苏州科技大学苏州市虚拟现实智能交互及应用技术重点实验室江苏苏州215009 苏州科技大学苏州市大数据与信息服务重点实验室江苏苏州215009

实例分割需要兼顾像素级的分类准确性和目标实例级的高级语义特性,非常具有挑战性。由于特征金字塔网络低层特征到高层特征的融合路径太长,导致低层特征在整个特征层次中的作用较弱。在特征金字塔网络的基础上,引入一条自下而上的路径... 详细信息

实例分割需要兼顾像素级的分类准确性和目标实例级的高级语义特性,非常具有挑战性。由于特征金字塔网络低层特征到高层特征的融合路径太长,导致低层特征在整个特征层次中的作用较弱。在特征金字塔网络的基础上,引入一条自下而上的路径来增强整个特征层次,缩短较低层特征与顶部特征之间的融合路径,增强低层特征在整个特征层次中的作用;在卷积神经网络中引入空洞卷积算法扩大卷积感受域,进一步提升掩膜预测准确度。在MicrosoftCOCO数据集测试结果表明,该方法有效提高了实例分割的准确度。

关键词：实例分割特征融合卷积神经网络空洞卷积

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基于多重指数移动平均评估的DDPG算法

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计算机工程与设计 2021年第11期42卷 3084-3090页

作者：范晶晶陈建平傅启明陆悠吴宏杰苏州科技大学电子与信息工程学院江苏苏州215009 苏州科技大学江苏省建筑智慧节能重点实验室江苏苏州215009 苏州科技大学苏州市移动网络技术与应用重点实验室江苏苏州215009 苏州科技大学苏州市虚拟现实智能交互及应用技术重点实验室江苏苏州215009 珠海米枣智能科技有限公司科研部广东珠海519000

针对深度确定性策略梯度算法中双网络结构的不稳定及单评论家评估不准确的问题,提出基于多重指数移动平均评估的DDPG算法。介绍EMA-Q网络和目标Q网络合作得出目标更新值,对多个评论家给出的Q值求平均,降低单评论家评估的不准确性。样本... 详细信息

针对深度确定性策略梯度算法中双网络结构的不稳定及单评论家评估不准确的问题,提出基于多重指数移动平均评估的DDPG算法。介绍EMA-Q网络和目标Q网络合作得出目标更新值,对多个评论家给出的Q值求平均,降低单评论家评估的不准确性。样本池部分引入双重经验回放方法,采用两个样本池分别存储不同的经验,提高算法的收敛性能。将所提算法及原始DDPG算法分别实验于经典的Pendulum问题和Mountain Car问题中。实验结果表明,与传统的DDPG算法相比,所提算法准确性更好,稳定性更高,收敛速度明显提升。

关键词：深度学习强化学习指数移动平均平均评估双重经验回放

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基于改进DBSCAN算法的智能照明控制系统

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苏州科技大学学报（工程技术版） 2017年第4期30卷 70-75页

作者：汤烨陆卫忠陈成王磊苏州科技大学电子与信息工程学院江苏苏州215009 江苏省建筑智慧重点实验室江苏苏州215009 苏州市虚拟现实智能交互及应用技术重点实验室江苏苏州215009

在大型场所,针对传统照明系统无法实时、智能地控制照明区域,导致电能浪费的现象,设计了一种基于改进DBSCAN算法的智能照明控制系统。首先,使用传感器获取室内人员位置信息;然后,将位置信息转化为照明平面上的二维坐标数据并使用改进后... 详细信息

在大型场所,针对传统照明系统无法实时、智能地控制照明区域,导致电能浪费的现象,设计了一种基于改进DBSCAN算法的智能照明控制系统。首先,使用传感器获取室内人员位置信息;然后,将位置信息转化为照明平面上的二维坐标数据并使用改进后的DBSCAN聚类算法对数据进行聚类分析,找出人员分布相对密集的区域;最后,用单位容量法确定每个区域需要开启的灯具个数。通过对照明区域的实时、智能控制,有效节约电能。实验结果表明,当照明场所内人员较少,或人员分布不集中时,节能效果明显。

关键词：聚类 DBSCAN 智能照明单位容量法

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