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基于分组注意力残差网络的锥束XLCT成像被引量：1: 1; 作者周仲兴郭司琪 +2 位作者贾梦宇张林吴越《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期1082-1092,共11页; 锥束X射线磷光断层成像(cone-beam X-ray luminescence computed tomography,CB-XLCT)作为一种新兴的混合成像技术可同时获得解剖结构信息和功能代谢信息,在疾病的早期诊断和靶向治疗上具有广泛发展前景.然而,由于锥束XLCT成像过程中的... 展开更多; 关键词锥束XLCT 深度学习分组注意力图像重建; 在线阅读下载PDF 职称材料

自适应空间与分组注意的激光点云分割方法: 2; 作者李庆祥覃丽萍罗训《激光与红外》北大核心 2025年第6期893-900,共8页; 随着激光点云数据的普及,研究如何提取丰富的点云特征信息变得尤为重要。现有方法多注重局部特征学习,却忽视了点云的位置与特征间的关联,且未对全局信息进行建模。为改进此状况,本文提出了自适应空间特征模块(Adaptive Spatial Feature... 展开更多; 关键词点云语义分割自适应空间特征模块自适应特征块混合局部块分组注意力; 在线阅读下载PDF 职称材料

空间分组增强注意力的轻量级人脸表情识别被引量：1: 3; 作者刘劲罗晓曙徐照兴《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第22期233-241,共9页; 由于人脸表情特有的复杂性与微妙性,对表情进行高精度识别是一个困难问题。针对轻量级网络在自然环境下对面部表情的特征提取不够充分、泛化能力不足等问题,提出了一种基于空间分组增强注意力的轻量级人脸表情识别方法。在浅层网络设计... 展开更多; 关键词人脸表情识别深度可分离卷积区域特征融合空间分组增强注意力轻量化; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进Yolov8n的珊瑚白化图像目标检测: 4; 作者韩云涛刘宇鹏 +2 位作者胡跃明孙宝鹏杨佳琪《智能系统学报》北大核心 2025年第5期1148-1157,共10页; 针对海洋环境中珊瑚白化图像特征模糊、背景复杂多变导致的检测精度不足问题,在Yolov8n的基础上,提出了一种基于改进Yolov8n的针对珊瑚白化图像目标检测的Yolov8_CSHC算法。首先,利用防冗余结构紧凑倒置块(compact inverted block,CIB)... 展开更多; 关键词 Yolov8_CSHC 珊瑚白化检测空间金字塔池化网络级联分组注意力模块 CIB_C2f模块混合注意力变换器 Marjan balance Dataset; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于动态图表示学习的轻量化节点分类方法: 5; 作者闫钦与颜靖华 +1 位作者卜凡亮王宇哲《现代电子技术》北大核心 2025年第18期1-8,共8页; 动态图节点分类是图表示学习领域的经典下游任务,旨在通过动态图中已有信息预测未标记节点所属类别。然而,现有动态图节点分类方法普遍存在模型规模较大、结构复杂导致的计算压力问题。为解决该问题,提出一种基于动态图表示学习的轻量... 展开更多; 关键词动态图节点分类图表示学习分组查询注意力机制图神经网络 GAM模块; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于自适应融合的实时车辆检测被引量：1: 6; 作者陈婷朱熟康 +3 位作者高涛李浩涂辉招李子琦《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期532-540,共9页; 针对传统的车辆检测技术检测速度慢和精度低的问题,提出了一种融合注意力的自适应金字塔网络的交通目标检测算法(fusion attentiont adaptive pyramid network,FAAP-Net),可以显著降低交通事故的发生率。为了降低计算复杂度,设计了一种... 展开更多; 关键词目标检测车辆检测互补池化自适应融合通道维度分组注意力; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于知识蒸馏的GAN生成图像质量评价方法: 7; 作者闫嘉阔司占军《印刷与数字媒体技术研究》 CAS 北大核心 2024年第1期51-59,共9页; 为了是提高GAN模型生成的图像质量的预测精度,以更好地符合人类对图像质量的主观评价,本研究介绍了一种基于知识蒸馏的半监督图像质量评价(IQA)方法。该方法利用CNN和ViT模型的结合,充分捕获全局和局部信息,学习高质量图像与失真图像之... 展开更多; 关键词知识蒸馏 GAN模型图像质量评价级联分组注意力; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于分组注意力残差网络的锥束XLCT成像被引量：1: 1; 作者周仲兴郭司琪贾梦宇张林吴越; 机构天津大学精密仪器与光电子工程学院天津市生物医学检测技术与仪器重点实验室; 出处《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期1082-1092,共11页; 基金国家自然科学基金资助项目(81971656,62175183) 天津市自然科学基金资助项目(19JCYBJC28600).; 文摘锥束X射线磷光断层成像(cone-beam X-ray luminescence computed tomography,CB-XLCT)作为一种新兴的混合成像技术可同时获得解剖结构信息和功能代谢信息,在疾病的早期诊断和靶向治疗上具有广泛发展前景.然而,由于锥束XLCT成像过程中的高度不适定性,重建结果的空间分辨率较低.针对该问题,提出了一种基于分组注意力残差网络的锥束XLCT定量磷光分布重建方法.该方法采用注意力机制优化光子密度特征通道的权重系数,并结合近似域约束损失函数,从而改善残差网络的特征表达过程,提高图像重建精度和模型稳健性.结果表明:所提出的方法在仿真实验中可清晰分辨并重建出靶心距离为7 mm的双目标体,位置误差(LE)约为0.37 mm,戴斯相似性指数(Dice)达到了84%.在仿体实验中,LE约为0.48 mm,Dice达到了79%.因此,分组注意力残差网络方法能够有效在定位精度、空间分辨率、稳健性等多方面提高图像重建质量.; 关键词锥束XLCT 深度学习分组注意力图像重建; Keywords cone-beam X-ray luminescence computed tomography(CB-XLCT) deep learning group attention image reconstruction; 分类号 TK448.21 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名自适应空间与分组注意的激光点云分割方法: 2; 作者李庆祥覃丽萍罗训; 机构柳州铁道职业技术学院广西科技师范学院天津理工大学; 出处《激光与红外》北大核心 2025年第6期893-900,共8页; 基金教育部人文社会科学研究一般项目(No.23XJA880011) 广西教育厅十四五规划项目(No.2022ZJY2216) +1 种基金广西职业教育教学改革研究项目(No.GXGZJG2024B241)资助。; 文摘随着激光点云数据的普及,研究如何提取丰富的点云特征信息变得尤为重要。现有方法多注重局部特征学习,却忽视了点云的位置与特征间的关联,且未对全局信息进行建模。为改进此状况,本文提出了自适应空间特征模块(Adaptive Spatial Feature, ASF)和分组注意力(GroupFormer)。ASF包括自适应特征块(adaptive feature block)和混合局部块(mixed local block),其可以动态学习点云位置与特征之间关系以及消除均匀加权。混合局部块将局部最大值特征数据与局部自适应特征数据结合起来,以保留局部上下文细节。ASF融入编码器-解码器结构形成ASF-Net网络,同时引入分组注意力以提取全局点云特征信息。实验表明,ASF-Net在S3DIS和ScanNet v2数据集上的语义分割性能卓越,提高了点云特征提取的准确性。; 关键词点云语义分割自适应空间特征模块自适应特征块混合局部块分组注意力; Keywords point cloud semantic segmentation adaptive feature module adaptive feature block mixed local block GroupFormer; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TN958.98 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名空间分组增强注意力的轻量级人脸表情识别被引量：1: 3; 作者刘劲罗晓曙徐照兴; 机构广西师范大学电子工程学院江西服装学院大数据学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第22期233-241,共9页; 基金广西人文社会科学发展研究中心科学研究工程·创新创业专项(重大委托项目)(ZDCXCY01)。; 文摘由于人脸表情特有的复杂性与微妙性,对表情进行高精度识别是一个困难问题。针对轻量级网络在自然环境下对面部表情的特征提取不够充分、泛化能力不足等问题,提出了一种基于空间分组增强注意力的轻量级人脸表情识别方法。在浅层网络设计了并行的深度卷积残差结构,以增强模型对面部表情局部细节的表征能力,并与全局整体特征相融合。在深层网络建立了空间分组增强注意力机制,以提高表情特征分布的稳定性,并强化模型对表情细微变化的判别能力。为了避免模型过拟合,在不大量增加计算复杂度的前提下,对主干网络输出结构进行改进。该方法在公开的七分类数据集RAF-DB、AffectNet-7以及八分类数据集AffectNet-8上的表情识别准确率分别达到了88.33%、63.09%和60.12%,实验结果表明,所提方法在降低网络参数的同时,提高了表情识别准确率,证明了该方法的有效性,具有一定的应用前景。; 关键词人脸表情识别深度可分离卷积区域特征融合空间分组增强注意力轻量化; Keywords facial expression recognition depthwise separable convolution regional feature fusion spatial group-wise enhance lightweight; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进Yolov8n的珊瑚白化图像目标检测: 4; 作者韩云涛刘宇鹏胡跃明孙宝鹏杨佳琪; 机构哈尔滨工程大学智能科学与工程学院哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地中国船舶集团有限公司第七〇三研究所; 出处《智能系统学报》北大核心 2025年第5期1148-1157,共10页; 基金海南省自然科学基金项目(622MS163) 海南省科技计划三亚崖州湾科技城联合项目(2021CXLH0001).; 文摘针对海洋环境中珊瑚白化图像特征模糊、背景复杂多变导致的检测精度不足问题,在Yolov8n的基础上,提出了一种基于改进Yolov8n的针对珊瑚白化图像目标检测的Yolov8_CSHC算法。首先,利用防冗余结构紧凑倒置块(compact inverted block,CIB)改进C2f(concatenated feature fusion)模块,减少模型参数量以提高检测速度。其次,在特征融合网络中引入了基于局部注意力增强空间尺度聚合特征的空间金字塔池化网络,可以增强模型对局部细节的感知能力。最后,在特征融合过程中引入级联分组注意力机制,通过将输入特征分割处理,级联输出的方式提高了注意力的多样性和计算效率,使模型可以快速聚焦特征区域。后续引入混合注意力变换器,主要用于单图像超分辨率重建,进一步增强小目标的语义信息和全局感知能力。实验结果表明,在Marjan balance Dataset上,Yolov8_CSHC相较于Yolov8n算法,GFLOPS降低了12%,mAP@0.5-0.95提高了3.6百分点。该算法可以有效地完成海洋珊瑚白化状况的目标检测任务。; 关键词 Yolov8_CSHC 珊瑚白化检测空间金字塔池化网络级联分组注意力模块 CIB_C2f模块混合注意力变换器 Marjan balance Dataset; Keywords Yolov8_CSHC coral bleaching detection spatial pyramid pooling network cascading grouping attention module CIB_C2f module hybrid attention Transformer Marjan balance Dataset; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于动态图表示学习的轻量化节点分类方法: 5; 作者闫钦与颜靖华卜凡亮王宇哲; 机构中国人民公安大学信息网络安全学院; 出处《现代电子技术》北大核心 2025年第18期1-8,共8页; 基金中国人民公安大学安全防范工程双一流专项基金(2023SYL08)。; 文摘动态图节点分类是图表示学习领域的经典下游任务,旨在通过动态图中已有信息预测未标记节点所属类别。然而,现有动态图节点分类方法普遍存在模型规模较大、结构复杂导致的计算压力问题。为解决该问题,提出一种基于动态图表示学习的轻量化节点分类方法(LNDG)。该方法采用图编码器对动态图节点、链路和时间信息进行编码;并引入一个创新的GAM模块,利用分组查询注意力(GQA)机制和MLP-Mixer方法进一步学习时间和空间维度的特征表示,实现对动态图特征的完整捕捉。在3个公开的经典数据集上的实验结果表明,LNDG方法整体的参数量仅为0.70 MB,相较于基线模型AUC值更优,具有轻量化和高效性的优势。所提方法在整体规模和最终效果方面达到了较好的平衡,在动态图节点分类任务中具有良好的综合性能。; 关键词动态图节点分类图表示学习分组查询注意力机制图神经网络 GAM模块; Keywords dynamic graph node classification graph representation learning grouped-query attention mechanism graph neural network GAM module; 分类号 TN911.72-34 [电子电信—通信与信息系统] TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自适应融合的实时车辆检测被引量：1: 6; 作者陈婷朱熟康高涛李浩涂辉招李子琦; 机构长安大学信息工程学院同济大学交通运输工程学院; 出处《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期532-540,共9页; 基金国家重点研发计划(2023YFB2504703,2019YFE0108300) 国家自然科学基金(52172379,62001058) 中央高校基本科研业务费专项资金(300102241201,310833160212)。; 文摘针对传统的车辆检测技术检测速度慢和精度低的问题,提出了一种融合注意力的自适应金字塔网络的交通目标检测算法(fusion attentiont adaptive pyramid network,FAAP-Net),可以显著降低交通事故的发生率。为了降低计算复杂度,设计了一种轻量级的互补池化结构(CPS),该结构在宽度和高度上采用了两组不同的池化组合,在保持高精度的同时,显著降低了网络的浮点运算数(GFLOPs)和参数量。为了解决智能交通系统特征图生成过程中的信息损失问题,通过将自适应注意力模块(AAM)和特征增强模块(FEM)引入自适应融合特征金字塔网络(AF-FPN),以融入车辆检测的形状特征。针对车辆细节特征表征弱的问题,引入了一种按通道维度分组的注意力(SA)机制,以增强主干网络对不同车辆检测细节特征的关注,有效提取车辆细节的显著特征。在BDD100K数据集上的实验结果表明,FAAP-Net算法相比于传统算法,平均精度从30.3%提升到43.7%。; 关键词目标检测车辆检测互补池化自适应融合通道维度分组注意力; Keywords object detection vehicle detection complementary pooling adaptive fusion shuffle attention; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于知识蒸馏的GAN生成图像质量评价方法: 7; 作者闫嘉阔司占军; 机构天津科技大学轻工科学与工程学院天津科技大学人工智能学院; 出处《印刷与数字媒体技术研究》 CAS 北大核心 2024年第1期51-59,共9页; 文摘为了是提高GAN模型生成的图像质量的预测精度,以更好地符合人类对图像质量的主观评价,本研究介绍了一种基于知识蒸馏的半监督图像质量评价(IQA)方法。该方法利用CNN和ViT模型的结合,充分捕获全局和局部信息,学习高质量图像与失真图像之间特征的分布差异,并通过知识蒸馏传输高级特征信息。模型通过前向传播,得到图像质量评价分数。为了提高输入特征的多样性和模型的处理速度,本研究还采用了级联分组注意(CGA)机制对输入特征处理。通过在多个公共数据集上的实验表明,本研究方法的评价结果优于现有的评价方法,总体效果理想,相对鲁棒性相对优异,可以获得更加符合人类视觉效果的IQA结果。; 关键词知识蒸馏 GAN模型图像质量评价级联分组注意力; Keywords Knowledge distillation GAN model Image quality assessment Cascaded Group Attention; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于分组注意力残差网络的锥束XLCT成像	周仲兴郭司琪贾梦宇张林吴越	《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	自适应空间与分组注意的激光点云分割方法	李庆祥覃丽萍罗训	《激光与红外》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	空间分组增强注意力的轻量级人脸表情识别	刘劲罗晓曙徐照兴	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2023	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于改进Yolov8n的珊瑚白化图像目标检测	韩云涛刘宇鹏胡跃明孙宝鹏杨佳琪	《智能系统学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于动态图表示学习的轻量化节点分类方法	闫钦与颜靖华卜凡亮王宇哲	《现代电子技术》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于自适应融合的实时车辆检测	陈婷朱熟康高涛李浩涂辉招李子琦	《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于知识蒸馏的GAN生成图像质量评价方法	闫嘉阔司占军	《印刷与数字媒体技术研究》 CAS 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料