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基于多尺度特征和反向注意力的肝脏肿瘤自动分割方法: 1; 作者张瑞唐乔湛 +1 位作者李斯卉宋江玲《西北大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期964-973,共10页; 肝脏肿瘤分割旨在定位肝脏肿瘤区域,以辅助医生进行精准诊治。鉴于深度学习能自动学习医学图像中复杂的特征和结构,已成为肝脏肿瘤分割的主流方法之一。但肝脏肿瘤的大小、形态存在显著差异及边缘模糊等问题,限制了深度学习模型的分割... 展开更多; 关键词肝脏肿瘤分割多尺度特征提取反向注意力; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进注意力机制的红外小目标检测: 2; 作者张慧宁张培航《红外技术》北大核心 2025年第6期748-756,共9页; 针对红外小目标图像特征提取较难、对比度低等问题,提出基于改进注意力机制的红外目标检测方法。首先在反注意力机制的基础上设计并联双通道的反向注意力机制,一个分支按空间注意力、通道注意力顺序操作进行,另一个分支按通道注意力、... 展开更多; 关键词红外小目标反向注意力并联双通道平行连接; 在线阅读下载PDF 职称材料

反向聚焦细粒度多模态语义对齐的视频字幕模型: 3; 作者蔡霞罗会兰万斯奇《计算机应用研究》北大核心 2025年第7期1986-1993,共8页; 现有视频字幕方法常通过引入多模态信息,辅助模型从复杂多变的视觉内容中提取关键且细粒度的信息,却忽略了因不同模态间表征差异引发的语义鸿沟问题。为弥合模态间的表征差异,促进跨模态信息有效对齐和高效融合,并提升对细粒度语义信息... 展开更多; 关键词视频字幕多模态反向注意力语义对齐语义鸿沟; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于单阶段目标检测算法的混凝土裂缝识别模型: 4; 作者石子吴志刚 +3 位作者胡继峰甘元楠苏敏强晟《水电能源科学》北大核心 2025年第2期118-122,共5页; 混凝土结构产生裂缝会严重影响建筑物的安全稳定运行。为实现混凝土出露裂缝的实时高效检测,提出了一种新的单阶段混凝土裂缝检测模型CrackDetectX,该模型由基础特征提取网络、多级特征融合网络、检测头三部分组成。采用动态蛇形卷积(DS... 展开更多; 关键词裂缝检测动态蛇形卷积反向残差注意力 MPDIoU Lion优化器 CrackDetectX; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于RA-LSTM的轴承故障诊断方法被引量：12: 5; 作者谢锦阳姜媛媛王力《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2022年第6期213-219,共7页; 为解决轴承故障诊断时网络模型不能对一维振动信号中的特征按照重要程度分配不同的权重,导致无法提取具有代表性意义的特征,进而影响诊断模型的精确度与鲁棒性的问题。提出基于反向注意力机制(reverse attention mechanism, RA)的特征... 展开更多; 关键词轴承故障诊断反向注意力机制 LSTM; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多尺度特征和反向注意力的肝脏肿瘤自动分割方法: 1; 作者张瑞唐乔湛李斯卉宋江玲; 机构西北大学医学大数据研究中心; 出处《西北大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期964-973,共10页; 基金国家自然科学基金(12071369,62006189) 陕西省自然科学基金(2021JQ-430,2023-JC-QN-0028) 中国博士后科学基金(2022M722580)。; 文摘肝脏肿瘤分割旨在定位肝脏肿瘤区域,以辅助医生进行精准诊治。鉴于深度学习能自动学习医学图像中复杂的特征和结构,已成为肝脏肿瘤分割的主流方法之一。但肝脏肿瘤的大小、形态存在显著差异及边缘模糊等问题,限制了深度学习模型的分割性能。基于此,该文提出了一种融合多尺度特征和反向注意力机制的深度网络,并用于肝脏肿瘤的自动分割。具体地,基于U-Net模型的框架,分别设计了多尺度特征提取模块和基于深度监督的反向注意力模块,使得网络能根据分割目标的大小自适应地选择不同尺度的特征,并引导网络关注分割目标的边缘特征,进而提高网络的边缘分割能力。此外,设计了一种新的混合损失,以解决医学图像分割中的类别不平衡问题。最后,在MICCAI2017 LiTS挑战赛数据集的数值实验结果表明,所提方法的Dice系数、平均对称表面距离ASSD分别为76.12%和3.25 mm。; 关键词肝脏肿瘤分割多尺度特征提取反向注意力; Keywords liver tumor segmentation multi-scale feature extraction reverse 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

题名基于改进注意力机制的红外小目标检测: 2; 作者张慧宁张培航; 机构黄河水利职业技术大学电气工程学院; 出处《红外技术》北大核心 2025年第6期748-756,共9页; 基金河南省教育科学规划课题(2023YB0516)。; 文摘针对红外小目标图像特征提取较难、对比度低等问题,提出基于改进注意力机制的红外目标检测方法。首先在反注意力机制的基础上设计并联双通道的反向注意力机制,一个分支按空间注意力、通道注意力顺序操作进行,另一个分支按通道注意力、空间注意力顺序操作进行,这两个独立的分支并联使用,将它们的输出合并在一起。然后并联双通道反向注意力机制引入到Res2Net,并且在Res2Net增设改进区域强度水平模块。最后损失函数考虑全局约束损失函数和局部约束损失函数。仿真结果表明,本文算法视觉效果较好,精确率、ROC检测指标性能优于其他算法。; 关键词红外小目标反向注意力并联双通道平行连接; Keywords infrared small target reverse attention parallel dual channels paralleled connection; 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

题名反向聚焦细粒度多模态语义对齐的视频字幕模型: 3; 作者蔡霞罗会兰万斯奇; 机构江西理工大学信息工程学院; 出处《计算机应用研究》北大核心 2025年第7期1986-1993,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(62361032) 江西省主要学科技术带头人领军人才计划资助项目(20213BCJ22004) +2 种基金江西省研究生创新专项资金资助项目(YC2023-S657)。; 文摘现有视频字幕方法常通过引入多模态信息,辅助模型从复杂多变的视觉内容中提取关键且细粒度的信息,却忽略了因不同模态间表征差异引发的语义鸿沟问题。为弥合模态间的表征差异,促进跨模态信息有效对齐和高效融合,并提升对细粒度语义信息的提取能力,提出了一个反向聚焦细粒度多模态语义对齐视频字幕模型(RM4Cap)。该模型结合图像-文本对语料库,通过实现视频与图像的语义对齐,间接完成视频与图像-文本对中文本的跨模态对齐,并设计了反向注意力聚焦算法,削弱冗余场景信息的同时,突出不显著目标及其交互关系。实验结果表明,该模型在MSVD和MSRVTT数据集上,CIDEr和BLEU-4等指标均显著优于现有方法,有效解决了多模态信息融合中的对齐困难和冗余问题,进一步验证了其在缩小跨模态语义鸿沟方面的能力。; 关键词视频字幕多模态反向注意力语义对齐语义鸿沟; Keywords video captioning multimodal reverse attention semantic alignment semantic gap; 分类号 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

题名基于单阶段目标检测算法的混凝土裂缝识别模型: 4; 作者石子吴志刚胡继峰甘元楠苏敏强晟; 机构河海大学水利水电学院中国安能集团第二工程局有限公司浙江省水利水电勘测设计院有限责任公司; 出处《水电能源科学》北大核心 2025年第2期118-122,共5页; 基金国家自然科学基金项目(52079049)。; 文摘混凝土结构产生裂缝会严重影响建筑物的安全稳定运行。为实现混凝土出露裂缝的实时高效检测,提出了一种新的单阶段混凝土裂缝检测模型CrackDetectX,该模型由基础特征提取网络、多级特征融合网络、检测头三部分组成。采用动态蛇形卷积(DSConv)精准捕捉裂缝特征,添加反向残差注意力模块(iRMB)融合不同尺度的上下文信息,使神经网络能够为特征图产生更好的像素级注意力。在检测头中引入一种基于MPDIoU的损失函数,全面考虑边界框所有信息,使模型更好地处理边界框宽度及高度的差异。此外,在模型中还引入Lion优化器保存动量信息,并利用其独特的更新规则来更新梯度,提高模型训练的效率。最后对所建模型进行评估,平均精度AP_0.5/%、AP_0.5-0.95/%、参数量、计算量及推理速度分别为93.1%、77.8%、1.62 M、4.3 GFLOPs和61.4 FPS,均优于对比方法,表明所提模型具有良好的鲁棒性,是一种高精度、高效率、轻量化的混凝土出露裂缝检测方法。; 关键词裂缝检测动态蛇形卷积反向残差注意力 MPDIoU Lion优化器 CrackDetectX; Keywords crack detection DSConv iRMB MPDIoU Lion optimizer CrackDetectX; 分类号 TV544 [水利工程—水利水电工程] TV698.1 [水利工程—水利水电工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于RA-LSTM的轴承故障诊断方法被引量：12: 5; 作者谢锦阳姜媛媛王力; 机构安徽理工大学人工智能学院安徽理工大学电气与信息工程学院安徽理工大学环境友好材料与职业健康研究院(芜湖); 出处《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2022年第6期213-219,共7页; 基金安徽省重点研究与开发计划(202104g01020012) 安徽理工大学环境友好材料与职业健康研究院研发专项基金(ALW2020YF18)项目资助。; 文摘为解决轴承故障诊断时网络模型不能对一维振动信号中的特征按照重要程度分配不同的权重,导致无法提取具有代表性意义的特征,进而影响诊断模型的精确度与鲁棒性的问题。提出基于反向注意力机制(reverse attention mechanism, RA)的特征突出处理方法,通过将特征进行注意力反向与剪枝,降低非重要特征占比,从而对重要特征进行凸显。并通过长短期记忆网络(LSTM)进一步学习特征之间的时间信息后通过全连接层进行故障类型分类。通过实验选取了最优数据截取长度、剪枝超参数并对信号添加噪声后模型的稳定性进行了验证。实验结果表明所提出的RA-LSTM轴承故障诊断方法具有优异的故障诊断性能,故障诊断精度能达到100%,且在添加噪声后模型的诊断能力仍具有优异的鲁棒性。; 关键词轴承故障诊断反向注意力机制 LSTM; Keywords bearing fault diagnosis reverse attention mechanism LSTM; 分类号 TH17 [机械工程—机械制造及自动化]; 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	基于多尺度特征和反向注意力的肝脏肿瘤自动分割方法	张瑞唐乔湛李斯卉宋江玲	《西北大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于改进注意力机制的红外小目标检测	张慧宁张培航	《红外技术》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	反向聚焦细粒度多模态语义对齐的视频字幕模型	蔡霞罗会兰万斯奇	《计算机应用研究》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于单阶段目标检测算法的混凝土裂缝识别模型	石子吴志刚胡继峰甘元楠苏敏强晟	《水电能源科学》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于RA-LSTM的轴承故障诊断方法	谢锦阳姜媛媛王力	《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心	2022	12	在线阅读下载PDF 职称材料