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基于神经网络的图像风格迁移算法综述: 1; 作者王伟张静宜 +1 位作者温玉辉魏云超《电子学报》北大核心 2025年第5期1692-1712,共21页; 风格迁移作为图像编辑领域的一个关键研究方向,在艺术创作等领域展现出广泛的应用前景.自Gat-ys等人提出使用深度卷积特征间相关性捕获纹理信息并基于此实现风格迁移后,大量基于神经网络的风格迁移算法不断涌现.近年来随着各式生成模型... 展开更多; 关键词图像风格迁移神经网络图像编辑多模态任务计算机视觉深度学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向任务的电推进航天器性能优化与控制被引量：12: 2; 作者张中磊丁永杰于达仁《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第8期1006-1014,共9页; 针对电推进(EP)系统的性能与任务耦合优化及控制问题,提出一种基于电推进特征参数模型的耦合优化方法。以入轨有效载荷质量转移率最优为目标,推导出化学-电推进组合任务与多模态全电推进任务的完备形式的拓展火箭方程与最优比冲(Isp)表... 展开更多; 关键词电推进航天器多模态任务特征参数最优比冲耦合优化控制; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于图注意力机制的无地图场景轨迹预测方法被引量：2: 3; 作者刘建敏林晖汪晓丁《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期144-153,共10页; 现有的轨迹预测工作大多依赖于高精地图,但高精地图的采集耗时长、成本高、处理复杂,难以快速适应智能交通的大面积普及。为解决无地图场景下车辆轨迹预测问题,提出一种基于多模态数据时空特征的轨迹预测方法。构建多个历史轨迹时空交互... 展开更多; 关键词多模态任务轨迹预测时空特征注意力机制交叉注意力; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Transformer的多方面特征编码图像描述生成算法被引量：4: 4; 作者衡红军范昱辰王家亮《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期199-205,共7页; 由目标检测算法提取的目标特征在图像描述生成任务中发挥重要作用,但仅使用对图像进行目标检测的特征作为图像描述任务的输入会导致除关键目标信息以外的其余信息获取缺失,且生成的文本描述对图像内目标之间的关系缺乏准确表达。针对上... 展开更多; 关键词图像描述转换窗口多头注意力机制多模态任务 Transformer编码器; 在线阅读下载PDF 职称材料

耦合单词与句子级文本特征的图像对抗级联生成: 5; 作者白志远杨智翔 +1 位作者栾鸿康孙玉宝《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2023年第12期2186-2196,共11页; 文本生成图像旨在根据自然语言描述生成逼真的图像,是一个涉及文本与图像的跨模态分析任务。鉴于生成对抗网络具有生成图像逼真、效率高等优势,已经成为文本生成图像任务的主流模型。然而,当前方法往往将文本特征分为单词级和句子级单... 展开更多; 关键词文本生成图像生成对抗网络多模态任务; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于神经网络的图像风格迁移算法综述: 1; 作者王伟张静宜温玉辉魏云超; 机构北京交通大学计算科学与技术学院; 出处《电子学报》北大核心 2025年第5期1692-1712,共21页; 基金中央高校基本科研基金(No.2022XKRC015) 国家自然科学基金(No.62372033)。; 文摘风格迁移作为图像编辑领域的一个关键研究方向,在艺术创作等领域展现出广泛的应用前景.自Gat-ys等人提出使用深度卷积特征间相关性捕获纹理信息并基于此实现风格迁移后,大量基于神经网络的风格迁移算法不断涌现.近年来随着各式生成模型的兴起,将生成对抗网络、扩散模型等生成模型引入风格迁移工作获得了新的关注.此外,图像-文本跨模态任务的突破使得文本引导条件下的图像风格迁移成为可能.本文对当前先进的研究方法进行分类和描述.具体地,依据引导条件差异,将现有方法划分为图像引导的图像风格迁移方法、文本引导的图像风格迁移方法;依据网络架构的不同,将现有方法细分为基于自编码器的方法、基于生成对抗网络的方法、基于扩散模型的方法以及基于其他模型架构的方法,对当前图像风格迁移技术的研究进行全面的综述与分析.随后,介绍了图像风格迁移任务的数据集和评价体系,并从定量与定性方面对部分最先进的图像风格迁移方法进行实验和比较.最后,讨论了当前图像风格迁移技术面临的挑战,并对未来研究方向提出了展望.; 关键词图像风格迁移神经网络图像编辑多模态任务计算机视觉深度学习; Keywords image style transfer neural network image editing multimodal tasks computer vision deep learning; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向任务的电推进航天器性能优化与控制被引量：12: 2; 作者张中磊丁永杰于达仁; 机构哈尔滨工业大学先进动力技术研究所哈尔滨工业大学航天学院; 出处《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第8期1006-1014,共9页; 文摘针对电推进(EP)系统的性能与任务耦合优化及控制问题,提出一种基于电推进特征参数模型的耦合优化方法。以入轨有效载荷质量转移率最优为目标,推导出化学-电推进组合任务与多模态全电推进任务的完备形式的拓展火箭方程与最优比冲(Isp)表达式,得到多模态连续电推进最优比冲的计算方法,并得到相关参数对最优比冲的影响规律。结果表明,提出的耦合优化方法与最优比冲公式对求解多模态电推进任务的最优比冲和研究电推进航天器耦合优化控制问题具有指导意义和通用性。; 关键词电推进航天器多模态任务特征参数最优比冲耦合优化控制; Keywords EP spacecraft Multimode mission Characteristic parameter Optimal specific impulse Coupling optimization control; 分类号 V439 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于图注意力机制的无地图场景轨迹预测方法被引量：2: 3; 作者刘建敏林晖汪晓丁; 机构福建师范大学计算机与网络空间安全学院网络安全与教育信息化福建省高校工程研究中心; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期144-153,共10页; 基金国家自然科学基金(61702103,U1905211) 福建省自然科学基金(2020J01167,2020J01169)。; 文摘现有的轨迹预测工作大多依赖于高精地图,但高精地图的采集耗时长、成本高、处理复杂,难以快速适应智能交通的大面积普及。为解决无地图场景下车辆轨迹预测问题,提出一种基于多模态数据时空特征的轨迹预测方法。构建多个历史轨迹时空交互图,交叉使用时间和空间注意力并进行深度融合,以建模道路上车辆之间的时空关联性。在此基础上,利用残差网络进行多目标多模态轨迹生成。在真实数据集Argoverse 2上进行模型的训练和测试,实验结果表明,相较于CRAT-Pred方法,该模型在单模态预测方面最小平均位移误差、最小最终位移误差和未命中率指标分别提升了3.86%、3.89%、0.48%,在多模态预测方面各项指标分别提升了0.78%、0.96%、0.42%。该方法能够有效地捕捉车辆移动轨迹的时间和空间特征,并可在自动驾驶等相关领域得到有效应用。; 关键词多模态任务轨迹预测时空特征注意力机制交叉注意力; Keywords multi-modal task trajectory prediction spatio-temporal feature attention mechanism crossattention; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Transformer的多方面特征编码图像描述生成算法被引量：4: 4; 作者衡红军范昱辰王家亮; 机构中国民航大学计算机科学与技术学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期199-205,共7页; 基金国家自然科学基金(U1333109)。; 文摘由目标检测算法提取的目标特征在图像描述生成任务中发挥重要作用,但仅使用对图像进行目标检测的特征作为图像描述任务的输入会导致除关键目标信息以外的其余信息获取缺失,且生成的文本描述对图像内目标之间的关系缺乏准确表达。针对上述不足,提出用于编码图像内目标特征的目标Transformer编码器,以及用于编码图像内关系特征的转换窗口Transformer编码器,从不同角度对图像内不同方面的信息进行联合编码。通过拼接方法将目标Transformer编码的目标特征与转换窗口Transformer编码的关系特征相融合,达到图像内部关系特征和局部目标特征融合的目的,最终使用Transformer解码器将融合后的编码特征解码生成对应的图像描述。在MS-COCO数据集上进行实验,结果表明,所构建模型性能明显优于基线模型,BLEU-4、METEOR、ROUGE-L、CIDEr指标分别达到38.6%、28.7%、58.2%和127.4%,优于传统图像描述网络模型,能够生成更详细准确的图像描述。; 关键词图像描述转换窗口多头注意力机制多模态任务 Transformer编码器; Keywords image caption shift window multi-headed attention mechanism multimodal task Transformer encoder; 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

题名耦合单词与句子级文本特征的图像对抗级联生成: 5; 作者白志远杨智翔栾鸿康孙玉宝; 机构南京信息工程大学计算机学院南京信息工程大学计算机学院江苏省大数据分析技术实验室; 出处《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2023年第12期2186-2196,共11页; 基金国家自然科学基金(U2001211,62276139)。; 文摘文本生成图像旨在根据自然语言描述生成逼真的图像,是一个涉及文本与图像的跨模态分析任务。鉴于生成对抗网络具有生成图像逼真、效率高等优势,已经成为文本生成图像任务的主流模型。然而,当前方法往往将文本特征分为单词级和句子级单独训练,文本信息利用不充分,容易导致生成的图像与文本不匹配的问题。针对该问题,提出了一种耦合单词级与句子级文本特征的图像对抗级联生成模型(Union-GAN),在每个图像生成阶段引入了文本图像联合感知模块(Union-Block),使用通道仿射变换和跨模态注意力相结合的方式,充分利用了文本的单词级语义与整体语义信息,促使生成的图像既符合文本语义描述又能够保持清晰结构。同时联合优化鉴别器,将空间注意力加入到对应的鉴别器中,使来自文本的监督信号促使生成器生成更加相关的图像。在CUB-200-2011数据集上将其与AttnGAN等多个当前的代表性模型进行了对比,实验结果表明,Union-GAN的FID分数达到了13.67,与AttnGAN相比,提高了42.9%,IS分数达到了4.52,提高了0.16。; 关键词文本生成图像生成对抗网络多模态任务; Keywords text-to-image generation generative adversarial network(GAN) multimodal task; 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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于神经网络的图像风格迁移算法综述	王伟张静宜温玉辉魏云超	《电子学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	面向任务的电推进航天器性能优化与控制	张中磊丁永杰于达仁	《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2016	12	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于图注意力机制的无地图场景轨迹预测方法	刘建敏林晖汪晓丁	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2024	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于Transformer的多方面特征编码图像描述生成算法	衡红军范昱辰王家亮	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2023	4	在线阅读下载PDF 职称材料
5	耦合单词与句子级文本特征的图像对抗级联生成	白志远杨智翔栾鸿康孙玉宝	《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料