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基于改进教师-学生模型的色情音频事件检测
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作者 宫法明 司朋举 李昕 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第2期172-177,共6页
为保障青少年身心健康,国家日益重视色情信息的监管工作。针对传统色情音频检测无法精准定位事件起止时间的问题,提出一种基于半监督学习的改进教师-学生模型。将无标签、弱标签、强标签数据作为训练集输入,通过多层神经网络提取音频的... 为保障青少年身心健康,国家日益重视色情信息的监管工作。针对传统色情音频检测无法精准定位事件起止时间的问题,提出一种基于半监督学习的改进教师-学生模型。将无标签、弱标签、强标签数据作为训练集输入,通过多层神经网络提取音频的帧、段特征,随后迭代优化帧、段所产生的分类损失以及教师-学生模型和段分类模型之间的一致性损失。在真实数据集上,实验结果表明当时间容忍度为5 s时,色情类别召回率达到94.3%,F1得分可达到83.4%。 展开更多
关键词 色情音频检测 半监督学习 教师-学生模型
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伪标签置信度调控结直肠癌病理图像半监督语义分割
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作者 徐晗晗 张印辉 +4 位作者 何自芬 刘珈岑 李振辉 吴琳 史本杰 《光学精密工程》 北大核心 2025年第4期591-609,共19页
为了改善结直肠癌病理图像半监督语义分割任务中存在的低置信度伪标签利用不充分、高置信度伪标签准确性亟需优化和伪标签类别不平衡等问题,本文提出了一种伪标签置信度调控方法,旨在实现结直肠癌病理图像的高质量多类别半监督语义分割... 为了改善结直肠癌病理图像半监督语义分割任务中存在的低置信度伪标签利用不充分、高置信度伪标签准确性亟需优化和伪标签类别不平衡等问题,本文提出了一种伪标签置信度调控方法,旨在实现结直肠癌病理图像的高质量多类别半监督语义分割。首先,基于教师-学生模型的半监督语义分割框架,提出在一致性正则化中嵌入类别置信度调控,通过对未训练教师模型生成的低置信度伪标签中的混淆类别进行移除以增强确定性,从而提升低置信度伪标签的贡献率。其次,提出对训练后教师模型生成的伪标签进行先筛选后细化的操作范式,通过对筛选后的高置信度伪标签进行基于条件随机场的细化操作,以改善高置信度伪标签中边界模糊和缺乏语义信息的问题。最后,为缓解伪标签数据中的类别不平衡,设计了一种基于伪标签类别数判定的自适应随机级联强数据增强的方法。通过自建结直肠癌病理图像数据集以及公开的多类别病理图像数据集进行实验验证,本文方法实现了74.09%的结直肠癌病理图像四个类的平均分割精度,相比于基准网络提高6.43%,为结直肠癌病理图像半监督语义分割提供有力的算法支持。 展开更多
关键词 结直肠癌病理图像 半监督语义分割 教师-学生模型 一致性正则化 条件随机场 数据增强
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基于半监督SPM-YOLOv5的套袋柑橘检测算法 被引量:19
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作者 吕佳 李帅军 +1 位作者 曾梦瑶 董保森 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第18期204-211,共8页
为解决柑橘经过套袋后其形状从圆形变为条状导致当前目标检测算法对套袋柑橘检测难度增大,同时目标检测算法性能依赖于有标记样本数量的问题。该研究设计了一种基于教师学生模型的SPM(Strip Pooling Module)-YOLOv5算法,在YOLOv5的骨干... 为解决柑橘经过套袋后其形状从圆形变为条状导致当前目标检测算法对套袋柑橘检测难度增大,同时目标检测算法性能依赖于有标记样本数量的问题。该研究设计了一种基于教师学生模型的SPM(Strip Pooling Module)-YOLOv5算法,在YOLOv5的骨干网络中加入条带注意力模块使模型更加关注条状的套袋柑橘与树枝,同时教师学生模型为半监督方法,使目标检测算法可利用无标记样本提升模型的性能,降低对有标记样本的依赖。试验结果表明,该算法在套袋柑橘与树枝检测的平均精度均值分别为77.4%与53.6%,相比YOLOv5分别提升了7.5个百分点与7.6个百分点,套袋柑橘检测的精度与召回率达到94.0%与76.2%。因此,基于教师学生模型的SPM-YOLOv5算法精度高、速度快,能有效用于套袋柑橘检测。 展开更多
关键词 机器视觉 图像识别 目标检测 套袋柑橘 YOLOv5 条带注意力 教师学生模型
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