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基于改进教师-学生模型的色情音频事件检测
1
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%。
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关键词
色情音频检测
半监督学习
教师-学生模型
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职称材料
伪标签置信度调控结直肠癌病理图像半监督语义分割
2
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。
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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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职称材料
题名
基于改进教师-学生模型的色情音频事件检测
1
作者
宫法明
司朋举
李昕
机构
中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第2期172-177,共6页
基金
科技部创新方法工作专项资助项目(2015IM010300)。
文摘
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%。
关键词
色情音频检测
半监督学习
教师-学生模型
Keywords
Porn audio detection
Semi
-
supervised learning
Mean teacher model
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
伪标签置信度调控结直肠癌病理图像半监督语义分割
2
作者
徐晗晗
张印辉
何自芬
刘珈岑
李振辉
吴琳
史本杰
机构
昆明理工大学机电工程学院
云南省肿瘤医院放射科
云南省肿瘤医院病理科
出处
《光学精密工程》
北大核心
2025年第4期591-609,共19页
基金
国家自然科学基金(No.62061022,No.62171206)
装备智能运用教育部重点实验室开放基金项目(No.AAIE-2023-0203)。
文摘
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。
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
Keywords
colorectal cancer pathological images
semi
-
supervised semantic segmentation
teacher
-
student model
consistency regularization
conditional random fields
data augmentation
分类号
TP394.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TH691.9 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进教师-学生模型的色情音频事件检测
宫法明
司朋举
李昕
《计算机应用与软件》
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
伪标签置信度调控结直肠癌病理图像半监督语义分割
徐晗晗
张印辉
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
0
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职称材料
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