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基于模块交互和依存关系的生物医学事件检测
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作者 张勇 左皓阳 +1 位作者 苏莹 周光有 《中文信息学报》 北大核心 2025年第6期119-126,共8页
该文提出一种基于模块交互和依存关系的生物医学事件检测模型。该模型在事件检测模块中融入了命名实体识别模块与图卷积策略,充分利用数据集中的标注信息和远距离依存关系来提高文本的语义表示。该模型同时构造了一个命名实体识别模块... 该文提出一种基于模块交互和依存关系的生物医学事件检测模型。该模型在事件检测模块中融入了命名实体识别模块与图卷积策略,充分利用数据集中的标注信息和远距离依存关系来提高文本的语义表示。该模型同时构造了一个命名实体识别模块和一个事件检测模块,并将命名实体识别模块中训练的语义特征拼接到事件检测模块,以增强事件检测的语义信息。同时,该模型还在事件检测模块中集成了基于门控机制的图卷积层,以利用依存句法信息来提高单词之间远距离依存关系的建模能力。在生物医学事件检测数据集上的实验结果显示,该模型的F_(1)值达到了81.63%,整体性能优于其他模型,显示了模块交互与图卷积策略在提升生物医学事件检测方面的有效性。 展开更多
关键词 生物医学事件检测 模块交互 命名实体识别 图卷积
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飞行仿真演示系统人机交互模块研究与开发 被引量:2
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作者 黄屹 杨一栋 《电光与控制》 2003年第2期55-57,64,共4页
飞行仿真演示系统中人机交互模块分为模拟操纵手柄输入和三维动画显示两部分。为了在实验室现有软、硬件基础上开发实时、快速和模块化的演示系统 ,使用 Direct X SDK做开发工具 ,以便直接访问底层硬件 ,充分利用硬件的优化性能。在模... 飞行仿真演示系统中人机交互模块分为模拟操纵手柄输入和三维动画显示两部分。为了在实验室现有软、硬件基础上开发实时、快速和模块化的演示系统 ,使用 Direct X SDK做开发工具 ,以便直接访问底层硬件 ,充分利用硬件的优化性能。在模拟操纵手柄输入模块开发中使用Direct X的 Direct Input组件 ,借助其与硬件类型及输入端口无关的特性 ,方便地实现手柄输入信号读取 ;在三维动画显示模块开发中使用 Direct X Graphics组件提供的方法 ,根据飞行器模型实时运动状态量 ,对飞行器三维模型进行六个自由度的控制 ,以动画形式表现人工操纵的飞行器模型实时运动状态。通过这两个模块的开发 。 展开更多
关键词 飞行仿真演示系统 人机交互模块 三维动画 六自由度控制
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硕士研究生思想政治理论课模块化—专题性—交互式教学模式的构建 被引量:9
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作者 李明 王一鸣 吴双 《现代教育管理》 CSSCI 北大核心 2021年第7期39-45,共7页
思想政治理论课模块化—专题性—交互式的教学模式建构是习近平新时代中国特色社会主义思想"进教材、进课堂、进学生头脑"的有效创新手段,是培养新时代高层次人才的应有之义,具有创新性、理论性、应用性、可推广性等特点。为... 思想政治理论课模块化—专题性—交互式的教学模式建构是习近平新时代中国特色社会主义思想"进教材、进课堂、进学生头脑"的有效创新手段,是培养新时代高层次人才的应有之义,具有创新性、理论性、应用性、可推广性等特点。为此,需构建"1+5顶层模块、N+X专题组块、T&P交互网块"的课程建设体系,打造课程建设体系、支撑体系、保障体系三位一体的建设格局,形成可供不同类型行业高校硕士研究生思政课教学复制、推广、应用的成果体系。 展开更多
关键词 硕士研究生 思想政治理论课 模块化—专题性—交互式教学模式 体系建设 构建路径
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基于平行交互注意力网络的中文电子病历实体及关系联合抽取 被引量:2
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作者 李丽双 王泽昊 +1 位作者 秦雪洋 袁光辉 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期108-118,共11页
基于电子病历构建医学知识图谱对医疗技术的发展具有重要意义,实体和关系抽取是构建知识图谱的关键技术。该文针对目前实体关系联合抽取中存在的特征交互不充分的问题,提出了一种平行交互注意力网络(PIAN)以充分挖掘实体与关系的相关性... 基于电子病历构建医学知识图谱对医疗技术的发展具有重要意义,实体和关系抽取是构建知识图谱的关键技术。该文针对目前实体关系联合抽取中存在的特征交互不充分的问题,提出了一种平行交互注意力网络(PIAN)以充分挖掘实体与关系的相关性,在多个标准的医学和通用数据集上取得最优结果;当前中文医学实体及关系标注数据集较少,该文基于中文电子病历构建了实体和关系抽取数据集(CEMRIE),与医学专家共同制定了语料标注规范,并基于该文所提出的模型实验得出基准结果。 展开更多
关键词 实体关系联合抽取 双向特征交互模块 自注意力机制 中文电子病历 数据集标注与构建
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坐标增强与多源采样的脑肿瘤图像分割
5
作者 蒋占军 李洋 +1 位作者 廉敬 苗新法 《计算机应用》 北大核心 2025年第3期996-1002,共7页
针对脑肿瘤图像分割模型对肿瘤区域关注度不够及易丢失空间上下文信息,导致对肿瘤区域分割效果不佳的问题,提出一种融合坐标增强学习机制(CEL)与多源采样的TransUNet脑肿瘤分割网络。首先,提出一种CEL,结合ResNetv2作为模型的浅层特征... 针对脑肿瘤图像分割模型对肿瘤区域关注度不够及易丢失空间上下文信息,导致对肿瘤区域分割效果不佳的问题,提出一种融合坐标增强学习机制(CEL)与多源采样的TransUNet脑肿瘤分割网络。首先,提出一种CEL,结合ResNetv2作为模型的浅层特征提取网络,增加对脑肿瘤区域的关注度;其次,设计深层混合采样特征提取器,并利用可变形注意力与自注意力机制对脑肿瘤的全局与局部信息进行多源采样;最后,在编码器与解码器之间设计交互层级融合(ILF)模块,从而在实现深层与浅层特征信息交互的同时减少参数的计算量。在BraTS2018和BraTS2019数据集上的实验结果表明:相较于基准TransUNet,所提模型的平均相似性系数(mDice)、平均交并比(mIoU)、平均精度均值(mAP)和平均召回率(mRecall)分别提高4.84、7.21、3.83和3.15个百分点,模型大小降低了16.9 MB。 展开更多
关键词 图像分割 多模态信息 坐标增强学习机制 混合采样 交互层级融合模块
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基于孪生网络的特征融合位移RGB-T目标跟踪
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作者 李海燕 曹永辉 +1 位作者 郎恂 李海江 《湖南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期68-78,共11页
为解决现有目标跟踪算法深层次特征提取困难、不能充分利用跨模态信息以及目标特征表示较弱等问题,提出了基于孪生网络的特征融合位移RGB-T目标跟踪算法.首先,基于可见光模态SiameseRPN++的目标跟踪框架,扩展设计红外模态分支,以获得多... 为解决现有目标跟踪算法深层次特征提取困难、不能充分利用跨模态信息以及目标特征表示较弱等问题,提出了基于孪生网络的特征融合位移RGB-T目标跟踪算法.首先,基于可见光模态SiameseRPN++的目标跟踪框架,扩展设计红外模态分支,以获得多模态目标跟踪框架,设计了改进步长的ResNet50作为特征提取网络,有效挖掘目标的深层次特征.随后,设计特征交互学习模块,利用一种模态的判别信息引导另一种模态的目标外观特征学习,挖掘特征空间和通道中的跨模态信息,增强网络对前景信息的关注.然后,设计多模特征融合模块计算输入的可见光图像和红外图像的特征融合度,对不同模态的重要特征进行空间融合以去除冗余信息,并采用级联融合策略重建多模态图像,增强目标特征表示.最后,设计特征空间位移模块,分割红外模态分支的特征图并向四个不同方向移位,增强热源目标特征的边缘表示.在两个RGB-T数据集上的实验验证了提出算法的有效性,消融实验证明了设计的单个模块的优越性. 展开更多
关键词 RGB-T跟踪 多模特征融合模块 特征空间位移模块 特征交互学习模块
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使用VIRTOOLS实现虚拟标志肌学习软件的动画交互 被引量:1
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作者 王永波 王燕 陈文捷 《安徽农业科学》 CAS 北大核心 2010年第19期10451-10452,10457,共3页
阐述了Virtools软件的制作过程,详细介绍了实现动画交互的具体方法。
关键词 动画交互 VIRTOOLS BB交互模块 虚拟标志肌
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多分支特征融合分类网络用于CXR图像识别 被引量:1
8
作者 苏华强 雷海军 雷柏英 《信号处理》 北大核心 2025年第2期253-266,共14页
COVID-19是由新型冠状病毒引起的一种传染性疾病,给全球公共卫生带来了巨大的挑战。在临床实践中,胸部X射线(Chest X-ray,CXR)检查是识别COVID-19感染和其他常见肺部疾病的重要手段,然而放射科医生对COVID-19患者进行检查需要耗费大量... COVID-19是由新型冠状病毒引起的一种传染性疾病,给全球公共卫生带来了巨大的挑战。在临床实践中,胸部X射线(Chest X-ray,CXR)检查是识别COVID-19感染和其他常见肺部疾病的重要手段,然而放射科医生对COVID-19患者进行检查需要耗费大量时间和精力,而且增加医生感染的风险。因此,能够从胸部X射线的图像中,自动识别COVID-19的算法显得尤为重要。本文提出了一种基于深度学习的CXR图像分类框架,该框架能够在有限的训练数据下生成更具判别力的特征。具体而言,首先通过残差神经网络(ResNet34和ResNet50)和Transformer组成多分支分类网络,其中ResNet分支通过深度残差结构,有效地提取丰富的语义信息和细腻的纹理信息;而Transformer分支则通过自注意力机制,捕捉图像的全局语义特征。随后,利用特征交互模块将ResNet分支提取丰富的语义信息和纹理信息,与Transformer提取的全局语义特征进行特征交互。最后,再通过特征融合模块来提取图像的多尺度语义特征。该方法能够在有限训练数据的条件下提取多尺度特征表示,以对COVID-19感染区域进行特征提取和定位。实验在公开DLAI3和COVIDx数据集上与15种方法进行了比较,相比于ResNet50的模型,准确率分别提高了1.37%和0.76%。本文提出的分类方法,结合ResNet和Transformer网络在特征提取上的优点,使得网络对CXR图像的识别结果更加准确。 展开更多
关键词 胸部X射线检查 特征交互模块 多分支分类网络 残差神经网络 TRANSFORMER
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基于视觉传达的船舶组合导航人机交互界面系统 被引量:1
9
作者 赵吉成 《舰船科学技术》 北大核心 2022年第24期141-144,共4页
针对船舶航行环境复杂、天气多变等因素给船舶组合导航带来的诸多问题,提出一种基于视觉传达的船舶组合导航人机交互界面系统。首先设计带有地图创建、路径规划、人机交互、组合导航四大模块的硬件系统,秉持模块化的设计理念设计图像预... 针对船舶航行环境复杂、天气多变等因素给船舶组合导航带来的诸多问题,提出一种基于视觉传达的船舶组合导航人机交互界面系统。首先设计带有地图创建、路径规划、人机交互、组合导航四大模块的硬件系统,秉持模块化的设计理念设计图像预处理和基于地图匹配-GPS-航行状态组合的软件程序,并在程序中添加图像特征提取技术,获取地图图像的直线特征。最后将软件程序添加到硬件系统中,利用地图匹配算法获取最佳航行路径。实验结果表明,系统的导航精度高、轨迹规划和避障能力强。 展开更多
关键词 组合导航平台 人机交互模块 视觉传感器 图像预处理 地图匹配法
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注意力引导多任务学习的前列腺癌盆腔淋巴结转移预测
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作者 张志远 胡冀苏 +3 位作者 张跃跃 钱旭升 周志勇 戴亚康 《上海交通大学学报》 北大核心 2025年第8期1216-1224,共9页
基于前列腺癌原发灶的术前磁共振影像定量特征预测盆腔淋巴结转移(PLNM)是治疗方案制定的重要参考依据.然而,现有预测方法对肿瘤原发灶内部的异质性信息提取不足,导致提取的图像定量特征与PLNM关联性较弱.针对这一问题,提出一种以肿瘤... 基于前列腺癌原发灶的术前磁共振影像定量特征预测盆腔淋巴结转移(PLNM)是治疗方案制定的重要参考依据.然而,现有预测方法对肿瘤原发灶内部的异质性信息提取不足,导致提取的图像定量特征与PLNM关联性较弱.针对这一问题,提出一种以肿瘤分割任务为辅助任务的注意力引导多任务学习网络用于PLNM预测.首先,在肿瘤分割网络中,提出多分支各向异性大核注意力模块,通过不同分支和各向异性大卷积核的融合扩大的感受野以有效捕获肿瘤的局部和全局信息.其次,在PLNM预测网络中,设计多尺度特征交互融合注意力模块,对多尺度特征进行层次化融合筛选.在320例数据集的实验中,所提方法的精度召回曲线下面积值和受试者操作特征曲线下面积值分别为(85.44±2.04)%和(91.86±2.18)%,优于经典的单任务分类方法和多任务方法. 展开更多
关键词 前列腺癌盆腔淋巴结转移 多任务学习 多分支各向异性大核注意力模块 多尺度特征交互融合注意力模块 多参数磁共振
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基于单目相机的复杂场景深度估计网络
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作者 陈占国 陈振军 +4 位作者 薛晨霞 王国亮 李金峄 李玉廷 于保才 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期505-512,共8页
为提升复杂多变场景下深度估计的精度,提出一种基于U型编码器-解码器的单目深度估计网络。采用Swin Transformer架构作为编码器核心,实现对输入数据多层级、多尺度的精细化特征提取。采用逐层扩张卷积提取多尺度局部特征,通过特征交互... 为提升复杂多变场景下深度估计的精度,提出一种基于U型编码器-解码器的单目深度估计网络。采用Swin Transformer架构作为编码器核心,实现对输入数据多层级、多尺度的精细化特征提取。采用逐层扩张卷积提取多尺度局部特征,通过特征交互模块交互局部和全局特征,实现对复杂场景的更全面理解。采用对称式Transformer解码器并结合图像块扩展层将相邻维度的特征图重塑为更高分辨率的特征图,最终输出像素级深度预测结果。在NYU Depth v2数据集和KITTI数据集上进行定量实验。研究结果表明:该网络在复杂多变场景中具有高效性和实用性。研究方法突破了传统方法在复杂多变场景下的局限性,为深度估计的理论研究提供新的视角和方法。 展开更多
关键词 单目深度估计 U型编码器-解码器 逐层扩张卷积 特征交互模块 对称式Transformer解码器
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基于特征聚合与多元协同特征交互的航拍图像小目标检测 被引量:13
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作者 陈朋磊 王江涛 +1 位作者 张志伟 何程 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2023年第10期183-192,共10页
针对无人机航拍图像目标尺寸太小、包含的特征信息较少,导致现有的检测算法对小目标检测效果不理想的问题,提出一种基于特征聚合与多元协同特征交互的无人机航拍图像小目标检测算法。首先,针对主干网对特征提取不足的问题,采用Swin Tran... 针对无人机航拍图像目标尺寸太小、包含的特征信息较少,导致现有的检测算法对小目标检测效果不理想的问题,提出一种基于特征聚合与多元协同特征交互的无人机航拍图像小目标检测算法。首先,针对主干网对特征提取不足的问题,采用Swin Transformer作为RetinaNet主干网络,以增强算法对全局信息的提取能力。其次,为提高网络对远处目标即小目标的检测能力,设计出一种高效的小目标特征聚合网络(SFANet),实现对浅层特征图小目标细节信息的充分整合。最后,为进一步提高网络对多尺度目标的检测性能,使低层特征信息流向高层,提出全新的多元协同特征交互模板(MCFIM)。在公开无人机航拍数据集VisDrone2019-DET上的实验结果表明,所提算法相较于原RetinaNet基线网络检测精度提高7.6%,对于小目标具有更好的检测效果。 展开更多
关键词 小目标检测 航拍图像 小目标特征聚合网络 多元协同特征交互模块
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基于非对称双分支交互神经网络的水下生物识别 被引量:3
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作者 赵力 宋威 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第4期1240-1244,1255,共6页
针对水底环境存在着可见度低、光照条件差、物种间特征差异不明显等问题,基于卷积神经网络,提出了一种新的非对称双分支水下生物分类模型。模型中交互分支利用不同的卷积神经网络中间层提取局部特征并通过交互模块对局部特征进行交互,... 针对水底环境存在着可见度低、光照条件差、物种间特征差异不明显等问题,基于卷积神经网络,提出了一种新的非对称双分支水下生物分类模型。模型中交互分支利用不同的卷积神经网络中间层提取局部特征并通过交互模块对局部特征进行交互,增强分类模型的局部特征学习能力;卷积神经网络分支可以有效地学习到目标的全局特征,弥补交互分支中忽略的全局信息。在Fish4-Knowledge(F4K)、Eilat、RAMAS三个数据集上取得了98.9%、98.3%、97.9%的准确率,较前人方法有显著提高;视觉解释也验证了该模型可以有效地捕捉到局部特征并消除背景影响。最终显示,该模型在水下环境具有良好的分类性能。 展开更多
关键词 水下生物分类 非对称双分支 交互分支 交互模块 局部特征 卷积神经网络分支 全局特征
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改进U-net++的遥感图像语义分割方法 被引量:2
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作者 何佳佳 徐杨 张永丹 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第13期255-265,共11页
遥感图像语义分割在土地资源规划、智慧城市等领域有着广泛的应用。由于高分辨率遥感的图像存在边界分割不清、小尺寸目标分割不清等问题,为此提出了一种基于U-net++的改进网络TU-net,该模型通过优化网络结构加强模型的特征提取能力,引... 遥感图像语义分割在土地资源规划、智慧城市等领域有着广泛的应用。由于高分辨率遥感的图像存在边界分割不清、小尺寸目标分割不清等问题,为此提出了一种基于U-net++的改进网络TU-net,该模型通过优化网络结构加强模型的特征提取能力,引入特征头细化模块,通过构建了两条通道来增强通道特征表示和空间特征表示,提升了对高层语义信息的解析能力;引入基于Transformer的注意力聚合模块来捕捉全局上下文信息,设计了十字窗交互模块,显著降低了计算复杂度;在解码器末端设计了一个动态特征融合块,以此得到多类、多尺度的语义信息,增强最终的分割效果。TU-net在两个数据集上进行实验,其中OA、mIoU、mF1分数均高于主流模型,Vaihingen数据集中小尺寸目标车的IoU和F1分数分别为0.896和0.962,比次优模型提升了5%和15.8%;Potsdam数据集中树的IoU和F1分数分别为0.913和0.936,比次优模型提升了6.3%和4.3%,实验结果表明该模型能够更精准地分割小尺寸目标及目标边界。 展开更多
关键词 高分辨率遥感的图像 语义分割 小尺寸目标 特征头细化模块 十字窗交互模块 动态特征融合块
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基于HLA/Virtools的高炮火控系统仿真平台设计 被引量:9
15
作者 梁冠辉 朱元昌 邸彦强 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第21期6954-6958,6963,共6页
针对在开发模拟训练系统过程中,开发人员工作量大,系统开发效率低和效果不理想等问题,提出了一种基于网络游戏技术(Virtools)与高层体系结构(HLA)相结合的解决方法。该方法利用HLA的模块化建模的思想,将整个仿真系统的功能划分成若干个... 针对在开发模拟训练系统过程中,开发人员工作量大,系统开发效率低和效果不理想等问题,提出了一种基于网络游戏技术(Virtools)与高层体系结构(HLA)相结合的解决方法。该方法利用HLA的模块化建模的思想,将整个仿真系统的功能划分成若干个联邦成员,进行分布式系统仿真。从设计系统的体系结构入手,划分联邦成员功能、建立FOM文件,并针对仿真平台开发中的分布交互行为模块的开发、解算行为模块的开发、坐标系变换、分布交互行为模块与解算行为模块数据传输速率不同步等问题进行了深入的研究,并提出了解决方案。最后基于此方法设计了一个某型高炮火控系统的操纵仿真平台,实践表明系统的开发效率有了较大的提高,结果显示在实时性及逼真度方面均达到了较好的效果。 展开更多
关键词 VIRTOOLS 高层体系结构 火控系统 分布交互行为模块 解算行为模块
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基于HLA/Virtools的高炮武器系统仿真平台设计 被引量:4
16
作者 王鹏 刘文甫 +1 位作者 欧阳海波 常文泰 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第8期1940-1946,共7页
针对在开发模拟训练系统过程中,开发人员工作量大,系统开发效率低和效果不理想等问题,提出了一种可视化开发工具(Virtools)与高层体系结构(HLA)相结合的解决方法。该方法利用HLA的模块化建模的思想,将整个仿真系统的功能划分成若干个联... 针对在开发模拟训练系统过程中,开发人员工作量大,系统开发效率低和效果不理想等问题,提出了一种可视化开发工具(Virtools)与高层体系结构(HLA)相结合的解决方法。该方法利用HLA的模块化建模的思想,将整个仿真系统的功能划分成若干个联邦成员,进行分布式系统仿真。从设计系统的体系结构入手,划分联邦成员功能、建立FOM文件,并针对仿真平台开发中的Virtools与HLA/RTI的互操作、HLA/RTI BB的开发、模型的脚本设计等问题进行了深入的研究,并提出了解决方案。最后基于此方法设计了自行高炮武器系统仿真平台,实践表明系统的开发效率有了较大的提高,态势显示在实时性及逼真度方面均达到了较好的效果。 展开更多
关键词 VIRTOOLS 高层体系结构 高炮武器系统 分布交互行为模块 态势显示
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基于混合云平台的教育课程资源共享系统设计 被引量:9
17
作者 马慧 《现代电子技术》 2022年第3期159-164,共6页
针对传统在线教育课程资源较为分散的问题,提出了基于混合云平台的资源共享系统。首先,对在线教育课程资源共享系统的架构进行分析,主要包括云基础设施层、云系统服务层、云应用层和客户端层,重点为教师功能与学生功能模块。平台根据使... 针对传统在线教育课程资源较为分散的问题,提出了基于混合云平台的资源共享系统。首先,对在线教育课程资源共享系统的架构进行分析,主要包括云基础设施层、云系统服务层、云应用层和客户端层,重点为教师功能与学生功能模块。平台根据使用者差异使使用者功能划分成为教师和学生,教师功能模块能够对学生、直播、课程等内容进行管理,并且对试卷进行编辑,对教学资源进行上传;学生功能模块能够对教学资源进行下载、在线考试和讨论交流。其次,对系统数据库进行设计,实现系统模块的设计。最后,对系统进行测试。通过测试结果表示,系统能够满足用户实际使用需求,并且所设计平台共享资源数量比较多,内容全面,共享服务效果和平台应用性能良好,还能够有效整合资源,促进教育发展,提高课程资源使用率。 展开更多
关键词 混合云平台 在线教育 课程资源 资源共享系统 架构设计 数据库 交互模块 系统测试
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基于深度学习的息肉分割网络GLIA-Net 被引量:4
18
作者 任莉莉 边璇 +1 位作者 王光磊 王洪瑞 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第12期248-254,共7页
随着卷积神经网络的发展,现有改进的息肉分割U-Net网络能有效提高息肉分割准确率,但引入了大量参数,导致模型复杂度增大且计算效率降低。提出具有低复杂度、高性能的网络GLIA-Net,用于分割内窥镜图像中的息肉区域。以U-Net为基础架构,... 随着卷积神经网络的发展,现有改进的息肉分割U-Net网络能有效提高息肉分割准确率,但引入了大量参数,导致模型复杂度增大且计算效率降低。提出具有低复杂度、高性能的网络GLIA-Net,用于分割内窥镜图像中的息肉区域。以U-Net为基础架构,在双层卷积后加入全局与局部交互式注意力融合模块。全局注意力基于2个可学习的外部储存器,通过2个级联的线性层和归一化层来实现。局部注意力基于局部跨通道交互策略,将一维卷积代替全连接层,在保证网络性能的同时降低计算复杂度,加快网络的计算速度。结合高效通道注意力和外部注意力的优点,在不引入过多参数量和计算量的前提下融合局部注意力和全局注意力,同时在通道与空间2个维度上引入注意力机制,提取丰富的多尺度语义信息。在Kvasir数据集上的实验结果表明,GLIA-Net的平均交并比、Dice、体积重叠误差分别为69.4%、80.7%和5.0%,与ExfuseNet、SegNet、ResUNet等网络相比,在保证网络计算效率的同时具有较优的分割精度。 展开更多
关键词 卷积神经网络 U-Net网络 息肉分割 内窥镜图像 交互式注意力融合模块
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可重配置IVR系统的设计与实现 被引量:3
19
作者 吴飞 崔杜武 《西安理工大学学报》 CAS 2006年第3期315-318,共4页
针对现行IVR系统因环境适应性的缺失而导致的复用度较低、可移植性较差的问题,在系统交互逻辑抽象和放音方式加工的基础上,对其核心处理技术进行了改进,设计并实现了一款可重配置的IVR系统。系统借助配置表和DLL函数存储约束条件、转移... 针对现行IVR系统因环境适应性的缺失而导致的复用度较低、可移植性较差的问题,在系统交互逻辑抽象和放音方式加工的基础上,对其核心处理技术进行了改进,设计并实现了一款可重配置的IVR系统。系统借助配置表和DLL函数存储约束条件、转移规则等多种资源,构建无领域特征的动态内核。实验结果表明,通过程序片路由的配置,系统可较好地实现与环境的无缝结合,应用于特定业务领域。 展开更多
关键词 IVR 配置模块 交互模块 放音模块 配置表 路由选择
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基于深度多任务学习的图像美感与情感联合预测研究 被引量:4
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作者 申朕 崔超然 +3 位作者 董桂鑫 余俊 黄瑾 尹义龙 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期2494-2506,共13页
图像美学评价和情感分析任务旨在使计算机可以辨认人类由受到图像视觉刺激而产生的审美和情感反应.现有研究通常将它们当作两个相互独立的任务.但是,人类的美感与情感反应并不是孤立出现的;相反,在心理认知层面上,两种感受的出现应是相... 图像美学评价和情感分析任务旨在使计算机可以辨认人类由受到图像视觉刺激而产生的审美和情感反应.现有研究通常将它们当作两个相互独立的任务.但是,人类的美感与情感反应并不是孤立出现的;相反,在心理认知层面上,两种感受的出现应是相互关联和相互影响的.受此启发,采用深度多任务学习方法在统一的框架下处理图像美学评价和情感分析任务,深入探索两个任务间的内在关联.具体来说,提出一种自适应特征交互模块将两个单任务的基干网络进行关联,以完成图像美学评价和情感分析任务的联合预测.该模块中引入了一种特征动态交互机制,可以根据任务间的特征依赖关系自适应地决定任务间需要进行特征交互的程度.在多任务网络结构的参数更新过程中,根据美学评价与情感分析任务的学习复杂度和收敛速度等差异,提出一种任务间梯度平衡策略,以保证各个任务可以在联合预测的框架下平衡学习.此外,构建了一个大规模的图像美学情感联合数据集UAE.据已有研究,该数据集是首个同时包含美感和情感标签的图像集合.本模型代码以及UAE数据集已经公布在https://github.com/zhenshen-mla/Aesthetic-Emotion-Dataset. 展开更多
关键词 图像美学评价 图像情感分析 深度多任务学习 自适应特征交互模块 任务间梯度平衡策略
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