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基于层级软提示交互融合的少样本事件方面类别检测方法: 1; 作者艾传鲜郭军军尹兆良《计算机工程》北大核心 2025年第9期120-128,共9页; 事件方面类别检测(ACD)旨在识别出给定事件文本中的方面类别,相关研究可以辅助获取不同领域和事件文本中的关键信息,特别是在社交媒体舆情研究中具有实用价值。在社交媒体舆情事件发展前期,事件文本标记数据稀缺,如何基于少量标记数据... 展开更多; 关键词少样本提示学习软提示方面类别检测多层级提示交互融合; 在线阅读下载PDF 职称材料

图像目标类别检测综述被引量：13: 2; 作者蔡强刘亚奇 +2 位作者曹健毛典辉牛群《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2015年第3期257-265,共9页; 随着移动设备与社交网络的迅速发展,数字图像的数据规模急剧增加,图像目标类别检测已经发展成为目前计算机视觉领域内的一个研究热点。对图像目标类别检测的关键问题进行了综述。首先对目标类别检测的研究背景进行了介绍;然后对目标类... 展开更多; 关键词目标类别检测外观模型分类定位策略图像数据集评价标准; 在线阅读下载PDF 职称材料

类风湿因子的三种免疫球蛋白类别检测及其临床应用: 3; 作者李晓军武建国《解放军医学杂志》 CAS CSCD 北大核心 1989年第2期124-125,共2页; 类风湿因子(RF)是类风湿性关节炎(RA)患者中存在的一种自身抗体,测定血清中RF的含量及其动态变化,对于RA的诊断、治疗、病情观察及预后判断都有一定的指导意义。目前常规检测RF的方法为胶乳试验,此法敏感性与精密度较差,不能定量,也不... 展开更多; 关键词类风湿因子免疫球蛋白类别检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于时间-通道拓扑解耦图卷积的异常行为检测被引量：1: 4; 作者张家波唐上松何阿娟《信号处理》 CSCD 北大核心 2024年第12期2193-2205,共13页; 随着姿态估计技术的发展,使用人体骨骼数据而非传统像素数据进行异常行为检测成为可能,这种异常检测方法克服了传统基于像素特征的方法中光照、视角和背景噪声等因素带来的问题。然而,现有的图卷积网络(Graph Convolutional Network,GCN... 展开更多; 关键词人体骨骼异常行为检测解耦图卷积自适应邻接矩阵多类别异常检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

特征金字塔多尺度全卷积目标检测算法被引量：19: 5; 作者林志洁罗壮 +1 位作者赵磊鲁东明《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期533-540,共8页; 基于区域建议网络构建一种特征金字塔多尺度网络结构,并结合全卷积操作完成微小目标与类别无关目标的检测.为了提升图像中微小目标的检测精度,构建基于侧链接融合的3层金字塔结构网络,充分利用语义级别比较低的图像卷积特征.为了提高类... 展开更多; 关键词图像目标检测图像特征金字塔多尺度全卷积微小目标检测类别无关目标检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

复杂背景下的小目标检测算法被引量：17: 6; 作者郑浦白宏阳 +1 位作者李伟郭宏伟《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期1777-1784,共8页; 提出一种改进的多类别单阶检测器(SSD)算法.借鉴特征金字塔算法的思想,将Conv4-3层的特征与Conv7、Conv3-3层的特征进行融合,同时增加融合后特征图每个位置对应的默认框数量.在网络结构中增加裁剪-权重分配网络(SENet),对每层的特征通... 展开更多; 关键词深度学习目标检测多类别单阶检测器(SSD)算法特征融合特征增强; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于层级软提示交互融合的少样本事件方面类别检测方法: 1; 作者艾传鲜郭军军尹兆良; 机构昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明理工大学云南省人工智能重点实验室国家计算机网络应急技术处理协调中心云南分中心; 出处《计算机工程》北大核心 2025年第9期120-128,共9页; 基金国家重点研发计划(202301AT070444) 国家自然科学基金(62366025) 云南省科技厅自然科学基金(202202AE090008-3)。; 文摘事件方面类别检测(ACD)旨在识别出给定事件文本中的方面类别,相关研究可以辅助获取不同领域和事件文本中的关键信息,特别是在社交媒体舆情研究中具有实用价值。在社交媒体舆情事件发展前期,事件文本标记数据稀缺,如何基于少量标记数据实现准确的事件方面检测是一个亟待解决的问题。提出一种基于预训练模型的多层级软提示交互融合少样本事件方面类别检测方法,基于预训练构建多层级的软提示模板,分别与预训练模型进行层级语义表征和交互融合,并自适应地融合多层级的提示表征,从而提升少样本事件方面类别检测的效果。在自构建中文社交媒体少样本数据集和英文数据集上进行实验,实验结果证明所提方法明显优于其他基线方法,此外,消融实验和可视化结果验证了所提多层级提示交互融合模块的有效性。; 关键词少样本提示学习软提示方面类别检测多层级提示交互融合; Keywords few-shot prompt learning soft prompt Aspect Category Detection(ACD) multilayer prompt interaction fusion; 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

题名图像目标类别检测综述被引量：13: 2; 作者蔡强刘亚奇曹健毛典辉牛群; 机构北京工商大学计算机与信息工程学院中央民族大学管理学院; 出处《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2015年第3期257-265,共9页; 基金国家自然科学基金北京高等学校青年英才计划项目 2014 年度北京工商大学研究生创新基金重点项目~~; 文摘随着移动设备与社交网络的迅速发展,数字图像的数据规模急剧增加,图像目标类别检测已经发展成为目前计算机视觉领域内的一个研究热点。对图像目标类别检测的关键问题进行了综述。首先对目标类别检测的研究背景进行了介绍;然后对目标类别检测技术进行了综述,其中包括外观模型、分类器和定位策略3个核心技术,以及数据集和评价标准;最后列出了目前目标类别检测算法的测试结果,并总结了目标类别检测的主要研究难点和发展方向。; 关键词目标类别检测外观模型分类定位策略图像数据集评价标准; Keywords object class detection appearance model classification location strategies image dataset evaluation; 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

题名类风湿因子的三种免疫球蛋白类别检测及其临床应用: 3; 作者李晓军武建国; 机构南京军区南京总医院临床免疫科; 出处《解放军医学杂志》 CAS CSCD 北大核心 1989年第2期124-125,共2页; 文摘类风湿因子(RF)是类风湿性关节炎(RA)患者中存在的一种自身抗体,测定血清中RF的含量及其动态变化,对于RA的诊断、治疗、病情观察及预后判断都有一定的指导意义。目前常规检测RF的方法为胶乳试验,此法敏感性与精密度较差,不能定量,也不能区别RF的Ig类别。我们立足于国产试剂与仪器,建立了一种定量检测血清三种Ig类别RF的ELIsA方法,经临床应用效果满意。研究对象与方法 (1)研究对象:RA患者:共86例。其中男26例,女60例均符合ARA诊断标准,其它风湿病患者:系统性红斑狼疮(SLE)50例,混合性结缔组织病(MCTD)21例,干燥综合征11例;其它疾病患者、肝炎30例。; 关键词类风湿因子免疫球蛋白类别检测; 分类号 R446.6 [医药卫生—诊断学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于时间-通道拓扑解耦图卷积的异常行为检测被引量：1: 4; 作者张家波唐上松何阿娟; 机构重庆邮电大学通信与信息工程学院; 出处《信号处理》 CSCD 北大核心 2024年第12期2193-2205,共13页; 基金国家自然科学基金面上项目(62171070) 重庆市研究生科研创新项目(CYS23456)。; 文摘随着姿态估计技术的发展,使用人体骨骼数据而非传统像素数据进行异常行为检测成为可能,这种异常检测方法克服了传统基于像素特征的方法中光照、视角和背景噪声等因素带来的问题。然而,现有的图卷积网络(Graph Convolutional Network,GCN)在处理人体骨骼数据时,通常使用固定的邻接矩阵进行信息聚合,这限制了模型在提取行为特征时的灵活性。为了解决上述问题,本文提出了基于时间-通道拓扑解耦的图卷积网络(TimeChannel Topology Decoupling Graph Convolution Network,TCTD-GCN)。TCTD-GCN分别在时间和通道维度上采用拓扑学习的方式来学习自适应的邻接矩阵,从而实现时间和通道的有效解耦。学习得到的自适应邻接矩阵能更准确地聚合特征,促进对人体行为的准确表示。此外,文章提出一种虚拟异常引导的自监督异常检测(Virtual Anomaly-guided Self-supervised Anomaly Detection,VASAD)策略来提高检测精度。VASAD将异常检测问题视作一个多分类问题,通过将正常行为的不同类别视为“虚拟异常”来辅助模型训练,从而在测试阶段更准确地区分正常与异常行为。这种策略增强了模型对正常行为内在差异的学习,提高了对真实异常的判别能力。最后,本文模型在ShanghaiTech Campus、CUHK Avenue和USCD Ped2三个主流数据集上进行实验,帧级曲线下面积(area under the curve,AUC)分别达到76.6%、87.7%和95.3%,在ShanghaiTech Campus和CUHK Avenue数据集上相对主流模型有明显提升,验证了模型的有效性和优越性。; 关键词人体骨骼异常行为检测解耦图卷积自适应邻接矩阵多类别异常检测; Keywords human skeleton abnormal behavior detection decoupling graph convolution adaptive adjacency ma‐trix multi-category anomaly detection; 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

题名特征金字塔多尺度全卷积目标检测算法被引量：19: 5; 作者林志洁罗壮赵磊鲁东明; 机构浙江科技学院信息与电子工程学院浙江大学计算机学院; 出处《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期533-540,共8页; 基金浙江省科技计划资助项目(2017C33176) 浙江科技学院博士启动基金资助项目浙江省自然科学基金资助项目(ly16f02008); 文摘基于区域建议网络构建一种特征金字塔多尺度网络结构,并结合全卷积操作完成微小目标与类别无关目标的检测.为了提升图像中微小目标的检测精度,构建基于侧链接融合的3层金字塔结构网络,充分利用语义级别比较低的图像卷积特征.为了提高类别无关的图像目标检测鲁棒性,提出特定的非极大值抑制算法,在重叠目标过滤时消除冗余目标窗口,并对目标窗口进行位置精修.在PASCAL VOC 2007、PASCAL VOC 2012以及古代绘画数据集上的实验结果表明:所提算法对于微小目标、多尺度目标检测及种类无关的目标检测的检测精度高于已有算法.; 关键词图像目标检测图像特征金字塔多尺度全卷积微小目标检测类别无关目标检测; Keywords image target detection image feature pyramid multi-scale full convolution small targets detection category-independent target detection; 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

题名复杂背景下的小目标检测算法被引量：17: 6; 作者郑浦白宏阳李伟郭宏伟; 机构南京理工大学能源与动力工程学院中国人民解放军; 出处《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期1777-1784,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(61603189).; 文摘提出一种改进的多类别单阶检测器(SSD)算法.借鉴特征金字塔算法的思想,将Conv4-3层的特征与Conv7、Conv3-3层的特征进行融合,同时增加融合后特征图每个位置对应的默认框数量.在网络结构中增加裁剪-权重分配网络(SENet),对每层的特征通道进行权重分配,提升有用的特征权重并抑制无效的特征权重.为了增强网络的泛化能力,对训练数据集进行一系列增强处理.实验结果表明,改进后的算法在VOC数据集(07+12)上的检测效果良好,平均精度均值为80.4%,比改进前的算法提高了2.7%;在COCO数据集(2017)上的平均精度均值为42.5%,比改进前的算法提高了2.3%.所提算法能够准确检测出不小于16×16像素的目标.; 关键词深度学习目标检测多类别单阶检测器(SSD)算法特征融合特征增强; Keywords deep learning target detection single-shot-multibox-detector(SSD)algorithm feature fusion feature enhancement; 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	基于层级软提示交互融合的少样本事件方面类别检测方法	艾传鲜郭军军尹兆良	《计算机工程》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	图像目标类别检测综述	蔡强刘亚奇曹健毛典辉牛群	《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心	2015	13	在线阅读下载PDF 职称材料
3	类风湿因子的三种免疫球蛋白类别检测及其临床应用	李晓军武建国	《解放军医学杂志》 CAS CSCD 北大核心	1989	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于时间-通道拓扑解耦图卷积的异常行为检测	张家波唐上松何阿娟	《信号处理》 CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	特征金字塔多尺度全卷积目标检测算法	林志洁罗壮赵磊鲁东明	《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2019	19	在线阅读下载PDF 职称材料
6	复杂背景下的小目标检测算法	郑浦白宏阳李伟郭宏伟	《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2020	17	在线阅读下载PDF 职称材料