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基于注意力循环神经网络的联合深度推荐模型: 1; 作者郭东坡何彬 +1 位作者张明焱段超《现代电子技术》北大核心 2025年第1期80-84,共5页; 为了向用户推荐符合兴趣偏好的项目,设计一种基于注意力循环神经网络的联合深度推荐模型。将双层注意力机制设置于网络中,该模型由五个部分构成,在输入层中生成联合深度推荐模型的输入矩阵,通过序列编码层对项目评论文本语义展开正向和... 展开更多; 关键词双层注意力机制循环神经网络用户偏好组合损失函数交互模型联合深度推荐模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进U-Net的车间场景分割: 2; 作者高强何至诚韩晓微《沈阳大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第3期221-229,共9页; 为了更好地对车间环境进行把控,同时针对车间目标像素级分割任务样本少、类别多、尺度变化大导致的语义分割精度低的问题,设计了一种改进的U-Net车间场景分割模型。改进的模型采用Rep-VGG轻量级主干网络,并在U-Net上采样阶段引入金字塔... 展开更多; 关键词语义分割轻量级神经网络注意力机制组合损失函数深度学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种具有边缘增强特点的医学图像分割网络被引量：8: 3; 作者孙军梅葛青青 +1 位作者李秀梅赵宝奇《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第5期1643-1652,共10页; 针对传统医学图像分割网络存在边缘分割不清晰、缺失值大等问题,该文提出一种具有边缘增强特点的医学图像分割网络(AS-UNet)。利用掩膜边缘提取算法得到掩膜边缘图,在UNet扩张路径的最后3层引入结合多尺度特征图的边缘注意模块(BAB),并... 展开更多; 关键词医学图像分割注意力机制边缘注意组合损失函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

隧道衬砌裂缝实时分割的Mobile-PSPNet方法被引量：8: 4; 作者宋益赵宁雨 +2 位作者颜畅谭海鸿邓杰《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第12期3746-3757,共12页; 针对移动端平台计算资源紧张,难以应用计算复杂度高的语义分割网络进行隧道衬砌裂缝实时检测的问题,提出一种基于改进金字塔场景解析网络(PSPNet)的实时分割网络模型Mobile-PSPNet,以减少模型对计算资源的需求。以改进的MobileNetV2轻... 展开更多; 关键词 PSPNet 轻量化Mobile-PSPNet网络卷积注意力机制裂缝分割组合损失函数 h-swish激活函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于通道注意力的多模态服装兼容性学习: 5; 作者魏雄闫坤《现代信息科技》 2022年第4期1-6,11,共7页; 针对服装图像特征提取不全面和服装兼容性难以建模等问题,提出了一种基于通道注意力的多模态服装兼容性模型ECA-RMCN。在特征提取网络CNN的残差模块上引入高效通道注意力模块ECA-Net来增强服装低级和高级等重要特征,抑制无效特征。采用... 展开更多; 关键词通道注意力卷积神经网络兼容性建模组合损失函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于注意力循环神经网络的联合深度推荐模型: 1; 作者郭东坡何彬张明焱段超; 机构江汉大学华中师范大学浙江师范大学浙江省智能教育技术与应用重点实验室; 出处《现代电子技术》北大核心 2025年第1期80-84,共5页; 基金 2021年国家自然科学基金:面向智能化作业辅导的图文混合题可理解机器解答研究(62177024) 2023年国家自然科学基金:面向知识整合的碎片化学习及学习路径引导研究(62207027) +1 种基金湖北省教育厅科学技术研究计划指导性项目:面向数学课程的自适应学习路径推荐研究(B2022560)。; 文摘为了向用户推荐符合兴趣偏好的项目,设计一种基于注意力循环神经网络的联合深度推荐模型。将双层注意力机制设置于网络中,该模型由五个部分构成,在输入层中生成联合深度推荐模型的输入矩阵,通过序列编码层对项目评论文本语义展开正向和反向编码,获得隐藏状态输出,并将其输入双层注意力机制中,提取项目特征,利用全连接层提取用户偏好特征。在预测层中建立项目与用户的交互模型,获得项目评分,为用户推荐高评分的项目。为了提高模型精度,加权融合MSE损失函数、CE损失函数和RK损失函数建立组合损失函数,对深度联合训练模型展开训练,提高模型的推荐性能。仿真结果表明,所提方法具有良好的推荐效果,能够适应不断变化的市场需求和用户行为。; 关键词双层注意力机制循环神经网络用户偏好组合损失函数交互模型联合深度推荐模型; Keywords attention mechanism with double layers recurrent neural network user preference combined loss function interaction model joint deep recommendation model; 分类号 TN711-34 [电子电信—电路与系统] 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

题名基于改进U-Net的车间场景分割: 2; 作者高强何至诚韩晓微; 机构沈阳大学科技创新研究院沈阳大学信息工程学院; 出处《沈阳大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第3期221-229,共9页; 基金辽宁省教育厅面上项目(LJKMZ20221827)。; 文摘为了更好地对车间环境进行把控,同时针对车间目标像素级分割任务样本少、类别多、尺度变化大导致的语义分割精度低的问题,设计了一种改进的U-Net车间场景分割模型。改进的模型采用Rep-VGG轻量级主干网络,并在U-Net上采样阶段引入金字塔拆分注意力机制,以增加模型的特征表达能力及推理速度。模型训练则采用Dice-Cross Entropy组合损失函数以解决样本不均衡导致的难以训练的问题。实验数据表明该模型在自建的小样本车间数据集上可达到快速、轻量化及高精度的分割效果。; 关键词语义分割轻量级神经网络注意力机制组合损失函数深度学习; Keywords semantic segmentation lightweight neural network attention mechanism combined loss function deep learning; 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

题名一种具有边缘增强特点的医学图像分割网络被引量：8: 3; 作者孙军梅葛青青李秀梅赵宝奇; 机构杭州师范大学信息科学与技术学院; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第5期1643-1652,共10页; 基金国家自然科学基金(61801159,61571174) 福建省软件测评工程技术研究中心开放课题(ST2019004) 杭州市科技计划项目(20201203B124)。; 文摘针对传统医学图像分割网络存在边缘分割不清晰、缺失值大等问题,该文提出一种具有边缘增强特点的医学图像分割网络(AS-UNet)。利用掩膜边缘提取算法得到掩膜边缘图,在UNet扩张路径的最后3层引入结合多尺度特征图的边缘注意模块(BAB),并提出组合损失函数来提高分割精度;测试时通过舍弃BAB来减少参数。在3种不同类型的医学图像分割数据集Glas,DRIVE,ISIC2018上进行实验,与其他分割方法相比,AS-UNet分割性能较优。; 关键词医学图像分割注意力机制边缘注意组合损失函数; Keywords Medical image segmentation Attention mechanism Boundary attention Combinatorial loss function; 分类号 TN911.73 [电子电信—通信与信息系统] 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

题名隧道衬砌裂缝实时分割的Mobile-PSPNet方法被引量：8: 4; 作者宋益赵宁雨颜畅谭海鸿邓杰; 机构重庆交通大学土木工程学院重庆交通大学省部共建山区桥梁及隧道工程国家重点实验室; 出处《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第12期3746-3757,共12页; 基金国家自然科学基金资助项目(52078090) 重庆市自然科学基金资助项目(cstc2021jcyj-msxmX1011)。; 文摘针对移动端平台计算资源紧张,难以应用计算复杂度高的语义分割网络进行隧道衬砌裂缝实时检测的问题,提出一种基于改进金字塔场景解析网络(PSPNet)的实时分割网络模型Mobile-PSPNet,以减少模型对计算资源的需求。以改进的MobileNetV2轻量网络替换Resnet50作为主干网络以大幅减少模型复杂度,同时在深层主干网络引入适用于移动端设备的h-swish激活函数补偿因替换主干网络所损失的精度,在浅层主干网络利用卷积注意力机制(Convolutional Block Attention Mechanism)从通道和空间2个维度提升网络对裂缝特征的关注度以增强网络抗干扰性,最后采用组合损失函数从全局和局部进行损失计算以处理裂缝图像的样本不均衡问题。实验结果表明:组合损失函数能更为精准地对裂缝图像进行分割;Mobile-PSPNet在自制数据集上的交并比为73.74%,在GPU上预测单张473×473的图像耗时为26 ms。Mobile-PSPNet具有与主流模型相当的精度和更快的分割速度,更适合部署于移动端平台以进行隧道衬砌裂缝的实时检测。; 关键词 PSPNet 轻量化Mobile-PSPNet网络卷积注意力机制裂缝分割组合损失函数 h-swish激活函数; Keywords PSPNet lightweight Mobile-PSPNet network convolutional block attention mechanism crack segmentation combined loss function h-swish activation function; 分类号 U457.5 [建筑科学—桥梁与隧道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于通道注意力的多模态服装兼容性学习: 5; 作者魏雄闫坤; 机构纺织服装智能化湖北省工程研究中心湖北省服装信息化工程技术研究中心武汉纺织大学计算机与人工智能学院; 出处《现代信息科技》 2022年第4期1-6,11,共7页; 文摘针对服装图像特征提取不全面和服装兼容性难以建模等问题,提出了一种基于通道注意力的多模态服装兼容性模型ECA-RMCN。在特征提取网络CNN的残差模块上引入高效通道注意力模块ECA-Net来增强服装低级和高级等重要特征,抑制无效特征。采用组合损失函数处理服装正负样本不均衡的问题,达到更好的搭配效果。在公共的Polyvore数据集进行对比实验来验证模型有效性。实验结果表明,该算法对服装的兼容性预测和搭配性能优于其他方法,有很好的应用价值。; 关键词通道注意力卷积神经网络兼容性建模组合损失函数; Keywords channel attention convolutional neural network compatibility modeling combined loss function; 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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于注意力循环神经网络的联合深度推荐模型	郭东坡何彬张明焱段超	《现代电子技术》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于改进U-Net的车间场景分割	高强何至诚韩晓微	《沈阳大学学报（自然科学版）》 CAS	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	一种具有边缘增强特点的医学图像分割网络	孙军梅葛青青李秀梅赵宝奇	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2022	8	在线阅读下载PDF 职称材料
4	隧道衬砌裂缝实时分割的Mobile-PSPNet方法	宋益赵宁雨颜畅谭海鸿邓杰	《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	8	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于通道注意力的多模态服装兼容性学习	魏雄闫坤	《现代信息科技》	2022	0	在线阅读下载PDF 职称材料