ED-NAS:基于神经网络架构搜索的陶瓷晶粒SEM图像分割方法 被引量：8

1

作者 蔡超丽 李纯纯 +1 位作者 黄琳 杨铁军 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期461-469,共9页

为了提高深度卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)设计的自动化程度并进一步提高陶瓷晶粒扫描电子显微镜(Scanning Electron Microscope,SEM)图像分割的准确性,提出了一种基于神经网络架构搜索的陶瓷晶粒图像分割方法 .该... 为了提高深度卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)设计的自动化程度并进一步提高陶瓷晶粒扫描电子显微镜(Scanning Electron Microscope,SEM)图像分割的准确性,提出了一种基于神经网络架构搜索的陶瓷晶粒图像分割方法 .该方法设计多分支结构编码空间和链式结构解码空间,并构造多分支结构编码Cell和链式结构解码Cell;同时基于强化学习分别搜索最佳编码Cell和解码Cell;此外,基于编码-解码神经网络架构堆叠最佳Cell构建陶瓷晶粒图像分割CNN,并采用池化索引在解码阶段恢复丢失的细节信息.实验在包含了629张的陶瓷晶粒SEM图像数据集上进行,搜索最佳Cell耗时约148 GPU-时.与U-Net、SegNet等SOTA方法相比,该方法在陶瓷晶粒测试集上获得了更高的分割准确性(mIoU≈68.9%). 展开更多

关键词 神经网络架构搜索 编码-解码神经网络架构 陶瓷晶粒 图像分割 编码Cell 解码Cell

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编码器-解码器结构的刀具磨损状态预测研究

2

作者 刘本刚 吴文江 +2 位作者 赵丹 王裴岩 彭春杨 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第6期1530-1536,共7页

针对航空钛合金加工中刀具磨损状态监测难题,提出了面向刀具磨损状态预测的编码器-解码器网络结构,构建了Transformer、BiLSTM、BiGRU等72种组合模型,通过在航空钛合金高效加工实测数据样本集上验证发现:以Transformer为编码器的模型性... 针对航空钛合金加工中刀具磨损状态监测难题,提出了面向刀具磨损状态预测的编码器-解码器网络结构,构建了Transformer、BiLSTM、BiGRU等72种组合模型,通过在航空钛合金高效加工实测数据样本集上验证发现:以Transformer为编码器的模型性能最优,其中Transformer-BiGRU组合模型F1值达69.61%,显著优于GS-XGBoost(58.01%)、Attention-CNN(57.65%)等方法,研究表明基于编码器-解码器的刀具状态预测模型在航空钛合金复杂切削工况下具有显著优势,未来可通过模型优化和扩充样本数据进一步提升其性能. 展开更多

关键词 编码器-解码器结构 刀具磨损状态预测 TRANSFORMER 双向循环神经网络 航空钛合金高效加工

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基于近红外光谱技术和编码器-解码器的黄芪产地鉴别

3

作者 刘明奇 李四海 宋航 《分析测试学报》 北大核心 2025年第10期2063-2070,共8页

为进行黄芪产地溯源,提出了CTGAN+1D-CNN+Encoder-Decoder(CCEN)网络模型,首先通过条件表格生成对抗网络(CTGAN)增强黄芪近红外光谱数据,解决数据较少的问题,再通过在一维卷积神经网络(1D-CNN)上加入编码器-解码器(Encoder-Decoder)结构... 为进行黄芪产地溯源,提出了CTGAN+1D-CNN+Encoder-Decoder(CCEN)网络模型,首先通过条件表格生成对抗网络(CTGAN)增强黄芪近红外光谱数据,解决数据较少的问题,再通过在一维卷积神经网络(1D-CNN)上加入编码器-解码器(Encoder-Decoder)结构,使网络可以同时捕获特征之间的全局关系和局部关系。实验结果表明,CTGAN和Savitzky-Golay增强后,偏最小二乘法判别分析(PLS-DA)、随机森林(RF)、K近邻算法(KNN)和1D-CNN的准确率分别提升至0.9733、0.9533、0.9600和0.9733。加入编码器-解码器后,1D-CNN准确率提升至0.9778。最终CCEN模型在黄芪数据集上的准确率、召回率和F1值分别达到0.9867、0.9872和0.9868,均优于对比模型。结果证明CCEN模型适用于近红外光谱这类结构复杂、样本有限的一维信号数据,为黄芪中药材道地性产地识别研究提供了新方法。 展开更多

关键词 黄芪 近红外光谱 CTGAN 神经网络 编码器-解码器

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一种基于改进编码器-解码器的阵列稳健波束形成方法

4

作者 刘子雄 徐艳红 +2 位作者 崔灿 王安义 范旭慧 《空军工程大学学报》 北大核心 2025年第1期50-58,共9页

针对实际场景中不可避免存在的阵列误差所带来的阵列天线旁瓣电平抬高、零点移位甚至方向图畸变等问题,提出了一种基于改进编码器-解码器的阵列稳健波束形成方法。该方法基于一维卷积神经网络(1D-CNN)和人工神经网络(ANN)分别设计了编... 针对实际场景中不可避免存在的阵列误差所带来的阵列天线旁瓣电平抬高、零点移位甚至方向图畸变等问题,提出了一种基于改进编码器-解码器的阵列稳健波束形成方法。该方法基于一维卷积神经网络(1D-CNN)和人工神经网络(ANN)分别设计了编码器和解码器,其中编码器和解码器分别起到阵列综合和阵列分析的功能。首先训练解码器,通过在该训练过程中考虑阵列误差,建立实际阵列的激励权矢量与阵列方向图之间的映射关系;然后训练编码器,建立期望方向图与产生该方向图所需激励权矢量的映射关系,该过程需联合已训练好的解码器,不断迭代,最终求得最优激励权矢量。为验证该方法的有效性,开展了存在阵列误差情况下16阵元的波束综合,实现了-20 dB低旁瓣下的-45 dB单零点和-40 dB多零点综合,实验结果均证明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 波束形成 编码器-解码器 低旁瓣 神经网络 阵列误差

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面向交通流预测的时空编码器-解码器模型

5

作者 张锦 皮煜 +3 位作者 孙程 魏叶华 余飞 姚卫 《国防科技大学学报》 北大核心 2025年第3期173-182,共10页

为了解决许多交通流预测研究方法不能全面地挖掘交通数据中的动态隐藏相关性的问题,研究了动态时空变化特征,提出了一个基于编码器-解码器的交通预测模型。在模型中,编码器和解码器都主要由多头时空注意力机制组成,在两者中间加入了连... 为了解决许多交通流预测研究方法不能全面地挖掘交通数据中的动态隐藏相关性的问题,研究了动态时空变化特征,提出了一个基于编码器-解码器的交通预测模型。在模型中,编码器和解码器都主要由多头时空注意力机制组成,在两者中间加入了连接注意力机制,以分析路网时空相关性。模型还使用时空嵌入编码与自适应图卷积结合构成的动态嵌入模块来分析节点的动态和静态信息。在两个真实数据集上的实验,证明了该时空模型在长短期流量预测的效果优于其他方法。因此,时空编码器-解码器模型能有效处理复杂的时空序列,提升交通流预测的准确性。 展开更多

关键词 交通流预测 图卷积神经网络 注意力机制 编码器-解码器

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基于编码器-解码器架构的藏医药文本实体关系联合抽取

6

作者 高兴 拥措 《高原科学研究》 CSCD 2024年第4期115-128,共14页

在藏医药领域,准确提取医学文本中的医学实体及其关系并结构化为三元组,对于构建藏医药知识图谱具有重要意义。然而,现有方法主要依赖通用预训练模型处理藏医药文本,这些模型未能充分覆盖藏医药领域的专业术语,且在泛化性和鲁棒性方面... 在藏医药领域,准确提取医学文本中的医学实体及其关系并结构化为三元组,对于构建藏医药知识图谱具有重要意义。然而,现有方法主要依赖通用预训练模型处理藏医药文本,这些模型未能充分覆盖藏医药领域的专业术语,且在泛化性和鲁棒性方面存在不足。为此,文章提出了一种新型模型,该模型基于编码器-解码器架构,并融合了指针机制。在编码阶段,BERT和GloVe被用于生成丰富的嵌入表示,这些表示经过融合,增强了模型对医学领域文本的理解力;在解码阶段,通过将Transformer解码器和指针机制结合,模型直接生成与实体和关系相关的结构化信息。此外,文章通过引入“相似跨度”的概念和相应的惩罚性训练策略,进一步增强了模型识别实体的能力。通过在CMeIE-V2和藏医药数据集TibetanAI_TMDisRE_v1.0上进行广泛实验,并与基线模型进行对比,验证了文章模型的卓越性能和鲁棒性。 展开更多

关键词 编码器-解码器架构 指针机制 藏医药文本 实体关系联合抽取

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基于空洞卷积神经网络的毒株胚蛋裂纹分割

7

作者 耿磊 张静 +1 位作者 肖志涛 童军 《天津工业大学学报》 CAS 北大核心 2022年第3期69-75,共7页

针对工厂机械设备的噪声和振动、胚蛋蛋壳表面的污斑和裂纹大小、光源打光方式会对裂纹检测产生严重影响,提出一种基于密集空洞卷积模块(DACM)与空洞空间金字塔池化结构(ASPP)的卷积神经网络(CNN)分割方法分割胚蛋裂纹。采用编码器-解... 针对工厂机械设备的噪声和振动、胚蛋蛋壳表面的污斑和裂纹大小、光源打光方式会对裂纹检测产生严重影响,提出一种基于密集空洞卷积模块(DACM)与空洞空间金字塔池化结构(ASPP)的卷积神经网络(CNN)分割方法分割胚蛋裂纹。采用编码器-解码器网络结构与密集连接的空洞卷积结合,增强空间信息表示并重建不同尺度目标信息;同时,在网络浅层引入ASPP,获取多尺度特征,增强细节信息,提高网络分割性能。结果表明:在自制毒株胚蛋顶部裂纹与侧面裂纹数据集上,该方法的平均交并比(MIoU)分别达到了74.2%与81.3%,具有较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 毒株胚蛋裂纹分割 卷积神经网络 编码器-解码器 空洞卷积 空洞空间金字塔池化

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深度神经网络图像描述综述 被引量：14

8

作者 许昊 张凯 +2 位作者 田英杰 种法广 王子超 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第9期9-22,共14页

深度学习的迅速发展使得图像描述效果得到显著提升,针对基于深度神经网络的图像描述方法及其研究现状进行详细综述。图像描述算法结合计算机视觉和自然语言处理的知识,根据图像中检测到的内容自动生成自然语言描述,是场景理解的重要部... 深度学习的迅速发展使得图像描述效果得到显著提升,针对基于深度神经网络的图像描述方法及其研究现状进行详细综述。图像描述算法结合计算机视觉和自然语言处理的知识,根据图像中检测到的内容自动生成自然语言描述,是场景理解的重要部分。图像描述任务中,一般采用由编码器和解码器组成的基本架构。改进编码器或解码器,应用生成对抗网络、强化学习、无监督学习以及图卷积神经网络等方法能有效提高图像描述算法的性能。对每类方法的代表模型算法的效果以及优缺点进行分析,并介绍适用的公开数据集,在此基础上进行对比实验。对图像描述面临的挑战以及未来工作的发展方向做出展望。 展开更多

关键词 深度神经网络 计算机视觉 图像描述 编码器-解码器架构 注意力机制

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基于ResCSP-34的集成电路供电网络静态电压降预测研究 被引量：1

9

作者 李岳 夏益民 《电子测量技术》 北大核心 2024年第8期148-156,共9页

随着超大规模集成电路的不断发展,片上供电网络的设计日益重要,需要通过计算供电网络的静态电压降来反映设计的性能。然而传统的计算方法需要耗费大量的时间,导致芯片设计周期延长。为了缩短芯片设计的周期和提高芯片设计的效率,本文提... 随着超大规模集成电路的不断发展,片上供电网络的设计日益重要,需要通过计算供电网络的静态电压降来反映设计的性能。然而传统的计算方法需要耗费大量的时间,导致芯片设计周期延长。为了缩短芯片设计的周期和提高芯片设计的效率,本文提出了一个基于卷积神经网络—ResCSP-34的快速静态电压降预测模型。模型采用编码器-解码器结构,首先对残差网络ResNet34进行修改作为编码器的主体结构,然后在解码器中引入特征融合模块,并且在编码器和解码器的连接处引入注意力机制模块,最后提出了一个同时结合了均方误差、皮尔逊相关系数和平均绝对误差的损失函数对模型进行训练。实验结果表明,在CircuitNet数据集上,模型预测结果的平均绝对误差为0.7 mV,小于1 mV,皮尔逊相关系数的平均值大于0.93,接近于1,对一个片上供电网络设计进行静态电压降预测的平均总时间为7.36 s,其中卷积神经网络的平均推理时间为0.015 s。实验结果表明,ResCSP-34模型能够快速且精准地预测静态电压降。 展开更多

关键词 集成电路 静态电压降 卷积神经网络 编码器-解码器 注意力机制

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改进编码-解码框架下的跨站脚本检测 被引量：3

10

作者 程琪芩 万良 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第1期44-50,共7页

为解决传统机器学习方法特征提取工作艰难导致对跨站脚本检测性能有限的问题,提出应用注意力机制改进编码-解码框架的方法并以此建立模型检测跨站脚本。由卷积神经网络和双向门控循环单元网络并行构成编码器,既考虑输入数据上下文信息,... 为解决传统机器学习方法特征提取工作艰难导致对跨站脚本检测性能有限的问题,提出应用注意力机制改进编码-解码框架的方法并以此建立模型检测跨站脚本。由卷积神经网络和双向门控循环单元网络并行构成编码器,既考虑输入数据上下文信息,又充分提取有效特征;使用注意力机制解决传统编码-解码框架的“分心问题”;使用门控循环单元网络构成解码器,使用分类器进行分类检测。在收集到的数据集上进行仿真实验,验证了模型的有效性和性能优势。 展开更多

关键词 跨站脚本 编码-解码框架 卷积神经网络 门控循环单元网络 注意力机制

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RNN编码器-解码器在维汉机器翻译中的应用 被引量：9

11

作者 帕丽旦.木合塔尔 吾守尔.斯拉木 +1 位作者 买买提阿依甫 努尔麦麦提.尤鲁瓦斯 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第15期235-240,共6页

将RNN编码器-解码器作为传统的基于短语的PSMT系统的一部分,在传统统计机器翻译基础上,集成RNN解码器-编码器,兼容PSMT创建了新联合模型(RNN+PSMT)。新的模型不仅在维-汉、汉-英机器翻译的应用中取得了成效,而且能够捕捉到语言的规律,... 将RNN编码器-解码器作为传统的基于短语的PSMT系统的一部分,在传统统计机器翻译基础上,集成RNN解码器-编码器,兼容PSMT创建了新联合模型(RNN+PSMT)。新的模型不仅在维-汉、汉-英机器翻译的应用中取得了成效,而且能够捕捉到语言的规律,使得机器翻译中的一个重要评价指标的BLEU值得到了显著提高。实验结果表明,系统的整体性能超过了传统统计机器翻译。 展开更多

关键词 统计机器翻译 神经网络 RNN编码器-解码器 长短时记忆 维吾尔语

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GMFNet:全局多尺度和多级别的特征融合语义分割网络 被引量：1

12

作者 陈金令 赵成明 李洁 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第4期311-318,334,共9页

语义分割网络在编码器-解码器中融合高低水平特征存在以下问题:(1)在空间和通道中特征提取无法同步,导致特征组合无法获取全局上下文信息;(2)特征融合无法充分利用高低水平特征图像,导致语义边界模糊。设计全局空洞空间金字塔池化,该结... 语义分割网络在编码器-解码器中融合高低水平特征存在以下问题:(1)在空间和通道中特征提取无法同步,导致特征组合无法获取全局上下文信息;(2)特征融合无法充分利用高低水平特征图像,导致语义边界模糊。设计全局空洞空间金字塔池化,该结构不仅在空间上提取多尺度信息和通道上对图像信息充分利用,还增强编码器阶段的特征重用。设计特征融合注意力模块,在编码器中连接不同阶段的高低水平特征和新特征。实验表明,该算法在Cityscapes数据集上达到了77.92%mIoU。 展开更多

关键词 语义分割 卷积神经网络 全局上下文信息 特征融合 编码器-解码器

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融合渐进式去雨网络的军用车辆检测算法

13

作者 苏胜君 仝秋红 +3 位作者 柴国庆 苏海东 王凯 胡待方 《现代电子技术》 北大核心 2025年第5期127-134,共8页

针对雨天场景下检测军用车辆目标时出现的精度退化问题,提出一种将渐进式去雨算法与高精确率检测器相融合的军用车辆检测方法。首先设计了一个图像去雨算法HISPNet,其包括轻量级高效雨纹特征提取模块和跨子网雨纹特征融合模块,捕获雨纹... 针对雨天场景下检测军用车辆目标时出现的精度退化问题,提出一种将渐进式去雨算法与高精确率检测器相融合的军用车辆检测方法。首先设计了一个图像去雨算法HISPNet,其包括轻量级高效雨纹特征提取模块和跨子网雨纹特征融合模块,捕获雨纹信息的同时缓解卷积过程中的细节特征丢失问题;其次引入SPPFCSPC模块改进了单阶段检测器,保证检测器感受野的同时提高了效率,增强了检测模型的表达能力。自建数据集中的实验结果表明,雨天场景下,相较于经典检测算法YOLOv7,所提算法的mAP@0.5、mAP@0.5:0.95分别提升了4.4%、2.8%,算法检测速度达到21.05 f/s,基本满足检测实时性要求,证明了所提算法的有效性与实用性。 展开更多

关键词 图像去雨 编码器-解码器架构 轻量级高效雨纹特征提取模块 跨子网雨纹特征融合模块 SPPFCSPC模块 军用车辆检测

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基于MSCNN-LSTM编解码器的飞机辅助动力装置EGT预测模型 被引量：3

14

作者 白春垣 孙有朝 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2022年第2期45-49,共5页

针对提高飞机辅助动力装置(auxiliary power unit,APU)排气温度(exhaust gas temperature,EGT)参数的预测精度问题,提出了一种基于特征选择和多尺度卷积-长短期记忆网络编码器-解码器的EGT预测模型。首先,利用随机森林方法确定重要度较... 针对提高飞机辅助动力装置(auxiliary power unit,APU)排气温度(exhaust gas temperature,EGT)参数的预测精度问题,提出了一种基于特征选择和多尺度卷积-长短期记忆网络编码器-解码器的EGT预测模型。首先,利用随机森林方法确定重要度较高的APU监测参数;其次,利用多尺度卷积神经网络能够提取信号深度特征和LSTM网络能够学习序列长时间依赖的特性,建立了编码器-解码器预测模型;最后,以某型APU实时报文数据为例,通过与其他方法进行对比验证了模型的可行性,能够提高EGT预测的准确度。 展开更多

关键词 辅助动力装置 排气温度 多尺度卷积神经网络 长短期记忆网络 编码器-解码器

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基于跨层次聚合网络的实时城市街景语义分割 被引量：2

15

作者 侯志强 程敏婕 +2 位作者 马素刚 屈敏杰 杨小宝 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1212-1226,共15页

随着自动驾驶技术的迅速发展,精确高效的场景理解显得尤为重要。城市街景语义分割旨在准确识别并分割出行人、障碍物、道路和标志物等要素,为自动驾驶技术提供必要的道路信息。然而,当前的语义分割算法在城市街景分割中仍然面临一些挑战... 随着自动驾驶技术的迅速发展,精确高效的场景理解显得尤为重要。城市街景语义分割旨在准确识别并分割出行人、障碍物、道路和标志物等要素,为自动驾驶技术提供必要的道路信息。然而,当前的语义分割算法在城市街景分割中仍然面临一些挑战,主要表现为不同类别的像素区分不够清晰、对于复杂场景结构的理解不够精准以及对小尺度对象或大尺度结构的分割不准确等问题。为此,本文提出一种基于跨层次聚合网络的实时城市街景语义分割算法。首先,在编码器末端设计了结合跨层次聚合的金字塔池化模块,用于高效提取多尺度上下文信息;其次,在编码器和解码器之间设计了跨层次聚合模块,通过引入通道注意力机制增强信息的表征能力,逐级聚合编码器阶段的特征以充分实现特征复用;最后,在解码器阶段设计了多尺度融合模块,在通道维度聚合全局信息与局部信息,促进深层特征与浅层特征的融合。将所提算法在两个通用的城市街景数据集上进行了验证。在一张RTX3090显卡上(TensorRT测速环境),本文算法在Cityscapes测试集以294 FPS的实时性达到73.0%mIoU的准确性,在更高分辨率的图像上以164 FPS的实时性达到75.8%mIoU的准确性;在CamVid数据集以239 FPS的实时性达到74.8%mIoU的准确性。实验结果表明,本文算法在准确性与实时性之间取得了有效平衡,对比其他算法的语义分割性能具有显著提升,为实时城市街景语义分割领域带来了新的突破。 展开更多

关键词 语义分割 卷积神经网络 城市街景 编码器-解码器结构 金字塔池化模块

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神经机器翻译前沿进展 被引量：116

16

作者 刘洋 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期1144-1149,共6页

机器翻译研究如何利用计算机实现自然语言之间的自动翻译,是人工智能和自然语言处理领域的重要研究方向之一.近年来,基于深度学习的神经机器翻译方法获得迅速发展,目前已取代传统的统计机器翻译成为学术界和工业界新的主流方法.首先介... 机器翻译研究如何利用计算机实现自然语言之间的自动翻译,是人工智能和自然语言处理领域的重要研究方向之一.近年来,基于深度学习的神经机器翻译方法获得迅速发展,目前已取代传统的统计机器翻译成为学术界和工业界新的主流方法.首先介绍神经机器翻译的基本思想和主要方法,然后对最新的前沿进展进行综述,最后对神经机器翻译的未来发展方向进行展望. 展开更多

关键词 人工智能 深度学习 神经机器翻译 编码器-解码器架构 注意力机制

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基于条件生成对抗网络的手绘图像检索 被引量：12

17

作者 刘玉杰 窦长红 +2 位作者 赵其鲁 李宗民 李华 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期2336-2342,共7页

传统的手绘图像检索方法将自然图像通过边缘检测算法转换成"类手绘图",不能很好地减小自然图像与手绘图像之间的视觉差异.针对此问题,提出一种基于条件生成对抗网络的手绘图像检索方法.首先训练条件生成对抗网络,其中生成器... 传统的手绘图像检索方法将自然图像通过边缘检测算法转换成"类手绘图",不能很好地减小自然图像与手绘图像之间的视觉差异.针对此问题,提出一种基于条件生成对抗网络的手绘图像检索方法.首先训练条件生成对抗网络,其中生成器由边缘图至自然图像的映射网络构成;然后通过生成器将手绘图转换为自然图像,以消除二者的视觉差异;最后使用深度卷积神经网络提取深度特征进行相似度度量,达到检索的目的.在基准数据库上进行实验的结果显示,该方法的检索精度有明显提高. 展开更多

关键词 手绘图像检索 条件生成对抗网络 编码-解码网络 卷积神经网络

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基于DBSE-Net的大田稻穗图像分割 被引量：3

18

作者 宋余庆 杨东川 +1 位作者 徐立章 刘哲 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第13期202-209,共8页

稻穗精准分割是准确估测水稻产量的关键。为实现大田环境下不同品种与生育期稻穗的准确分割,该研究提出了基于注意力机制的稻穗分割网络(Double Branch Squeeze-and-Excitation Network,DBSE-Net)。首先,提出一个双分支压缩与激励(Doubl... 稻穗精准分割是准确估测水稻产量的关键。为实现大田环境下不同品种与生育期稻穗的准确分割,该研究提出了基于注意力机制的稻穗分割网络(Double Branch Squeeze-and-Excitation Network,DBSE-Net)。首先,提出一个双分支压缩与激励(DoubleBranchSqueeze-and-Excitation,DBSE)注意力模块,通过同时使用全局平均池化(GlobalAverage Pooling,GAP)和全局最大池化(Global Max Pooling,GMP)编码输入特征的通道信息,以实现更精准的通道注意力推断。然后,为了强化稻穗特征并抑制背景区域特征,将DBSE模块添加到编码-解码分割框架中构建DBSE-Net分割网络。最后,在自采集的稻穗图像数据集上进行分割性能测试,DBSE-Net对稻穗分割的像素准确率、平均交并比和F1分数分别达到了94.32%、87.59%和91.86%,比次优模型DeepLabv3+的结果分别高出1.61、2.56和1.20个百分点,在单张256×256(像素)图像上耗时0.03s,是DeepLabv3+分割速度的5.3倍。在公开的稻穗图像数据集上进行泛化性能测试,DBSE-Net能够有效分割出稻穗区域。该研究结果表明,DBSE-Net能够对不同品种与生育期稻穗实现高效精准分割,具有良好的泛化性,可以为水稻产量评估提供参考。 展开更多

关键词 模型 图像分割 卷积神经网络 稻穗 编码-解码结构 注意力机制

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一种基于改进的MobileNetV2网络语义分割算法 被引量：32

19

作者 孟琭 徐磊 郭嘉阳 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期1769-1776,共8页

基于金字塔卷积神经网络的语义分割算法准确率很高,但是其计算资源消耗巨大、算法执行时间长、无法满足实时性要求.为了解决这个问题,本文做出了以下改进:(1)用MobileNet替换原网络的结构,减少了网络运算时间和内存开销;(2)引入编码器-... 基于金字塔卷积神经网络的语义分割算法准确率很高,但是其计算资源消耗巨大、算法执行时间长、无法满足实时性要求.为了解决这个问题,本文做出了以下改进:(1)用MobileNet替换原网络的结构,减少了网络运算时间和内存开销;(2)引入编码器-解码器结构提高输出图像的分辨率,进一步细化分割结果;(3)针对高分辨率图像推断时间过长的问题,本文设计了多级图像输入方法,降低了网络推断高分辨率图像所消耗的时间.本文在VOC 2012数据集和Cityscapes数据集上进行了测试,并与FCN、SegNet、DeepLab、PSPNet以及DFN等语义分割模型对比.实验结果表明,本文设计的语义分割算法在VOC 2012数据集上达到了76.1%的mIoU,在Cityscapes数据集上达到了74.1%的mIoU,略低于传统语义分割算法;处理一张分辨率为1024×512的图片需要18ms,少于传统语义分割算法,满足了实时性要求,达到了准确率与计算资源消耗之间的平衡. 展开更多

关键词 语义分割 卷积神经网络 金字塔网络 快速语义分割 MobileNet 编码器-解码器

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基于分段注意力机制的时间序列预测模型

20

作者 王慧斌 胡展傲 +2 位作者 胡节 徐袁伟 文博 《计算机应用》 北大核心 2025年第7期2262-2268,共7页

针对时间序列分段后存在因采样间隔增大而导致的长期预测过程中局部依赖关系丢失的情况,提出一种基于分段注意力机制的时间序列预测模型(SAMformer)。首先,显式地将时间静态协变量与原始数据按比例融合,以增强数据的时域信息表征能力;其... 针对时间序列分段后存在因采样间隔增大而导致的长期预测过程中局部依赖关系丢失的情况,提出一种基于分段注意力机制的时间序列预测模型(SAMformer)。首先,显式地将时间静态协变量与原始数据按比例融合,以增强数据的时域信息表征能力;其次,同时引入两个连续的带偏置的线性层和一个激活函数来微调融合数据,从而提高模型对非线性数据的拟合能力;然后,在分段序列的每个段内引入点积注意力机制,以便捕获局部特征依赖关系;最后,利用跨尺度依赖的编码器-解码器架构预测时序数据。所提模型在公开的5个时间序列数据集上的实验结果表明,相较于Crossformer、 Pyraformer和Informer等其他监督学习时序预测模型,SAMformer的均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)分别降低了2.0%~62.0%和0.9%~49.8%。此外,通过消融实验验证了所提不同组件的完备性和有效性,进一步说明了融合时域信息和段内注意力机制有助于提高时间序列预测的精度。 展开更多

关键词 深度神经网络 时间序列预测 时域信息融合 编码器-解码器架构 注意力机制

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