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基于自训练字典学习的单幅图像的超分辨率重建被引量：2: 1; 作者张强张爱梅 +1 位作者王华敏陈鹏《红外技术》 CSCD 北大核心 2015年第9期736-739,共4页; 针对单幅低分辨率图像的超分辨率重建问题,提出了一种基于自训练字典学习的超分辨率重建算法。首先根据图像的退化模型,对输入的低分辨率图像进行降质处理,然后利用K-SVD方法训练字典,获得重建所需要的先验知识,最后根据先验知识重建高... 展开更多; 关键词超分辨率重建稀疏表示自训练字典学习 K-SVD; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于原型引导与自适应特征融合的域适应语义分割: 2; 作者杨宇宇杨霄 +1 位作者潘在宇王军《智能系统学报》北大核心 2025年第1期150-161,共12页; 无监督域自适应技术对于减少计算机视觉任务中的数据标注工作量具有重要意义,尤其在像素级的语义分割中。然而,目标域的特征分布离散和类别不平衡问题,如模糊的类边界和某些类别的样本过少,对无监督域自适应技术构成了挑战。针对上述挑... 展开更多; 关键词深度学习无监督学习域适应语义分割注意力机制自训练学习自适应迁移学习原型引导; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于对抗自学习的跨域绝缘子检测算法被引量：4: 3; 作者李凡高瞻 +4 位作者王红斌李爽庞健徐开雄余正涛《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期651-659,共9页; 为实现在海量线路巡检图像中对绝缘子的自动识别,提出一种基于对抗自学习的跨域绝缘子识别方法。该方法由对抗学习和自训练学习2个阶段组成。在对抗学习阶段,通过特征提取器和分类器之间的对抗学习,使模型分别获得对玻璃绝缘子和复合绝... 展开更多; 关键词对抗学习绝缘子线路巡检图像自训练学习特征提取器玻璃绝缘子复合绝缘子; 在线阅读下载PDF 职称材料

ES-ID3算法及其在中医辨症中的应用被引量：6: 4; 作者廖晓威马利庄王彦《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第32期191-193,共3页; 提出了一种具备自训练学习能力的ES-ID3决策树算法。该算法克服了传统ID3算法要求所有训练样本必须事先进行分类处理的约束,通过充分利用已采集但未进行分类的"准训练样本"进行自训练学习过程,非常适用于获取训练样本代价较... 展开更多; 关键词决策树算法 ID3算法自训练学习中医辨症; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于分层伪标签的图像聚类方法被引量：1: 5; 作者蔡少填陈小军 +1 位作者陈龙腾邱莉萍《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第6期225-235,共11页; 图像聚类是图像处理中一个重要且开放的问题。最近,一些方法利用联合对比学习的良好表征能力来进行端到端聚类学习,利用伪标签技术来生成高质量的伪标签以提升聚类模型的鲁棒性。伪标签方法通常需要设置一个较大的概率阈值,并对满足要... 展开更多; 关键词深度聚类一致性学习伪标签标签传播自训练学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自训练字典学习的单幅图像的超分辨率重建被引量：2: 1; 作者张强张爱梅王华敏陈鹏; 机构郑州大学机械工程学院; 出处《红外技术》 CSCD 北大核心 2015年第9期736-739,共4页; 文摘针对单幅低分辨率图像的超分辨率重建问题,提出了一种基于自训练字典学习的超分辨率重建算法。首先根据图像的退化模型,对输入的低分辨率图像进行降质处理,然后利用K-SVD方法训练字典,获得重建所需要的先验知识,最后根据先验知识重建高分辨率图像。仿真实验的结果表明,利用该方法获得的高分辨率图像在视觉效果和客观评价上均优于传统方法,同时算法的时间效率也有很大的提升。; 关键词超分辨率重建稀疏表示自训练字典学习 K-SVD; Keywords K-SVD super-resolution reconstruction sparse representation self-learning dictionary K-SVD; 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

题名基于原型引导与自适应特征融合的域适应语义分割: 2; 作者杨宇宇杨霄潘在宇王军; 机构中国矿业大学信息与控制工程学院; 出处《智能系统学报》北大核心 2025年第1期150-161,共12页; 基金新一代人工智能国家科技重大专项(2020AAA0107300) 中央高校基本科研业务费专项(2023QN1077).; 文摘无监督域自适应技术对于减少计算机视觉任务中的数据标注工作量具有重要意义,尤其在像素级的语义分割中。然而,目标域的特征分布离散和类别不平衡问题,如模糊的类边界和某些类别的样本过少,对无监督域自适应技术构成了挑战。针对上述挑战,本文提出了一种原型引导的自适应特征融合模型。其中,通过引入原型引导的双重注意力网络融合空间和通道注意力特征,增强类内紧凑性。此外,本文提出自适应特征融合模块,灵活调整各特征的重要性,使网络能够在不同的空间位置和通道上捕捉到更加具有类别区分性的特征,进一步提升语义分割性能。在两个具有挑战性的合成-真实基准GTA5-to-Cityscape和SYNTHIA-to-Cityscape上的实验结果证明了本文方法的有效性,展现出模型对复杂场景和不平衡数据的处理应对能力。; 关键词深度学习无监督学习域适应语义分割注意力机制自训练学习自适应迁移学习原型引导; Keywords deep learning unsupervised learning domain adaptation semantic segmentation attention mechanism selftraining learning self-adaptive transfer learning prototype guidance; 分类号 TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于对抗自学习的跨域绝缘子检测算法被引量：4: 3; 作者李凡高瞻王红斌李爽庞健徐开雄余正涛; 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; 出处《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期651-659,共9页; 基金国家重点研发计划(2018YFC0830105,2018YFC0830100) 云南电网公司科技项目(YNKJXM20190729)。; 文摘为实现在海量线路巡检图像中对绝缘子的自动识别,提出一种基于对抗自学习的跨域绝缘子识别方法。该方法由对抗学习和自训练学习2个阶段组成。在对抗学习阶段,通过特征提取器和分类器之间的对抗学习,使模型分别获得对玻璃绝缘子和复合绝缘子具有鲁棒性的分类特征。在自训练学习阶段,首先,采用有标签的玻璃绝缘子样本对模型进行预训练;然后,将无标签的复合绝缘子样本输入网络,并选择置信度高的样本赋予软标签对模型进行再次训练,使模型最终获得在不同域上的泛化能力。与现有方法相比,该文方法采用分属不同材质的绝缘子样本对深度神经网络进行2个阶段的训练,在有效降低模型训练过程中样本标注量的同时,解决了跨域识别不同材质的绝缘子的问题。; 关键词对抗学习绝缘子线路巡检图像自训练学习特征提取器玻璃绝缘子复合绝缘子; Keywords adversarial learning insulators lines inspection images self-training learning feature extractor glass insulators composite insulators; 分类号 TP391.1 [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ES-ID3算法及其在中医辨症中的应用被引量：6: 4; 作者廖晓威马利庄王彦; 机构上海交通大学计算机科学与工程系上海中医药大学中医信息科学与技术中心; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第32期191-193,共3页; 基金国家重点基础研究发展规划(973)项目(the National Grand Fundamental Research 973 Program of China under Grand No.2006CB504801) 上海市科委世博科技专项(No．06DZ05815)。; 文摘提出了一种具备自训练学习能力的ES-ID3决策树算法。该算法克服了传统ID3算法要求所有训练样本必须事先进行分类处理的约束,通过充分利用已采集但未进行分类的"准训练样本"进行自训练学习过程,非常适用于获取训练样本代价较高的环境,如医学病例样本采集等。对肝病中医辨症问题应用该算法,实验证明,无论从分类的准确性及对关键决策属性的提取能力,较之于传统ID3算法,该算法均有显著提高;算法结论能对医疗工作提供有效帮助。; 关键词决策树算法 ID3算法自训练学习中医辨症; Keywords decision tree ID3 self-training-and-learning diagnosis of traditional Chinese medicine; 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

题名基于分层伪标签的图像聚类方法被引量：1: 5; 作者蔡少填陈小军陈龙腾邱莉萍; 机构深圳大学计算机与软件学院大数据系统计算技术国家工程实验室(深圳大学); 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第6期225-235,共11页; 基金深圳市基础研究面上项目(JCYJ20210324093000002)。; 文摘图像聚类是图像处理中一个重要且开放的问题。最近,一些方法利用联合对比学习的良好表征能力来进行端到端聚类学习,利用伪标签技术来生成高质量的伪标签以提升聚类模型的鲁棒性。伪标签方法通常需要设置一个较大的概率阈值,并对满足要求的样本生成one-hot的标签,同时利用生成的标签来更新模型。但是,这种简单的伪标签生成方法难以获得足够数量的高质量伪标签。为了解决以上问题,提出了一种基于分层伪标签的图像聚类方法,它旨在利用结构化信息与伪标签信息对分类模型进行训练和精炼。引入3个假设来指导聚类方法的设计,包括局部平滑假设、自训练假设及低密度分离假设。新方法包含两个阶段:1)基于流形的一致性学习,利用近邻一致性学习来初始化聚类模型;2)基于分层伪标签的模型精炼,基于第一阶段的结果生成伪标签,并利用其来提升聚类模型的鲁棒性。首先,将基于第一阶段的结果生成强伪标签数据集及弱伪标签数据集;然后,提出了基于标签传播及分层混合的伪标签提升技术来提升弱伪标签数据集的质量;最后,同时利用强伪标签数据集及弱伪标签数据集来提升分类模型的泛化能力。相较于最优结果,SPC算法在STL10和Cifar100-20基准数据集上,ACC平均结果分别提升了7.6%和5.0%。; 关键词深度聚类一致性学习伪标签标签传播自训练学习; Keywords Deep clustering Consistency learning Pseudo-labels Label propagation Self-training 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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于自训练字典学习的单幅图像的超分辨率重建	张强张爱梅王华敏陈鹏	《红外技术》 CSCD 北大核心	2015	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于原型引导与自适应特征融合的域适应语义分割	杨宇宇杨霄潘在宇王军	《智能系统学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于对抗自学习的跨域绝缘子检测算法	李凡高瞻王红斌李爽庞健徐开雄余正涛	《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2020	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	ES-ID3算法及其在中医辨症中的应用	廖晓威马利庄王彦	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2008	6	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于分层伪标签的图像聚类方法	蔡少填陈小军陈龙腾邱莉萍	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2023	1	在线阅读下载PDF 职称材料