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基于图卷积的自适应特征融合MRI脑肿瘤分割方法
1
作者 张野 张睦卿 +1 位作者 袁学刚 牛大田 《河北科技大学学报》 北大核心 2025年第4期395-404,共10页
针对U-Net模型在MRI脑肿瘤分割上存在的全局信息捕获不足和深层语义信息融合不充分等问题,提出一种新的基于图卷积的自适应特征融合网络(adaptive spatial and graph-convolutional U-Net, ASGU-Net)。以三维U-Net为基础,通过构建图卷... 针对U-Net模型在MRI脑肿瘤分割上存在的全局信息捕获不足和深层语义信息融合不充分等问题,提出一种新的基于图卷积的自适应特征融合网络(adaptive spatial and graph-convolutional U-Net, ASGU-Net)。以三维U-Net为基础,通过构建图卷积推理模块,捕获额外的远程上下文特征;在编解码器中引入动态蛇形卷积(dynamic snake convolution, DSConv)能更精准地契合肿瘤形态各异的特点,提高边缘特征提取能力,从而有效提升分割精度;在解码器中引入自适应空间特征融合(adaptive spatial feature fusion, ASFF)模块,通过整合多个编码器块捕获的语义信息提升特征融合效果。在公开的BraTS 2019—2021数据集上的评估表明,整个肿瘤、肿瘤核心和增强肿瘤的Dice值分别为90.70%/90.70%/91.00%、84.90%/84.00%/88.80%和77.30%/77.40%/82.50%,证明了ASGU-Net在脑肿瘤分割任务中的有效性。ASGU-Net可有效解决全局信息捕获不足和特征融合不充分的问题,为脑肿瘤高精度自动化分割提供了参考。 展开更多
关键词 计算机神经网络 脑肿瘤分割 三维U-Net 图卷积推理瓶颈层 动态蛇形卷积 自适应空间特征融合
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基于多分支结构的手写字图像特征提取自适应算法
2
作者 郭晓静 赵小源 邹松林 《工程科学与技术》 北大核心 2025年第3期247-255,共9页
飞机地面维护工卡是维修操作和归档的重要依据,分步完成其手工填写和数字化存储具有重要价值。为减少飞机运行安全隐患,受行业规范限制,工卡通常设计成可离线部署工作的识别模型。工卡书写不但字符类别数目多,还存在大量汉字、英文混用... 飞机地面维护工卡是维修操作和归档的重要依据,分步完成其手工填写和数字化存储具有重要价值。为减少飞机运行安全隐患,受行业规范限制,工卡通常设计成可离线部署工作的识别模型。工卡书写不但字符类别数目多,还存在大量汉字、英文混用情形,导致字符特征提取困难且识别精度不高。为了针对性地提升平均识别准确率和速度,减少结构相似字、结构复杂字等的错误识别,本文提出一种多分支卷积与特征融合提取结构。利用深层卷积的多尺度特征提取优势,引入改进的重参数化多分支结构来改善图像全局、局部特征提取效果;采用全卷积实现区域空间特征与图像深层特征融合,在分类过程中,提出融合全卷积分类器结构,依据字符特征复杂程度不同自适应分类,改善相似字与复杂字类间、类内的分类识别效果。与主流的手写字识别方法相比,改进后网络结构的存储大小为69.1 MB;在汉字数据集上的实验表明,识别精度与速度均大幅提升,模型首次预测准确率和前5次预测准确率分别达到97.50%和99.79%。模型对相似字符、中英文字符的识别模型优势明显,在包含了中英文和数字的数据集上,改进后结构存储大小为69.2 MB,实验结果中首次预测准确率达到97.23%,推理速度达到1 400张/s,对飞机地面维护工卡识别等特定领域有一定价值。 展开更多
关键词 脱机手写汉字识别 全卷积 重参数化结构 空间特征融合 重参数化多分支卷积算法
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基于特征融合和增强的蚕茧图像分类模型
3
作者 刘莫尘 侯欣 +6 位作者 韦伟 张鑫山 李法德 宋占华 张桂征 梁光健 闫银发 《蚕业科学》 北大核心 2025年第1期59-67,共9页
为对原料茧中的上车茧和下茧进行准确分类,实现蚕茧分拣智能化、机械化,文中提出了一种基于多尺度特征融合和增强的双线性池化分类模型。首先以ResNet41作为特征提取骨干网络构建双线性池化模型,增强网络特征提取能力的同时得到不同维... 为对原料茧中的上车茧和下茧进行准确分类,实现蚕茧分拣智能化、机械化,文中提出了一种基于多尺度特征融合和增强的双线性池化分类模型。首先以ResNet41作为特征提取骨干网络构建双线性池化模型,增强网络特征提取能力的同时得到不同维度语义信息;然后引入自适应空间特征融合模块,融合蚕茧浅层图像信息和深层语义信息,解决ResNet41在特征提取过程中出现的信息丢失问题;最后采用挤压和激发模块抑制冗余信息,降低分类偏差。改进模型B-Res41-ASE在测试集中的分类准确率和F 1值分别为93.7%和94.9%,对上车茧的分类精确率为97.8%,对黄斑茧、柴印茧、烂茧、瘪茧、薄皮茧等下茧的分类精确率分别为96.4%、93.7%、98.6%、94.5%、93.1%,相比于改进前模型和常用的细粒度分类模型均有明显优势,且B-Res41-ASE对蚕茧的可判别区域的聚焦更精准。实验结果表明,文中提出的优化方法在分类准确率、鲁棒性等方面优于其他蚕茧分类模型,可为蚕茧智能分拣提供理论依据。 展开更多
关键词 蚕茧分类 双线性池化 自适应空间特征融合 可视化分析
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基于可变形卷积和自适应空间特征融合的硬币表面缺陷检测算法 被引量：7
4
作者 王品学 张绍兵 +2 位作者 成苗 何莲 秦小山 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第2期638-645,共8页
针对硬币表面缺陷较小、形状多变且易与背景混淆而不易检出的问题,改进YOLOv3算法并提出基于可变形卷积和自适应空间特征融合的硬币表面缺陷检测算法DCA-YOLO。首先,由于缺陷形状的多变设计了3种在主干网络中不同位置添加可变形卷积模... 针对硬币表面缺陷较小、形状多变且易与背景混淆而不易检出的问题,改进YOLOv3算法并提出基于可变形卷积和自适应空间特征融合的硬币表面缺陷检测算法DCA-YOLO。首先,由于缺陷形状的多变设计了3种在主干网络中不同位置添加可变形卷积模块的网络结构,通过卷积学习偏移量和调节参数来提高缺陷的提取能力;然后,使用自适应空间特征融合网络学习权重参数来调整不同尺度特征图中各像素点的贡献度以更好地适应不同尺度的目标;最后,改进先验锚框比例,动态调节类别权重,优化并对比网络性能,从而提出在主干网络输出特征进行多尺度融合的上采样前增加可变形卷积的模型网络。实验结果表明,在硬币缺陷数据集上,DCA-YOLO算法检测平均精度均值(mAP)接近于Faster-RCNN,达到了92.8%;而相较于YOLOv3,所提算法的检测速度基本持平,在检测mAP上提高了3.3个百分点,F1分数提升了3.2个百分点。 展开更多
关键词 YOLOv3算法 硬币 表面缺陷检测 可变形卷积 自适应空间特征融合
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基于注意力机制及多分支特征融合的实时语义分割算法 被引量：1
5
作者 蒋锐 陈儒娜 +2 位作者 王小明 李大鹏 徐友云 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2024年第2期91-100,共10页
为了合理平衡语义分割中的精确度与实时性,基于快速卷积神经网络模型(Fast-SCNN)提出了一种基于注意力机制及多分支特征融合的实时语义分割算法模型。该算法模型首先通过注意力模块捕获空间特征之间的相互联系,增强空间细节信息;然后合... 为了合理平衡语义分割中的精确度与实时性,基于快速卷积神经网络模型(Fast-SCNN)提出了一种基于注意力机制及多分支特征融合的实时语义分割算法模型。该算法模型首先通过注意力模块捕获空间特征之间的相互联系,增强空间细节信息;然后合理设计融合模块,最大化利用各分支信息,实现深层特征与浅层特征更好的融合;最后引入自适应特征增强注意力模块,捕获长距离像素间的相互依赖关系。实验结果表明,文中算法模型在Cityscapes数据集上获得了71.55%的分割精度,推理速度FPS达到97.6帧/s,模型参数量为1.39 M,验证了该算法所构成网络模型的有效性。 展开更多
关键词 实时语义分割 通道注意力 空间注意力 特征融合 自适应注意力
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基于HHT和CSSD的多域融合自适应脑电特征提取方法 被引量：36
6
作者 李明爱 崔燕 +1 位作者 杨金福 郝冬梅 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第12期2479-2486,共8页
为改善运动想象脑电信号特征提取的自适应性和实时性,提出一种基于希尔伯特-黄变换(HHT)与共空域子空间分解算法(CSSD)的特征提取方法(HCSSD).在对脑电信号进行预处理的基础上,定义一种相对距离准则优选脑电极组合;计算脑电的Hilbert瞬... 为改善运动想象脑电信号特征提取的自适应性和实时性,提出一种基于希尔伯特-黄变换(HHT)与共空域子空间分解算法(CSSD)的特征提取方法(HCSSD).在对脑电信号进行预处理的基础上,定义一种相对距离准则优选脑电极组合;计算脑电的Hilbert瞬时能量谱和边际能量谱,以获取脑电的时-频特征,并基于CSSD提取其空域特征,采用串行特征融合策略得到脑电的时-频-空特征;设计学习矢量量化神经网络分类器,实现脑电数据分类.在训练集与测试集间隔一周且减少导联数量的情况下,基于HCSSD对左手小指和舌头的运动想象ECoG脑电数据的平均识别率为92%.实验结果表明:HCSSD在增强特征提取方法的自适应性、改善实时性的同时,提高了脑电信号识别率,为便携式BCI系统在康复领域的应用创造了条件. 展开更多
关键词 脑机接口 运动想象 希尔伯特-黄变换 共空域子空间分解 特征融合 自适应 brain-computer interface (BCI) motor imagery (MI) hilbert-huang transform (HHT) common spatial sub-space decomposition (CSSD )
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基于IHS变换与自适应区域特征的遥感图像融合算法 被引量：12
7
作者 白鑫 卫琳 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2019年第2期161-167,共7页
当前较多遥感图像融合算法主要通过独立像素点的像素特征来完成图像子带的融合,忽略了图像子带的区域相关性,导致融合图像存在不连续以及模糊效应等不足。因此,设计了IHS变换耦合自适应区域特征的遥感图像融合算法。引入IHS(intensity, ... 当前较多遥感图像融合算法主要通过独立像素点的像素特征来完成图像子带的融合,忽略了图像子带的区域相关性,导致融合图像存在不连续以及模糊效应等不足。因此,设计了IHS变换耦合自适应区域特征的遥感图像融合算法。引入IHS(intensity, hue, saturation)变换,对多光谱(MS)图像进行分解获取强度分量,将其与全色(PAN)图像进行融合。再通过非下采样Contourlet变换(NSCT)对PAN图像与强度分量进行子带分解,获取高、低频子带信息。并利用图像的区域能量以及区域空间特征,对低频子带融合模型的调节因子进行自适应整定,使得融合低频子带能够包含更多的空间信息。基于图像的区域方差特征来构建高频子带融合模型,使得融合高频子带能够包含更多的纹理信息。实验结果表明,与当前遥感图像融合算法相比,所提算法的融合图像具有更好地光谱特性以及空间特性。 展开更多
关键词 遥感图像融合 IHS变换 非下采样CONTOURLET变换 区域空间特征 自适应区域特征 子带融合
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色度马氏距离图与灰度图特征自适应融合的彩色人脸识别 被引量：4
8
作者 崔法毅 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期1382-1389,共8页
色彩提供了比灰度更为丰富的信息,鉴于彩色人脸图像所包含的鉴别信息远多于灰度人脸图像,将色度马氏距离图引入彩色人脸识别中。基于YCb Cr颜色空间,分离彩色人脸图像的色度与亮度信息,构建出基于色度信息的马氏距离图,同时分离出基于... 色彩提供了比灰度更为丰富的信息,鉴于彩色人脸图像所包含的鉴别信息远多于灰度人脸图像,将色度马氏距离图引入彩色人脸识别中。基于YCb Cr颜色空间,分离彩色人脸图像的色度与亮度信息,构建出基于色度信息的马氏距离图,同时分离出基于亮度信息的灰度图。提出一种色度马氏距离图与灰度图特征自适应融合的人脸识别算法。分别构造出色度马氏距离图与灰度图的基于小波包结点能量的归一化特征向量,采用多种融合策略进行特征融合,并根据融合效果自适应地选取特征融合参数,构造出最佳的鉴别特征向量,实现色度与亮度特征的互补。使用基于方差相似度的分类器获得人脸识别结果。实验表明:该算法识别率高、鲁棒性好。 展开更多
关键词 彩色人脸识别 色度马氏距离图 YCBCR颜色空间 小波(包)变换 自适应特征融合
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基于自适应融合色度与亮度特征的彩色人脸识别算法 被引量：1
9
作者 崔法毅 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期89-96,共8页
鉴于彩色人脸图像所包含的鉴别信息远多于灰度人脸图像,将色度马氏距离图引入彩色人脸识别中,提出了一种基于自适应融合色度与亮度特征的彩色人脸识别算法。该算法基于YDhDr颜色空间分离彩色人脸图像的色度与亮度信息,构建出基于色度信... 鉴于彩色人脸图像所包含的鉴别信息远多于灰度人脸图像,将色度马氏距离图引入彩色人脸识别中,提出了一种基于自适应融合色度与亮度特征的彩色人脸识别算法。该算法基于YDhDr颜色空间分离彩色人脸图像的色度与亮度信息,构建出基于色度信息的马氏距离图,同时分离出基于亮度信息的灰度图;通过自适应融合色度与亮度特征来构建彩色人脸识别特征;基于小波包结点能量的特征表示方法,分别在实数域和复数域中提取并融合色度与亮度分量的最崖鉴别特征向量,实现色度与亮度特征的最优化互补;使用基于方差相似度的分类器获得人脸识别结果。实验表明,该算法识别率高、鲁棒性好。 展开更多
关键词 彩色人脸识别 色度马氏距离图 YDbDr颜色空间 小波包变换 自适应特征 融合
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多尺度增强特征融合的钢表面缺陷目标检测 被引量：3
10
作者 林珊玲 彭雪玲 +3 位作者 王栋 林志贤 林坚普 郭太良 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1075-1086,共12页
针对轻量级目标检测算法在钢表面缺陷检测任务中识别精度低的问题,提出一种多尺度增强特征融合的钢表面缺陷目标检测算法。该算法采用提出的自适应加权融合模块为不同层级特征自适应计算融合权重,将深层语义与浅层细节进行加权融合,使... 针对轻量级目标检测算法在钢表面缺陷检测任务中识别精度低的问题,提出一种多尺度增强特征融合的钢表面缺陷目标检测算法。该算法采用提出的自适应加权融合模块为不同层级特征自适应计算融合权重,将深层语义与浅层细节进行加权融合,使得浅层特征在不丢失细节信息的同时获得丰富的深层语义。利用提出的空间特征增强模块从3个独立方向强化融合特征,通过引出残差旁路增强网络结构的稳定性,使卷积过程能够挖掘到更多的关键信息。根据先验框与真实框的整体交并程度为模型选择更为合适的训练样本。实验结果表明,该算法的检测精度达到80.47%,相比原始算法提升6.81%。该算法的参数量为2.36 M,计算量为952.67 MFLOPs,能快速且高精度检测钢材表面的缺陷信息,具有较高的应用价值。 展开更多
关键词 缺陷检测 单发多框检测器 增强特征融合 自适应加权融合 空间特征增强
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基于自适应多分支卷积的声学场景分类
11
作者 韦娟 何德华 宁方立 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第10期3148-3154,共7页
针对声学场景分类任务中模型特征表达能力不充足的问题,提出一种基于自适应多分支卷积优化的网络架构。首先,使用多支路分别提取特征,再引入动态权重自适应改变权值平衡每个支路,提升特征感知能力。其次,考虑现有模型分类时忽略类与类... 针对声学场景分类任务中模型特征表达能力不充足的问题,提出一种基于自适应多分支卷积优化的网络架构。首先,使用多支路分别提取特征,再引入动态权重自适应改变权值平衡每个支路,提升特征感知能力。其次,考虑现有模型分类时忽略类与类之间的关系问题,引入粗粒度分类器辅助训练原分类模型,通过结果融合增强分类过程。在TUT2020移动开发数据集上进行训练与测试。实验结果表明,相较于优化前的算法,所提模型在准确率上提升了6.5%,证明所提方法可以有效提升整体分类效果。 展开更多
关键词 声学场景分类 卷积神经网络 自适应特征融合 层次结构
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多尺度特征融合注意力新冠肺炎病灶分割网络 被引量：2
12
作者 林洁沁 黄新 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第3期168-174,共7页
新冠病毒传染性极强,尽早的诊断和治疗是减少疫情造成损失的关键因素。为辅助医生诊断新冠病情,高效、准确地从肺部CT切片中分割新冠病灶,提出了一种改进的编码器-解码器深度神经网络———多尺度融合注意力网络MSANet(Multi-scale Atte... 新冠病毒传染性极强,尽早的诊断和治疗是减少疫情造成损失的关键因素。为辅助医生诊断新冠病情,高效、准确地从肺部CT切片中分割新冠病灶,提出了一种改进的编码器-解码器深度神经网络———多尺度融合注意力网络MSANet(Multi-scale Attention Network),以图像分割效果较为出色的U-Net网络为基础,通过全局池化层和设置空洞卷积的采样率,增大网络感受野,捕获多尺度信息,实现对大目标的有效分割;使用通道注意力与空间注意力,在空间维度上建模,有效提取图像深层特征。测试结果表明,改进后的算法与U-Net网络相比,分割的平均交并比提升了1.46%,类别平均像素准确率提升了0.8%,准确率提升了1.17%。 展开更多
关键词 图像处理 特征提取 卷积块注意力模块 空洞空间卷积池化金字塔 U-Net结构 多尺度特征融合
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基于颜色和空间信息的多特征融合目标跟踪算法 被引量：9
13
作者 许婉君 侯志强 +1 位作者 余旺盛 张浪 《应用光学》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期755-761,共7页
为解决单一特征目标跟踪鲁棒性较差的问题,提出一种基于颜色和空间信息的多特征融合目标跟踪算法。采用一种自适应划分颜色区间的方法提取目标颜色特征,利用空间直方图提取目标颜色的空间分布信息。在粒子滤波框架下将自适应颜色直方图... 为解决单一特征目标跟踪鲁棒性较差的问题,提出一种基于颜色和空间信息的多特征融合目标跟踪算法。采用一种自适应划分颜色区间的方法提取目标颜色特征,利用空间直方图提取目标颜色的空间分布信息。在粒子滤波框架下将自适应颜色直方图和空间直方图相结合,在特征融合中引入特征不确定性度量方法,自适应调整不同特征对跟踪结果的贡献,提高算法的鲁棒性。仿真实验结果表明,该跟踪算法平均位置最小误差值仅6.967像素,而单一特征跟踪算法以及传统融合算法的跟踪误差达192.576像素和199.464像素。说明本文算法在跟踪准确性上优于单一特征跟踪算法及传统融合算法,具有更好的跟踪精度和更高的鲁棒性。 展开更多
关键词 目标跟踪 自适应颜色直方图 空间直方图 多特征融合
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基于区块自适应特征融合的图像实时语义分割 被引量：10
14
作者 黄庭鸿 聂卓赟 +3 位作者 王庆国 李帅 晏来成 郭东生 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期1137-1148,共12页
近年来结合深度学习的图像语义分割方法日益发展,并在机器人、自动驾驶等领域中得到应用.本文提出一种基于区块自适应特征融合(Block adaptive feature fusion,BAFF)的实时语义分割算法,该算法在轻量卷积网络架构上,对前后文特征进行分... 近年来结合深度学习的图像语义分割方法日益发展,并在机器人、自动驾驶等领域中得到应用.本文提出一种基于区块自适应特征融合(Block adaptive feature fusion,BAFF)的实时语义分割算法,该算法在轻量卷积网络架构上,对前后文特征进行分区块自适应加权融合,有效提高了实时语义分割精度.首先,分析卷积网络层间分割特征的感受野对分割结果的影响,并在跳跃连接结构(SkipNet)上提出一种特征分区块加权融合机制;然后,采用三维卷积进行层间特征整合,建立基于深度可分离的特征权重计算网络.最终,在自适应加权作用下实现区块特征融合.实验结果表明,本文算法能够在图像分割的快速性和准确性之间做到很好的平衡,在复杂场景分割上具有较好的鲁棒性. 展开更多
关键词 深度学习 实时语义分割网络 区块自适应特征融合 跳跃连接结构
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全域体育旅游:内涵特征、空间结构与发展模式 被引量：47
15
作者 姜付高 曹莉 《上海体育学院学报》 CSSCI 北大核心 2020年第9期12-23,33,共13页
全域体育旅游是体育旅游发展的新理念、新模式,明确其概念、内涵特征、空间结构、发展模式是构建全域体育旅游理论体系的基础,以及引领全域体育旅游发展的风向标。认为:全域体育旅游是特定区域体育与旅游融合发展一体化的结果,具有空间... 全域体育旅游是体育旅游发展的新理念、新模式,明确其概念、内涵特征、空间结构、发展模式是构建全域体育旅游理论体系的基础,以及引领全域体育旅游发展的风向标。认为:全域体育旅游是特定区域体育与旅游融合发展一体化的结果,具有空间全景化、季节全时化、共享全民化、融合全业化、管理综合化、体育功能旅游化等特征,在空间结构上呈现“点—线—面—域”的结构演变过程;从产业共生角度看,可将全域体育旅游分为主导型、从属型、对称型、附生型等4种发展模式。 展开更多
关键词 全域体育旅游 内涵特征 空间结构 发展模式 产业融合
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基于航拍图像的自适应感知目标检测网络 被引量：1
16
作者 袁玲玲 陈春梅 +2 位作者 朱天鑫 邓豪 刘桂华 《电子测量技术》 北大核心 2025年第2期57-65,共9页
由于无人机拍摄高度和角度的多样性,其图像往往呈现背景复杂且小目标居多的特征,这导致了相关检测算法性能较差。针对此问题,本文提出了一种基于自适应感知网络的航拍图像车辆检测方法,旨在从提高车辆特征显著度和改善特征信息损失两个... 由于无人机拍摄高度和角度的多样性,其图像往往呈现背景复杂且小目标居多的特征,这导致了相关检测算法性能较差。针对此问题,本文提出了一种基于自适应感知网络的航拍图像车辆检测方法,旨在从提高车辆特征显著度和改善特征信息损失两个方面来提升小目标的检测性能。首先,为了提取更高效的特征表征,提出了自适应感知特征提取模块,该模块通过捕捉长程依赖关系和更强的几何特征表示,能够自适应地对物体的形状进行建模。其次,为了减少下采样和连续池化造成的信息损失,设计了双分支空间感知下采样模块,该模块混合不同通道的特征图,以最大限度地保留小目标特征信息。然后,在特征融合网络中,引入了具有丰富空间信息的浅层特征图,以增强小目标的检测能力。最后,设计了新的动态回归损失函数DEIoU,该函数引入惩罚项来度量真实框与检测框之间横纵比的相关性,从而进一步提高网络的预测精度。在Visdrone数据集上的实验结果表明,所提方法的平均精度均值mAP达到了70%,推理速度达到了99.26 fps,实现了较好的速度与精度的平衡,并且所提方法在UCAS-AOD数据集上取得了最佳的检测精度,具有较强的泛化能力。 展开更多
关键词 无人机 目标检测 自适应感知特征提取 特征融合网络 双分支空间感知下采样
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基于图结构优化的自适应多度量非监督特征选择方法 被引量：5
17
作者 林筠超 万源 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第5期1282-1289,共8页
非监督特征选择是机器学习领域的热点研究问题,对于高维数据的降维和分类都极为重要。数据点之间的相似性可以用多个不同的标准来衡量,这使得不同的数据点之间相似性度量标准难以一致;并且现有方法多数通过近邻分配得到相似矩阵,因此其... 非监督特征选择是机器学习领域的热点研究问题,对于高维数据的降维和分类都极为重要。数据点之间的相似性可以用多个不同的标准来衡量,这使得不同的数据点之间相似性度量标准难以一致;并且现有方法多数通过近邻分配得到相似矩阵,因此其连通分量数通常不够理想。针对这两个问题,将相似矩阵看作变量而非预先对其进行设定,提出了一种基于图结构优化的自适应多度量非监督特征选择(SAM-SGO)方法。该方法将不同的度量函数自适应地融合成一种统一的度量,从而对多种度量方法进行综合,自适应地获得数据的相似矩阵,并且更准确地捕获数据点之间的关系。为获得理想的图结构,通过对相似矩阵的秩进行约束,在优化图局部结构的同时简化了计算。此外,将基于图的降维问题合并到所提出的自适应多度量问题中,并引入稀疏l_(2,0)正则化约束以获得用于特征选择的稀疏投影。在多个标准数据集上的实验验证了SAM-SGO的有效性,相比较于近年所提出的基于局部学习聚类的特征选择和内核学习(LLCFS)、依赖指导的非监督特征选择(DGUFS)和结构化最优图特征选择(SOGFS)方法,该方法的聚类正确率平均提高了约3.6个百分点。 展开更多
关键词 自适应多度量 图结构优化 子空间学习 稀疏正则化约束 非监督特征选择
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多尺度特征自适应融合的轻量化织物瑕疵检测 被引量：13
18
作者 杨毅 桑庆兵 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第12期288-295,共8页
织物瑕疵检测是纺织行业保证产品质量的重要环节,针对织物瑕疵检测中存在小目标瑕疵检测困难、不同种类瑕疵长宽比差异大、对实时性要求高等问题,提出一种新的轻量化织物瑕疵检测算法。以YOLOv4网络为基础,使用轻量化网络MobileNetv2为... 织物瑕疵检测是纺织行业保证产品质量的重要环节,针对织物瑕疵检测中存在小目标瑕疵检测困难、不同种类瑕疵长宽比差异大、对实时性要求高等问题,提出一种新的轻量化织物瑕疵检测算法。以YOLOv4网络为基础,使用轻量化网络MobileNetv2为主干网络,有效减少模型参数总量与运算量,以满足实时性需求。在MobileNetv2的逆残差结构中加入CoordAttention注意力模块,将空间精确位置信息嵌入到通道注意力中,增强网络聚焦小目标特征的能力。使用自适应空间特征融合(ASFF)网络改进路径聚合网络(PANet),使模型通过学习获得多尺度特征图的融合权重,从而充分利用浅层特征与深层特征,提高算法对小目标瑕疵的检测精度。采用K-means++算法确定先验框尺寸,并用Focal Loss函数修改模型损失函数,降低正、负样本不平衡对检测结果的影响,解决不同种类瑕疵长宽比差异大及类别不平衡的问题。实验结果表明,相较于YOLOv4算法,所提算法的平均精度均值提高了2.3个百分点,检测速度提升了12 frame/s,能较好地应用于织物瑕疵检测。 展开更多
关键词 织物瑕疵检测 自适应空间特征融合 CoordAttention模块 YOLOv4网络 MobileNetv2网络
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基于窗口自注意力网络与YOLOv5融合的输电线路通道异物检测 被引量：3
19
作者 薛昂 姜恩宇 +2 位作者 张文涛 林顺富 米阳 《上海交通大学学报》 北大核心 2025年第3期413-423,共11页
针对输电线路通道异物检测背景复杂以及小目标情况下检测效果不佳等问题,提出一种基于窗口自注意力网络与YOLOv5模型融合的输电线路通道安全检测算法.首先,选用窗口自注意力(S-T)网络优化主干网络,扩大模型感受视野,增强提取有效信息的... 针对输电线路通道异物检测背景复杂以及小目标情况下检测效果不佳等问题,提出一种基于窗口自注意力网络与YOLOv5模型融合的输电线路通道安全检测算法.首先,选用窗口自注意力(S-T)网络优化主干网络,扩大模型感受视野,增强提取有效信息的能力.其次,改进自适应空间特征融合(ASFF)模块,增强多尺度特征融合能力.最后,考虑到真实框与预测框不匹配的问题,引入结构相似性交并比(SIoU),优化边界误差,提高小目标定位准确性.实验结果表明,本文模型对线路通道多目标入侵检测精度达到90.2%,且提升了小目标检测效果;与主流目标检测算法相比,可以更好地满足输电线路通道中的异物检测需求. 展开更多
关键词 智能化巡检 输电线路通道 目标检测 窗口自注意力网络 自适应空间特征融合
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不同海拔三种橐吾属植物叶结构的适应意义(英文) 被引量：14
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作者 赵庆芳 马瑞君 +2 位作者 杜国桢 孙坤 王刚 《兰州大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2006年第1期33-39,共7页
研究了分布于青藏高原东部3种橐吾属植物(掌叶橐吾、箭叶橐吾和黄帚橐吾)不同海拔高度9个居群的叶结构特征、空间位置及其存活策略;对一些适应性特征与高寒环境的关系进行了分析讨论．发现气孔密度、叶片厚度、海绵细胞和栅栏细胞层的... 研究了分布于青藏高原东部3种橐吾属植物(掌叶橐吾、箭叶橐吾和黄帚橐吾)不同海拔高度9个居群的叶结构特征、空间位置及其存活策略;对一些适应性特征与高寒环境的关系进行了分析讨论．发现气孔密度、叶片厚度、海绵细胞和栅栏细胞层的分布及表皮毛和表面蜡质的覆盖程度随海拔的升高而增加,其中叶片厚度的增加主要是由于细胞间隙的增大;叶片空间位置在3种橐吾中没有出现一致性的变化;气孔大小、角质层厚度以及等面叶和异面叶与海拔变化无明显相关性,而后两种特征更多地代表着物种属性．研究结果显示在植物对高寒环境的适应及其存活策略中,形态及结构的改变起重要作用,并且这些改变具多样性．就叶的形态结构而言,3种橐吾属植物对高寒环境的存活对策是:黄帚橐吾主要采取逃避策略,箭叶橐吾为耐受适应,而生长在林下遮阴微生境中的掌叶橐吾主要表现为对稀薄空气和低氧胁迫的适应． 展开更多
关键词 叶结构 空间位置 适应特征 海拔 高寒环境
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