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复杂场景下自适应注意力机制融合实时语义分割: 1; 作者陈丹刘乐 +2 位作者王晨昊白熙茹王子晨《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期3334-3342,共9页; 实现高准确度和低计算负担是卷积神经网络(CNN)实时语义分割面临的严峻挑战。针对复杂城市街道场景目标种类众多、光照变化大等特点,该文设计了一种高效的实时语义分割自适应注意力机制融合网络(AAFNet)分别提取图像空间细节和语义信息... 展开更多; 关键词卷积神经网络复杂城市街道场景扩展的深度可分离卷积自适应注意力机制融合分割精度; 在线阅读下载PDF 职称材料

融合标签知识的中文医学命名实体识别被引量：2: 2; 作者尹宝生周澎《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S01期128-134,共7页; 医学领域命名实体识别是信息抽取任务重要的研究内容之一,其训练数据主要来源于临床实验数据、健康档案、电子病历等非结构化文本,然而标注这些数据需要专业人员耗费大量人力、物力和时间资源。在缺乏大规模医学训练数据的情况下,医学... 展开更多; 关键词中文医学命名实体识别标签知识先验知识自适应融合机制小样本; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多层特征融合的多光谱行人检测方法被引量：2: 3; 作者罗萍王涛彭云奉《计算机工程与设计》北大核心 2023年第5期1579-1585,共7页; 针对行人检测模型在全天候场景下特征提取能力差、检测准确率低的问题,提出一种基于多层特征融合的多光谱行人检测方法。设计一种基于通道注意力机制的可见光与红外特征的融合方式,提升模型的特征融合效率;采用多层融合特征设计特征金... 展开更多; 关键词行人检测全天候场景特征提取多层特征融合多光谱通道注意力机制特征金字塔网络自适应特征融合机制; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于双分支网络的表面肌电信号识别方法: 4; 作者王万良潘杰 +1 位作者王铮潘家宇《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期2208-2218,2229,共12页; 针对目前表面肌电信号(sEMG)手势识别细节信息提取不充分,对相似手势区分困难的问题,提出基于加强二维化特征的双分支网络(ETDTBN)模型.该模型通过加强二维化方法生成二维特征图,使用多层卷积神经网络(ML-CNN)提取sEMG的空间特征,利用... 展开更多; 关键词表面肌电信号(sEMG) 手势识别加强二维化特征双分支网络自适应特征融合机制; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名复杂场景下自适应注意力机制融合实时语义分割: 1; 作者陈丹刘乐王晨昊白熙茹王子晨; 机构西安理工大学自动化与信息工程学院陕西职业技术学院电子信息工程学院; 出处《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期3334-3342,共9页; 基金榆林市科技局计划项目(2019-146) 西安市秦创原重点产业链核心技术攻关项目(23ZDCYJSGG0021-2023)。; 文摘实现高准确度和低计算负担是卷积神经网络(CNN)实时语义分割面临的严峻挑战。针对复杂城市街道场景目标种类众多、光照变化大等特点,该文设计了一种高效的实时语义分割自适应注意力机制融合网络(AAFNet)分别提取图像空间细节和语义信息,再经过特征融合网络(FFN)获得准确语义图像。AAFNet采用扩展的深度可分离卷积(DDW)可增大语义特征提取感受野,提出自适应平均池化(Avp)和自适应最大池化(Amp)构成自适应注意力机制融合模块(AAFM),可细化目标边缘分割效果并降低小目标的漏分率。最后在复杂城市街道场景Cityscapes和CamVid数据集上分别进行了语义分割实验,所设计的AAFNet以32帧/s(Cityscapes)和52帧/s(CamVid)的推理速度获得73.0%和69.8%的平均分割精度(mIoU),且与扩展的空间注意力网络(DSANet)、多尺度上下文融合网络(MSCFNet)以及轻量级双边非对称残差网络(LBARNet)相比,AAFNet平均分割精度最高。; 关键词卷积神经网络复杂城市街道场景扩展的深度可分离卷积自适应注意力机制融合分割精度; Keywords Convolution Neural Network(CNN) Complex urban street scenes Dilated depth-wise separable convolution Adaptive attention mechanism fusion Segmentation accuracy; 分类号 TN911.7 [电子电信—通信与信息系统] 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

题名融合标签知识的中文医学命名实体识别被引量：2: 2; 作者尹宝生周澎; 机构沈阳航空航天大学人机智能研究中心; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S01期128-134,共7页; 基金辽宁省教育厅项目(LJKMZ20220536)。; 文摘医学领域命名实体识别是信息抽取任务重要的研究内容之一,其训练数据主要来源于临床实验数据、健康档案、电子病历等非结构化文本,然而标注这些数据需要专业人员耗费大量人力、物力和时间资源。在缺乏大规模医学训练数据的情况下,医学领域命名实体识别模型很容易出现识别错误的情况。为解决这一难题,文中提出了一种融合标签知识的中文医学命名实体识别方法,即通过专业领域词典获得文本标签的释义后,分别将文本、标签及标签释义编码,基于自适应融合机制进行融合,有效平衡特征提取模块和语义增强模块的信息流,从而提高模型性能。其核心思想在于医学实体标签是通过总结归纳大量医学数据得到的,而标签释义是对标签进行科学解释和说明的结果,模型融入这些蕴含了丰富的医学领域内的先验知识,可以使其更准确地理解实体在医学领域中的语义并提升其识别效果。实验结果表明,该方法在中文医学实体抽取数据集(CMeEE-V2)3个基线模型上分别取得了0.71%,0.53%和1.17%的提升,并且为小样本场景下的实体识别提供了一个有效的解决方案。; 关键词中文医学命名实体识别标签知识先验知识自适应融合机制小样本; Keywords Chinese medical named entity recognition Label knowledge Prior knowledge Adaptive fusion mechanism Few shot; 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

题名基于多层特征融合的多光谱行人检测方法被引量：2: 3; 作者罗萍王涛彭云奉; 机构重庆邮电大学自动化学院; 出处《计算机工程与设计》北大核心 2023年第5期1579-1585,共7页; 基金重庆市自然科学基金项目(Cstc2019jcyj-msxmX0444)。; 文摘针对行人检测模型在全天候场景下特征提取能力差、检测准确率低的问题,提出一种基于多层特征融合的多光谱行人检测方法。设计一种基于通道注意力机制的可见光与红外特征的融合方式,提升模型的特征融合效率;采用多层融合特征设计特征金字塔网络,提升模型的特征提取能力;引入自适应特征融合机制对检测层进行特征图尺度调整,降低尺度冲突对模型性能的影响。在KAIST数据集上进行实验,其结果表明,模型的检测性能有一定提升。; 关键词行人检测全天候场景特征提取多层特征融合多光谱通道注意力机制特征金字塔网络自适应特征融合机制; Keywords pedestrian detection all-reasonable scenes feature extraction multi-layer feature fusion multi-spectral channel attention mechanism feature pyramid network adaptively spatial feature fusion mechanism; 分类号 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

题名基于双分支网络的表面肌电信号识别方法: 4; 作者王万良潘杰王铮潘家宇; 机构浙江工业大学计算机科学与技术学院; 出处《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期2208-2218,2229,共12页; 基金国家自然科学基金资助项目(51875524,61873240) 浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题资助项目(A2210)。; 文摘针对目前表面肌电信号(sEMG)手势识别细节信息提取不充分,对相似手势区分困难的问题,提出基于加强二维化特征的双分支网络(ETDTBN)模型.该模型通过加强二维化方法生成二维特征图,使用多层卷积神经网络(ML-CNN)提取sEMG的空间特征,利用双向门控循环单元(Bi-GRU)提取原始信号的时序特征.考虑到不同的特征对网络的影响程度不同,引入自适应特征融合机制对不同分支进行融合,强化有用特征并弱化无用特征,提高表面肌电识别的准确率.实验在电极偏移和不同受试者2种情况下对ETDTBN进行训练与测试,与主流的肌电手势识别模型进行对比.可知,ETDTBN的总体识别准确率分别为86.95%和84.15%,准确率均为最优,证明了该模型的有效性.; 关键词表面肌电信号(sEMG) 手势识别加强二维化特征双分支网络自适应特征融合机制; Keywords surface electromyogram(sEMG) gesture recognition enhanced two-dimensional feature twobranch network self-adaptive feature fusion mechanism; 分类号 TP393 [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	复杂场景下自适应注意力机制融合实时语义分割	陈丹刘乐王晨昊白熙茹王子晨	《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	融合标签知识的中文医学命名实体识别	尹宝生周澎	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2024	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于多层特征融合的多光谱行人检测方法	罗萍王涛彭云奉	《计算机工程与设计》北大核心	2023	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于双分支网络的表面肌电信号识别方法	王万良潘杰王铮潘家宇	《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料