期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到8篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
跨维度特征融合视角下的科技论文新颖性测量方法研究
1
作者 马铭 郑哲浚 +2 位作者 毛进 白云 李纲 《情报学报》 北大核心 2025年第3期339-352,共14页
准确评估科技论文的内在新颖性,对追踪学术前沿和实现高质量科研创新评价具有重要意义。本文基于科技论文的知识内容和学术交流结构,创新性地提出一种跨维度特征融合视角下的科技论文新颖性测量新方法,以全面、客观地评估科技论文的新... 准确评估科技论文的内在新颖性,对追踪学术前沿和实现高质量科研创新评价具有重要意义。本文基于科技论文的知识内容和学术交流结构,创新性地提出一种跨维度特征融合视角下的科技论文新颖性测量新方法,以全面、客观地评估科技论文的新颖性。首先,基于“问题-方法”组合,构建科技论文的结构化知识表示模型,并利用领域预训练语言模型为组合赋权;其次,考虑知识内容和学术交流结构,围绕原创性、复杂性和研究热度等事前特征,构建科技论文新颖性的跨维度综合测量指标;最后,通过对生物医学领域数据集的实证分析以及新颖性论文的事后影响力检验,证明了本文方法的有效性。实证分析结果表明,本文方法不受时间和环境因素干扰,能够在长时间跨度内保持方法效力并有效挖掘领域论文的新颖性模式。此外,与单一维度方法的对比证明了新方法能够更好地综合捕捉多维复合特征评估新颖性论文,避免了测量维度的单一化与片面化。本文为科技论文新颖性测度提供了新的视角和方法,同时可作为科研工作者识别和推广创新性研究的有效工具。 展开更多
关键词 新颖性测量 跨维度特征融合 “问题-方法”组合 事前特征 事后影响力
在线阅读 下载PDF
基于Transformer的全局-局部融合特征的遮挡行人重识别方法
2
作者 汪旭 胡晓光 +1 位作者 付哲宇 赵利欣 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第7期1832-1850,共19页
行人重识别(ReID)是利用人工智能解决车站安检、城市监控系统等公共安全应用问题的技术,具有从跨设备采集的图像中识别某一特定行人的能力。但是在行人重识别等问题中,往往会出现行人被刻意遮挡或被复杂场景环境遮挡等因素,这大大增加... 行人重识别(ReID)是利用人工智能解决车站安检、城市监控系统等公共安全应用问题的技术,具有从跨设备采集的图像中识别某一特定行人的能力。但是在行人重识别等问题中,往往会出现行人被刻意遮挡或被复杂场景环境遮挡等因素,这大大增加了行人重识别的难度。在目前所提出的大部分遮挡行人重识别方法中,卷积神经网络模型更加关注局部特征,但难以获得全局结构信息,Transformer网络模型建模长距离的特征依赖,但易忽略局部特征细节。为解决这些难题,提出了一种全局-局部融合特征的遮挡行人重识别方法,利用CNN和Transformer特征学习网络的特点,在丰富行人局部特征的同时提升特征的全局表达能力。该模型由三个部分组成:CNN网络主要提取局部细节特征,Transformer分支侧重提取全局特征信息,并通过跨维度多尺度池化融合模块计算上述两个分支特征的相关性,进而实现全局-局部的特征融合;由多层级注意力引导生成的掩码模块能够精准地突出行人图像中的关键特征,自动对齐行人特征信息,抑制遮挡部分或背景噪声的干扰;图像高低频特征增强模块强化被遮挡行人的高低频特征信息,突出有效信息。消融实验以及在相关数据集上的实验结果证明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 全局 局部 跨维度多尺度池化融合 多层级注意力 高低频特征
在线阅读 下载PDF
双分支跨级特征融合的自然场景文本检测 被引量：1
3
作者 刘光辉 张钰敏 +1 位作者 孟月波 占华 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期1079-1089,共11页
现有的场景文本检测方法在处理任意形状文本时,由于复杂背景的影响会造成文本区域定位不准确、相邻文本漏检误检的问题,基于此提出一种双分支跨级特征融合的自然场景文本检测方法。首先,以Resnet50为主干网络提取初始特征,设计跨级特征... 现有的场景文本检测方法在处理任意形状文本时,由于复杂背景的影响会造成文本区域定位不准确、相邻文本漏检误检的问题,基于此提出一种双分支跨级特征融合的自然场景文本检测方法。首先,以Resnet50为主干网络提取初始特征,设计跨级特征分布增强模块(cross-level feature distribution enhancement module,CFDEM),增强跨级特征文本信息的交互性,提高特征的表达能力;然后,为自适应地选择过滤非文本或冗余特征,降低误检率和漏检率,提出自适应融合策略(adaptive fusion strategy,AFS),利用双分支结构加强不同维度特征之间的联系,优化融合过程;最后,预测阶段采用可微分二值化的方法来生成文本检测结果。所提方法在ICDAR2015、ICDAR2017、Total-Text、CTW1500数据集上进行消融实验,实验结果表明该方法能准确定位文本区域,克服文本漏检误检影响。 展开更多
关键词 文本检测 任意形状 跨级特征分布增强 自适应融合 双分支 空间维度 通道维度 可微分二值化
在线阅读 下载PDF
基于自适应融合的实时车辆检测 被引量：1
4
作者 陈婷 朱熟康 +3 位作者 高涛 李浩 涂辉招 李子琦 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期532-540,共9页
针对传统的车辆检测技术检测速度慢和精度低的问题,提出了一种融合注意力的自适应金字塔网络的交通目标检测算法(fusion attentiont adaptive pyramid network,FAAP-Net),可以显著降低交通事故的发生率。为了降低计算复杂度,设计了一种... 针对传统的车辆检测技术检测速度慢和精度低的问题,提出了一种融合注意力的自适应金字塔网络的交通目标检测算法(fusion attentiont adaptive pyramid network,FAAP-Net),可以显著降低交通事故的发生率。为了降低计算复杂度,设计了一种轻量级的互补池化结构(CPS),该结构在宽度和高度上采用了两组不同的池化组合,在保持高精度的同时,显著降低了网络的浮点运算数(GFLOPs)和参数量。为了解决智能交通系统特征图生成过程中的信息损失问题,通过将自适应注意力模块(AAM)和特征增强模块(FEM)引入自适应融合特征金字塔网络(AF-FPN),以融入车辆检测的形状特征。针对车辆细节特征表征弱的问题,引入了一种按通道维度分组的注意力(SA)机制,以增强主干网络对不同车辆检测细节特征的关注,有效提取车辆细节的显著特征。在BDD100K数据集上的实验结果表明,FAAP-Net算法相比于传统算法,平均精度从30.3%提升到43.7%。 展开更多
关键词 目标检测 车辆检测 互补池化 自适应融合 通道维度分组注意力
在线阅读 下载PDF
基于YOLOv4改进特征融合及全局感知的目标检测算法 被引量：2
5
作者 程德强 马尚 +2 位作者 寇旗旗 张皓翔 钱建生 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期325-334,共10页
YOLOv4算法在检测速度和精度上达到了很好的平衡,但仍存在着定位框不准确、检测率低的问题,尤其是在检测目标较小、尺度变化大的情况下。针对以上问题,提出一种新的基于YOLOv4改进的目标检测算法。该算法采用改进的特征融合模块(path ag... YOLOv4算法在检测速度和精度上达到了很好的平衡,但仍存在着定位框不准确、检测率低的问题,尤其是在检测目标较小、尺度变化大的情况下。针对以上问题,提出一种新的基于YOLOv4改进的目标检测算法。该算法采用改进的特征融合模块(path aggregation network combined with bi-directional feature pyramid network,P-Bifpn)代替PANet(path aggregation network),增加跨尺度连接的同时在输出端引入权重,增强重要特征的表现力,解决由多尺度变化而引起的精度下降。然后,采用新的全局注意力机制(global association network,GANet),在减少平均池化与计算量的同时增强Sigmoid函数输出,加强模型对目标上下文关系的学习,减少噪声干扰和全局信息的损失。试验采用RSOD、NWPU VHR-10数据集,平均检测精度分别提升了约5%和3%;泛化试验采用VOC2007+2012公共数据集,平均检测精度提升了约0.6%。试验结果表明改进的算法能够有效提高模型的检测能力。 展开更多
关键词 YOLOv4 目标检测 特征融合 跨尺度 多尺度变化 全局注意力 平均池化 上下文信息
在线阅读 下载PDF
基于三维卷积神经网络的遥感影像变化检测 被引量：2
6
作者 吴国盼 王蒙蒙 +1 位作者 李辛莹 高宇翔 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2024年第4期61-67,共7页
随着卫星传感器技术和深度学习技术的蓬勃发展,基于深度学习的变化检测研究已成为遥感变化检测领域中的主流方法。针对现有深度学习方法特征提取和融合不充分的问题,提出了一种基于三维卷积神经网络的遥感影像变化检测方法。在特征编码... 随着卫星传感器技术和深度学习技术的蓬勃发展,基于深度学习的变化检测研究已成为遥感变化检测领域中的主流方法。针对现有深度学习方法特征提取和融合不充分的问题,提出了一种基于三维卷积神经网络的遥感影像变化检测方法。在特征编码阶段,首先利用三维卷积的内部融合特性同时提取和融合双时相影像特征。在特征解码阶段,为有效利用影像特征的全尺度信息,采用全尺度跳跃连接机制将不同尺度的特征信息在时间维度进行结合,最终产生具有高精度的变化结果。实验结果表明,该方法在两个基准数据集上的精度均显著优于其他先进的深度学习变化检测方法。 展开更多
关键词 变化检测 三维卷积 时间维度 特征融合 全尺度连接
在线阅读 下载PDF
基于上下文协同感知的航拍小目标检测算法
7
作者 杨潞霞 刘泽凯 +1 位作者 张红瑞 马永杰 《液晶与显示》 北大核心 2025年第9期1308-1320,共13页
针对航拍场景下目标尺度变化大及复杂背景导致的小目标检测精度低的问题,提出了一种基于上下文多尺度协同感知的检测算法。首先,构建轻量化多尺度增强模块(Lightweight Multi-scale Enhancement Module,LMEM),结合注意力机制激活局部显... 针对航拍场景下目标尺度变化大及复杂背景导致的小目标检测精度低的问题,提出了一种基于上下文多尺度协同感知的检测算法。首先,构建轻量化多尺度增强模块(Lightweight Multi-scale Enhancement Module,LMEM),结合注意力机制激活局部显著性信息,增强小目标特征捕获能力;其次,设计上下文驱动的跨层次特征融合架构模块(Contextdriven Cross-level Feature Fusion Architecture Module,CCFFAM),集成感受野注意力卷积与动态采样技术实现多层特征空间-通道双重对齐与自适应加权融合,增强特征融合能力;最后,重构检测头尺度分布,并用Focaler-CIoU替换原有损失函数以优化边界框回归过程,确保模型轻量化的同时具有较高的检测效率。在VisDrone2019和DOTAv1数据集上的实验表明,所提方法在模型参数量上比原模型减少27.9%(2.17M),mAP分别提升5.3%和1.4%,验证了算法具有较好的检测效果。 展开更多
关键词 无人机航拍 跨维度交互 跨层特征融合 轻量化
在线阅读 下载PDF
Autoformer双分支网络下的多元空气质量长时预测研究
8
作者 刘杰 张译丹 +1 位作者 田明 韩轲 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第1期310-321,共12页
空气质量数据复杂多变,现有方法难以捕捉长期依赖关系,且对季节趋势和多变量建模不足。针对以上问题,研究基于Autoformer模型进行改进,创新性地融入了特征渐进挖掘和多维深度联系两个分支。首先,特征渐进挖掘分支通过序列分解模块将空... 空气质量数据复杂多变,现有方法难以捕捉长期依赖关系,且对季节趋势和多变量建模不足。针对以上问题,研究基于Autoformer模型进行改进,创新性地融入了特征渐进挖掘和多维深度联系两个分支。首先,特征渐进挖掘分支通过序列分解模块将空气质量数据分解为季节分量和趋势分量,对季节分量设计了一种特征增强模块(Feature Enhancement,FE)以捕获关键特征。其次,对趋势分量设计了门控-膨胀因果卷积模块(Gated Linear Unit Dilated Causal Convolution,GLU-DCC)来获取高级时序特征。最后,构建了多维深度联系分支,该分支通过引入维度-分段嵌入模块(Dimension-Segment-Wise Embedding,DSW)和两阶段注意力机制(Two Stage Attention,TSA)提取了多元空气质量数据中的跨维度相关性。研究对两个站点进行空气质量指数(Air Quality Index,AQI)预测,试验结果显示:与基线模型相比,研究模型的两个数据集的均方误差(M_(SE))分别平均下降了47.6%和57.5%,平均绝对误差(M_(AE))分别平均下降了15.5%和38.5%,具有更优的预测性能。 展开更多
关键词 环境工程学 空气质量预测 双分支融合网络 特征挖掘 跨维度相关性
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
关于我们 | 版权声明 | 联系我们 | 帮助中心| 意见反馈
主办单位：上海市教育委员会
技术支持：重庆维普资讯有限公司
渝公网安备 50019002500403号
使用帮助 返回顶部