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基于重构卷积与强化坐标注意力的面部微表情识别方法: 1; 作者欧阳亨威陈伟 +3 位作者冯闯李圆智苗凯尧王靖颖《计算机应用》北大核心 2025年第S1期84-88,共5页; 面部微表情特征具有局部性特点,在识别过程中易受背景区域与其他无关信息的影响,导致模型针对关键特征的提取能力较弱。针对此问题,提出一种基于重构卷积与强化坐标注意力(CA)的面部微表情识别方法。首先,在图像输入端引入细节感知模块(... 展开更多; 关键词微表情识别深度学习卷积神经网络重构卷积注意力机制; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多尺度特征融合与重构卷积的肝肿瘤图像分割方法: 2; 作者马金林酒志青 +4 位作者马自萍夏明格张凯程叶霞马瑞士《华南理工大学学报(自然科学版)》北大核心 2025年第5期94-108,共15页; 针对肝肿瘤图像特征表达能力不足和全局上下文信息传递受限的问题,该文提出一种基于改进U-Net的肝肿瘤图像分割方法。首先,设计了一种低秩重构卷积来优化传统卷积运算所导致的大量参数问题,并用其构建使用残差结构改进编解码器的卷积核... 展开更多; 关键词肝肿瘤图像分割卷积核重构空间金字塔池化多尺度特征融合; 在线阅读下载PDF 职称材料

融合空间与通道重构卷积和注意力的轻量型动物姿态估计: 3; 作者宰清鹏徐杨《计算机工程与应用》北大核心 2025年第6期282-294,共13页; 动物姿态估计在行为生态学、动物健康监测、野生动物保护等领域的重要性不断凸显。然而,目前主流的动物姿态估计算法过于关注准确率,导致网络复杂度和计算成本不断攀升,这使得在移动设备和嵌入式平台上的应用受到了限制。针对该问题,提... 展开更多; 关键词动物姿态估计轻量型高分辨率注意力机制空间与通道重构卷积; 在线阅读下载PDF 职称材料

具有空间-通道重构卷积模块的肺音分类模型: 4; 作者叶娜吴辰文蒋佳霖《南方医科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1720-1728,共9页; 目的探究肺音数据的准确识别及分类。方法本文提出了一种结合空间-通道重构卷积(SCConv)模块的卷积网络架构以及双可调Q因子小波变换(DTQWT)与三重Wigner-Ville变换(WVT)结合的肺音特征提取方法,通过自适应地聚焦于重要的通道和空间特征... 展开更多; 关键词肺音分类卷积神经网络空间-通道重构卷积双可调Q因子小波变换三重Wigner-Ville变换; 在线阅读下载PDF 职称材料

声全息重构卷积计算中混迭问题的研究被引量：2: 5; 作者陈晓东陈心昭 +1 位作者陆益民李志远《数据采集与处理》 CSCD 2004年第3期346-351,共6页; 分析了实空间离散格林函数的特点和平面声全息重构卷积计算的特殊性 ,推导了在重构条件下二维循环卷积与重构卷积的关系。理论上证明了在全息重构中将二维全息声压序列补零使其成为原序列长度的两倍 ,而二维格林函数序列无需进行补零处... 展开更多; 关键词循环卷积重构卷积格林函数二维离散傅氏变换近场平面声全息声学测量; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进YOLOv7的血细胞检测算法: 6; 作者张文鹏李晨《电子测量技术》北大核心 2024年第24期128-138,共11页; 血细胞检测是诊断许多疾病的重要手段,血细胞数量和形态的变化常常反映人体的健康状况。然而,人工检测耗时且易出现误检和漏检。为此,本文提出了一种基于改进YOLOv7的血细胞检测算法—YOLOv7-SMC。该算法首先在特征提取过程中结合空间... 展开更多; 关键词血细胞检测 YOLOv7 空间和通道重构卷积注意力机制; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进的基于多路径特征的胶囊网络: 7; 作者徐清海丁世飞 +2 位作者孙统风张健郭丽丽《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第5期1330-1335,共6页; 针对胶囊网络(CapsNet)在复杂数据集上的分类效果差,而且在路由过程中参数数量过大等问题,提出一种基于多路径特征的胶囊网络(MCNet),包含新的胶囊特征提取器和新的胶囊池化方法。该胶囊特征提取器从多个不同路径中并行地提取不同层次... 展开更多; 关键词胶囊网络深度学习动态路由胶囊池化反卷积重构; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于重构卷积与强化坐标注意力的面部微表情识别方法: 1; 作者欧阳亨威陈伟冯闯李圆智苗凯尧王靖颖; 机构国网安徽省电力有限公司淮南供电公司国网安徽省电力有限公司西安交通大学网络空间安全学院; 出处《计算机应用》北大核心 2025年第S1期84-88,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(62273270)。; 文摘面部微表情特征具有局部性特点,在识别过程中易受背景区域与其他无关信息的影响,导致模型针对关键特征的提取能力较弱。针对此问题,提出一种基于重构卷积与强化坐标注意力(CA)的面部微表情识别方法。首先,在图像输入端引入细节感知模块(DAM)提取面部的边缘信息,丰富微表情的特征;其次,使用空间与通道重构卷积(SCConv)代替标准卷积构建主干网络,并在空间与通道层面去除背景与其他无关信息的干扰,强调关键微表情特征;最后,在分类器前嵌入强化坐标注意力模块(ECAM)捕获空间与通道特征之间的联系,进一步融合特征,过滤冗余信息。实验结果表明,所提方法在CASMEⅡ、SAMM数据集上分别达到了90.3%和88.7%的分类准确率,F1分数分别达到了88.9%和86.5%;在RAF-DB数据集上的分类准确率达到了90.5%,均优于CSTN(Continuous SpatioTemporal attention Network)、SWA-Net(Sliding Window Attention Network)等对比方法,验证了所提方法具有较好的鲁棒性与泛化能力。; 关键词微表情识别深度学习卷积神经网络重构卷积注意力机制; Keywords micro-expression recognition deep learning Convolutional Neural Network(CNN) reconstruction convolution attention mechanism; 分类号 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

题名基于多尺度特征融合与重构卷积的肝肿瘤图像分割方法: 2; 作者马金林酒志青马自萍夏明格张凯程叶霞马瑞士; 机构北方民族大学图形图像智能信息处理国家民委重点实验室北方民族大学计算机科学与工程学院北方民族大学数学与信息科学学院中国移动通信有限公司; 出处《华南理工大学学报(自然科学版)》北大核心 2025年第5期94-108,共15页; 基金国家自然科学基金项目(62462001) 宁夏回族自治区自然科学基金项目(2024AAC03147) +1 种基金宁夏回族自治区高等学校科学研究项目(NYG2024066)。; 文摘针对肝肿瘤图像特征表达能力不足和全局上下文信息传递受限的问题,该文提出一种基于改进U-Net的肝肿瘤图像分割方法。首先,设计了一种低秩重构卷积来优化传统卷积运算所导致的大量参数问题,并用其构建使用残差结构改进编解码器的卷积核重构模块,使编码器保留更多的细节信息,并使解码器能更有效地恢复信息,以提升肝肿瘤图像特征的表达能力。然后,为丰富全局上下文信息的传递,设计了三分支空间金字塔池化模块来优化瓶颈结构的信息传递,打破单一路径的限制。接着,设计了多尺度特征融合模块来优化编码器信息的复用机制,增强模型对全局上下文信息的建模能力,并提升其在提取不同尺度肝肿瘤图像特征时的效能。最后,在LiTS2017和3DIRCADb数据集上对该文方法的性能进行了测试。实验结果表明:在LiTS2017数据集上的肝脏图像分割任务中,该文方法的Dice系数和IoU值分别达97.56%和95.25%,在肝肿瘤图像分割任务中的Dice系数和IoU值分别达89.71%和81.58%;在3DIRCADb数据集上的肝脏图像分割任务中,该文方法的Dice系数和IoU值分别达97.63%和95.39%,在肝肿瘤图像分割任务中的Dice系数和IoU值分别达89.62%和81.63%。; 关键词肝肿瘤图像分割卷积核重构空间金字塔池化多尺度特征融合; Keywords liver tumor image segmentation convolutional kernel reconstruction spatial pyramid pooling multi-scale feature fusion; 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

题名融合空间与通道重构卷积和注意力的轻量型动物姿态估计: 3; 作者宰清鹏徐杨; 机构贵州大学大数据与信息工程学院贵阳铝镁设计研究院有限公司; 出处《计算机工程与应用》北大核心 2025年第6期282-294,共13页; 基金贵州省科技计划项目(黔科合支撑[2023]一般326)。; 文摘动物姿态估计在行为生态学、动物健康监测、野生动物保护等领域的重要性不断凸显。然而,目前主流的动物姿态估计算法过于关注准确率,导致网络复杂度和计算成本不断攀升,这使得在移动设备和嵌入式平台上的应用受到了限制。针对该问题,提出融合空间与通道重构卷积和金字塔分割注意力的多尺度动物姿态估计网络SPANet。使用金字塔分割注意力与坐标注意力机制,重新设计了高分辨率网络的瓶颈层EPSAneck,在减轻过度使用大卷积核带来的计算成本的同时,增强了网络对有用特征的提取能力;提出了基于空间和通道重构卷积以及坐标注意力机制的SCCAblock基础模块,在显著减少计算冗余和内存访问的同时,增强了通道与空间之间的信息交互;利用反卷积模块对网络输出的特征融合方式进行重新设计,进一步提升了网络的准确率。实验结果表明,提出的网络模型相较于高分辨率网络在AP10K测试集上的平均精度提升了1.8个百分点,同时浮点运算量降低了48.5%、模型参数量减少了67.0%。在AnimalPose数据集上,浮点运算量降低49.5%,模型参数量降低67.0%。实验数据表明,该网络可在降低模型复杂度的同时实现预测精度的小范围提升。; 关键词动物姿态估计轻量型高分辨率注意力机制空间与通道重构卷积; Keywords animal pose estimation lightweight high-resolution attention mechanism spatial and channel reconstruction convolution; 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

题名具有空间-通道重构卷积模块的肺音分类模型: 4; 作者叶娜吴辰文蒋佳霖; 机构兰州交通大学电子与信息工程学院计算机科学与技术系; 出处《南方医科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1720-1728,共9页; 基金国家自然科学基金(62241204)。; 文摘目的探究肺音数据的准确识别及分类。方法本文提出了一种结合空间-通道重构卷积(SCConv)模块的卷积网络架构以及双可调Q因子小波变换(DTQWT)与三重Wigner-Ville变换(WVT)结合的肺音特征提取方法,通过自适应地聚焦于重要的通道和空间特征,提高模型对肺音关键特征的捕捉能力。基于ICBHI2017数据集,进行正常音、哮鸣音、爆裂音、哮鸣音和爆裂音结合的分类。结果方法在分类的准确率、敏感性、特异性以及F1分数上分别达到85.68%、93.55%、86.79%、90.51%。结论所提方法在ICBHI 2017肺音数据库上取得了优异的性能,特别是在区分正常肺音和异常肺音方面。; 关键词肺音分类卷积神经网络空间-通道重构卷积双可调Q因子小波变换三重Wigner-Ville变换; Keywords lung sound classification convolutional neural network spatial and channel reconstruction convolution dual tunable Q-factor wavelet transform triple Wigner-Ville transform; 分类号 TN912.3 [电子电信—通信与信息系统] R563.9 [医药卫生—呼吸系统] TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名声全息重构卷积计算中混迭问题的研究被引量：2: 5; 作者陈晓东陈心昭陆益民李志远; 机构合肥工业大学机械与汽车工程学院; 出处《数据采集与处理》 CSCD 2004年第3期346-351,共6页; 基金国家自然科学基金 ( 5 0 2 75 0 44)资助项目安徽省自然科学基金 ( 0 0 0 4741 8)资助项目。; 文摘分析了实空间离散格林函数的特点和平面声全息重构卷积计算的特殊性 ,推导了在重构条件下二维循环卷积与重构卷积的关系。理论上证明了在全息重构中将二维全息声压序列补零使其成为原序列长度的两倍 ,而二维格林函数序列无需进行补零处理仍可由二维离散傅氏变换准确地得到全息重构卷积结果 ,而不会产生循环卷积中的混迭现象 ,即不存在所谓的重构“卷绕”误差。同时还证明了实空间格林函数的取值不确定性不会影响重构结果 ,并通过仿真算例进行了验证。; 关键词循环卷积重构卷积格林函数二维离散傅氏变换近场平面声全息声学测量; Keywords two-dimensional discrete Fourier transform near-field acoustical holography cyclic convolution Green′s function; 分类号 TB52 [理学—声学] TB532 [理学—声学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进YOLOv7的血细胞检测算法: 6; 作者张文鹏李晨; 机构南京信息工程大学电子与信息工程学院无锡学院江苏省通感融合光子器件及系统集成工程研究中心; 出处《电子测量技术》北大核心 2024年第24期128-138,共11页; 基金无锡学院人才启动费(2021r028)项目资助。; 文摘血细胞检测是诊断许多疾病的重要手段,血细胞数量和形态的变化常常反映人体的健康状况。然而,人工检测耗时且易出现误检和漏检。为此,本文提出了一种基于改进YOLOv7的血细胞检测算法—YOLOv7-SMC。该算法首先在特征提取过程中结合空间和通道重构卷积,减少了特征冗余并提高了性能;然后在颈部网络中加入混合局部通道注意力机制,增强了模型的表征能力;并且用内容感知特征重组上采样算子替换最近邻插值上采样,从而自适应地调整上采样策略,得到细节丰富的结果;最后引入基于最小点距离的边界框相似度度量损失函数,简化了边界框相似性比较。实验结果表明,该算法在BCCD数据集上的3类血细胞检测中,总样本均值平均精度mAP@0.5和mAP@[0.5:0.95]分别提升了2.6%和2.9%,展现出较高的实用性和准确性。; 关键词血细胞检测 YOLOv7 空间和通道重构卷积注意力机制; Keywords blood cell detection YOLOv7 spatial and channel reconstruction convolution attention mechanism; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TN06 [电子电信—物理电子学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进的基于多路径特征的胶囊网络: 7; 作者徐清海丁世飞孙统风张健郭丽丽; 机构中国矿业大学计算机科学与技术学院矿山数字化教育部工程技术研究中心(中国矿业大学); 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第5期1330-1335,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(61976216)。; 文摘针对胶囊网络(CapsNet)在复杂数据集上的分类效果差,而且在路由过程中参数数量过大等问题,提出一种基于多路径特征的胶囊网络(MCNet),包含新的胶囊特征提取器和新的胶囊池化方法。该胶囊特征提取器从多个不同路径中并行地提取不同层次、不同位置的特征,然后将特征编码为包含更多语义信息的胶囊特征;胶囊池化方法则在胶囊特征图的每个位置选取最活跃的胶囊,用少量的胶囊表示有效的胶囊特征。在4个数据集(CIFAR-10、SVHN、Fashion-MNIST、MNIST)上与CapsNet等模型进行了对比。实验结果显示,MCNet在CIFAR-10数据集上的分类准确率为79.27%,可训练的参数数量为6.25×10^(6),与CapsNet相比,MCNet的分类准确率提升了8.7%,参数数量减少了46.8%。MCNet能够有效提升分类准确率,同时减少可训练的参数数量。; 关键词胶囊网络深度学习动态路由胶囊池化反卷积重构; Keywords Capsule Network(CapsNet) deep learning dynamic routing capsule pooling deconvolutional reconstruction; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] 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	基于重构卷积与强化坐标注意力的面部微表情识别方法	欧阳亨威陈伟冯闯李圆智苗凯尧王靖颖	《计算机应用》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于多尺度特征融合与重构卷积的肝肿瘤图像分割方法	马金林酒志青马自萍夏明格张凯程叶霞马瑞士	《华南理工大学学报(自然科学版)》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	融合空间与通道重构卷积和注意力的轻量型动物姿态估计	宰清鹏徐杨	《计算机工程与应用》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	具有空间-通道重构卷积模块的肺音分类模型	叶娜吴辰文蒋佳霖	《南方医科大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	声全息重构卷积计算中混迭问题的研究	陈晓东陈心昭陆益民李志远	《数据采集与处理》 CSCD	2004	2	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于改进YOLOv7的血细胞检测算法	张文鹏李晨	《电子测量技术》北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
7	改进的基于多路径特征的胶囊网络	徐清海丁世飞孙统风张健郭丽丽	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料