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多头门控多层感知机运动分解非刚性点云配准算法
1
作者
张荣国
王荣琪
+2 位作者
胡静
张睿
刘小君
《计算机辅助设计与图形学学报》
CSCD
北大核心
2024年第12期1893-1905,共13页
非刚性物体运动的复杂性和不确定性使非刚性点云配准成为一个极具挑战性的问题.现有的非刚性点云配准算法配准结果存在大量外点,面对噪声输入时,鲁棒性不高.为解决以上问题,提出了一种多头门控多层感知机运动分解非刚性点云配准算法.首...
非刚性物体运动的复杂性和不确定性使非刚性点云配准成为一个极具挑战性的问题.现有的非刚性点云配准算法配准结果存在大量外点,面对噪声输入时,鲁棒性不高.为解决以上问题,提出了一种多头门控多层感知机运动分解非刚性点云配准算法.首先,对三维点云中的点进行正弦编码,输入到多层级多头门控多层感知机中;其次,通过多层级运动分解,在每一层级中用多头空间门控单元来解决外点与噪声问题,在最后一个层级中得到对应点的运动增量;在这一过程中,随着层级增加逐渐提高正弦函数的频率,以增加函数的波动性来表示非刚性运动;最后,在2个数据集上与9种主流的非刚性点云配准算法用4个评价指标进行了对比实验.该算法与其他对比算法相比端点误差与异常率2个评价指标分别降低了1.84%~18.8%与5.61%~30.76%,严格正确配准率与正确配准率分别提高了2.78%~13.26%与5.43%~22.63%,而配准时间缩短了200%~5000%.实验结果表明本文算法可以快速地得到点云分布均匀且平滑、无外点的非刚性点云配准结果.
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关键词
非刚性点云配准
三维点集
噪声输入
多头
门控多层感知机
运动分解
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职称材料
基于门控多层感知机的端到端实体关系联合抽取
被引量：
5
2
作者
贾宝林
尹世群
王宁朝
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2023年第3期143-151,共9页
从非结构化文本中进行实体和关系抽取已经成为自然语言处理的一项关键任务,然而命名实体识别(NER)和关系抽取(RE)两个任务经常被分开考虑,从而丢失了大量的关联信息。鉴于此,该文提出了一种端到端的基于多层感知机SGM模块进行信息过滤...
从非结构化文本中进行实体和关系抽取已经成为自然语言处理的一项关键任务,然而命名实体识别(NER)和关系抽取(RE)两个任务经常被分开考虑,从而丢失了大量的关联信息。鉴于此,该文提出了一种端到端的基于多层感知机SGM模块进行信息过滤的实体关系联合抽取方法。该方法在不引入外部其他复杂特征的情况下获得了丰富的语义,充分利用了实体和关系之间的关联。该文从句子级、词语级和字符级三个级别输入信息,利用SGM模块进行信息提取以获得高效的语义表示,之后利用Span-attention进行融合得到Span的具体表示,最后利用全连接层进行实体和关系的联合抽取。该文使用NYT10和NYT11数据集验证所提方法的有效性。实验结果表明,在NYT10和NYT11数据集上,该文提出的模型在关系抽取任务中的F1值分别达到了70.6%和68.3%,相比于其他模型有较大提升。
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关键词
实体关系抽取
门控多层感知机
BERT
span-attention
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职称材料
题名
多头门控多层感知机运动分解非刚性点云配准算法
1
作者
张荣国
王荣琪
胡静
张睿
刘小君
机构
太原科技大学计算机科学与技术学院
合肥工业大学机械工程学院
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
CSCD
北大核心
2024年第12期1893-1905,共13页
基金
国家自然科学基金(51875152)
山西省自然科学基金(202203021211206,202203021211189)
山西省研究生创新项目(2022Y700).
文摘
非刚性物体运动的复杂性和不确定性使非刚性点云配准成为一个极具挑战性的问题.现有的非刚性点云配准算法配准结果存在大量外点,面对噪声输入时,鲁棒性不高.为解决以上问题,提出了一种多头门控多层感知机运动分解非刚性点云配准算法.首先,对三维点云中的点进行正弦编码,输入到多层级多头门控多层感知机中;其次,通过多层级运动分解,在每一层级中用多头空间门控单元来解决外点与噪声问题,在最后一个层级中得到对应点的运动增量;在这一过程中,随着层级增加逐渐提高正弦函数的频率,以增加函数的波动性来表示非刚性运动;最后,在2个数据集上与9种主流的非刚性点云配准算法用4个评价指标进行了对比实验.该算法与其他对比算法相比端点误差与异常率2个评价指标分别降低了1.84%~18.8%与5.61%~30.76%,严格正确配准率与正确配准率分别提高了2.78%~13.26%与5.43%~22.63%,而配准时间缩短了200%~5000%.实验结果表明本文算法可以快速地得到点云分布均匀且平滑、无外点的非刚性点云配准结果.
关键词
非刚性点云配准
三维点集
噪声输入
多头
门控多层感知机
运动分解
Keywords
non rigid point cloud registration
3D point set
noise input
multiple gated perceptron
kinematic decomposition
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于门控多层感知机的端到端实体关系联合抽取
被引量：
5
2
作者
贾宝林
尹世群
王宁朝
机构
西南大学计算机与信息科学学院·软件学院
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2023年第3期143-151,共9页
文摘
从非结构化文本中进行实体和关系抽取已经成为自然语言处理的一项关键任务,然而命名实体识别(NER)和关系抽取(RE)两个任务经常被分开考虑,从而丢失了大量的关联信息。鉴于此,该文提出了一种端到端的基于多层感知机SGM模块进行信息过滤的实体关系联合抽取方法。该方法在不引入外部其他复杂特征的情况下获得了丰富的语义,充分利用了实体和关系之间的关联。该文从句子级、词语级和字符级三个级别输入信息,利用SGM模块进行信息提取以获得高效的语义表示,之后利用Span-attention进行融合得到Span的具体表示,最后利用全连接层进行实体和关系的联合抽取。该文使用NYT10和NYT11数据集验证所提方法的有效性。实验结果表明,在NYT10和NYT11数据集上,该文提出的模型在关系抽取任务中的F1值分别达到了70.6%和68.3%,相比于其他模型有较大提升。
关键词
实体关系抽取
门控多层感知机
BERT
span-attention
Keywords
entity and relation extraction
MLPs with gating
BERT
span-attention
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多头门控多层感知机运动分解非刚性点云配准算法
张荣国
王荣琪
胡静
张睿
刘小君
《计算机辅助设计与图形学学报》
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
基于门控多层感知机的端到端实体关系联合抽取
贾宝林
尹世群
王宁朝
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2023
5
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职称材料
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