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混合注意力特征增强的航空图像目标检测被引量：1: 1; 作者管文青周世斌张国鹏《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第4期249-257,共9页; 针对航空图像背景复杂、目标分布密集、尺度差异大等特点,提出一种新的航空图像检测网络,称为混合注意力网络(hybrid attention network,HA-Net)。在主干网络中设计同时兼顾局部注意力和全局注意力的Transformer结构,利用注意力消除背... 展开更多; 关键词航空图像旋转目标检测 TRANSFORMER 注意力机制; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于.Net的三层Client/Server结构及其应用被引量：21: 2; 作者宗梅马小平《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2005年第2期520-522,共3页; 三层Client／Server结构是数据库应用开发的新趋势。对三层Client／Server的体系结构、主要特点进行了分析, 提出了三层结构设计的框架,介绍了在.NET平台下数据库应用的实现,并结合一个实例--门诊挂号子系统,探讨了基于组件的逻辑上三... 展开更多; 关键词数据库应用三层结构 .NET .NET平台 CLIENT/SERVER结构组件可重用性新趋势子系统灵活性; 在线阅读下载PDF 职称材料

通过域适应实现人脸识别被引量：1: 3; 作者周军娜陈伟 +1 位作者王珂汤镇宇《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第6期1881-1884,共4页; 当源域和目的域数据分布不同时,大多数机器学习方法的性能会降低。为了解决这一问题,基于域适应的思想,提出了一种新的人脸识别方法。首先计算源域样本的相对权值,删除与目的域样本相差很大的样本,降低两域之间的差异性;然后采用基于正... 展开更多; 关键词人脸识别域适应相对权值正规化的Bregman DIVERGENCE; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于层级特征融合的室内自监督单目深度估计被引量：5: 4; 作者程德强张华强 +2 位作者寇旗旗吕晨钱建生《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第20期2993-3009,共17页; 针对目前自监督单目深度估计网络在充斥着大量低纹理、低光照区域的室内复杂场景中存在预测深度信息不精确、物体边缘模糊以及细节丢失严重等问题,本文提出一种基于层级特征融合的室内自监督单目深度估计网络模型。首先,通过映射一致性... 展开更多; 关键词自监督单目深度估计图像增强层级特征融合格拉姆矩阵; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名混合注意力特征增强的航空图像目标检测被引量：1: 1; 作者管文青周世斌张国鹏; 机构中国矿业大学计算机科学技术学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第4期249-257,共9页; 基金国家自然科学基金(61971421)。; 文摘针对航空图像背景复杂、目标分布密集、尺度差异大等特点,提出一种新的航空图像检测网络,称为混合注意力网络(hybrid attention network,HA-Net)。在主干网络中设计同时兼顾局部注意力和全局注意力的Transformer结构,利用注意力消除背景噪音,使密集目标边界更加清晰,提升密集目标特征提取能力;在特征融合前,提出使用连续平均池化和最大池化的空间金字塔池化模块来丰富图像特征信息,增强不同尺度目标的表示能力;在特征融合时设计特征重构模块重新调整特征金字塔的特征信息,此模块混合了跨尺度空间注意力和非局部通道注意力,可以减少不必要信息的干扰,提升多尺度目标的检出率。在DOTA航空数据集上对HA-Net进行评估,在单尺度和多尺度测试上评估指标mAP分别达到77.04%和78.28%,较基准网络,mAP分别提升了2.38个百分点和3.62个百分点。在HRSC2016数据集上mAP达到89.95%。实验结果的提升证明了HA-Net在航空图像目标检测中的有效性。; 关键词航空图像旋转目标检测 TRANSFORMER 注意力机制; Keywords aerial images rotation object detection Transformer 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.Net的三层Client/Server结构及其应用被引量：21: 2; 作者宗梅马小平; 机构中国矿业大学计算机科学技术学院中国矿业大学信电学院; 出处《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2005年第2期520-522,共3页; 文摘三层Client／Server结构是数据库应用开发的新趋势。对三层Client／Server的体系结构、主要特点进行了分析, 提出了三层结构设计的框架,介绍了在.NET平台下数据库应用的实现,并结合一个实例--门诊挂号子系统,探讨了基于组件的逻辑上三层结构的数据库应用的实现过程。说明了三层结构具有较好的灵活性、易维护和可重用性。; 关键词数据库应用三层结构 .NET .NET平台 CLIENT/SERVER结构组件可重用性新趋势子系统灵活性; Keywords three-tier client/server component .net; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论] 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

题名通过域适应实现人脸识别被引量：1: 3; 作者周军娜陈伟王珂汤镇宇; 机构中国矿业大学计算机科学技术学院; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第6期1881-1884,共4页; 基金国家自然科学基金委员会-山西省人民政府煤基低碳联合基金资助项目(U1510115) 中国博士后科学基金特别资助项目(2013T60574); 文摘当源域和目的域数据分布不同时,大多数机器学习方法的性能会降低。为了解决这一问题,基于域适应的思想,提出了一种新的人脸识别方法。首先计算源域样本的相对权值,删除与目的域样本相差很大的样本,降低两域之间的差异性;然后采用基于正规化的Bregman divergence获得公共子空间,获得两域之间的共性;最后利用目的域样本目标化源域样本,充分利用目的域的特有信息。在此基础上建立的分类模型能够充分利用两域之间的共性和目的域的特性,实现对目的域的准确分类。为了评估方法的性能,在多个数据集上进行测试实验。实验结果证明,该方法的性能与其他几种方法相比均有所提高。; 关键词人脸识别域适应相对权值正规化的Bregman DIVERGENCE; Keywords face recognition domain adaptation relative importance weight Bregman divergence-based regularization; 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

题名基于层级特征融合的室内自监督单目深度估计被引量：5: 4; 作者程德强张华强寇旗旗吕晨钱建生; 机构中国矿业大学信息与控制工程学院中国矿业大学计算机与科学技术学院; 出处《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第20期2993-3009,共17页; 基金国家自然科学基金资助项目(No.52204177) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(No.2020QN49)。; 文摘针对目前自监督单目深度估计网络在充斥着大量低纹理、低光照区域的室内复杂场景中存在预测深度信息不精确、物体边缘模糊以及细节丢失严重等问题,本文提出一种基于层级特征融合的室内自监督单目深度估计网络模型。首先,通过映射一致性图像增强模块来处理室内图像,提升低光照区域可见性并且保持亮度一致性,丰富纹理细节,一定程度上解决了训练网络时出现模糊假平面恶化模型的问题。然后,设计结合基于注意力机制的跨层级特征调整模块的深度估计网络,充分融合编码器以及编-解码器多层级特征信息,提升网络的特征利用能力,缩小预测深度与真实深度的语义差距。最后,设计基于图像风格特征的格拉姆矩阵相似性损失函数作为额外的自监督信号约束网络模型,提升网络预测深度的能力,进一步提高了预测深度的精度。在NYU Depth V2和ScanNet室内数据集上进行训练与测试,正确预测深度像素的比例能够分别达到81.9%和76.0%。实验结果表明,相比现有主要的室内自监督单目深度估计网络,本文网络模型很好地保持了物体边缘和细节信息,有效地提高了预测深度的精度。; 关键词自监督单目深度估计图像增强层级特征融合格拉姆矩阵; Keywords self-supervision monocular depth estimation image enhancement feature fusion gram ma-trix; 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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	混合注意力特征增强的航空图像目标检测	管文青周世斌张国鹏	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于.Net的三层Client/Server结构及其应用	宗梅马小平	《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心	2005	21	在线阅读下载PDF 职称材料
3	通过域适应实现人脸识别	周军娜陈伟王珂汤镇宇	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2017	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于层级特征融合的室内自监督单目深度估计	程德强张华强寇旗旗吕晨钱建生	《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心	2023	5	在线阅读下载PDF 职称材料