针对细粒度鸟类检测的数据标注成本高,以及湿地地区鸟类种类繁多、现实场景复杂化等引起的湿地鸟类检测精度低的问题,该研究提出一种基于半监督CST的湿地场景下的细粒度鸟类检测算法(semi-supervised bird detection with CNN and swin ...针对细粒度鸟类检测的数据标注成本高,以及湿地地区鸟类种类繁多、现实场景复杂化等引起的湿地鸟类检测精度低的问题,该研究提出一种基于半监督CST的湿地场景下的细粒度鸟类检测算法(semi-supervised bird detection with CNN and swin transformer,SSBY-CST),首先基于北京14处监测站在不同湿地场景下采集到的图像,构建了涵盖17种鸟类图像数据集,为模型鲁棒性提供可靠数据支撑。其次提出基于伪标签学习法的单阶段半监督学习框架,基于Yolov5主干网络构建教师学生模型,高效利用无标签数据提升检测性能;训练阶段使用双阈值伪标签分配策略替代传统单一阈值伪标签分配,以优化无监督损失函数。然后设计了结合CNN和Swin Transformer的双通道卷积模块CST,以提高不同类别鸟类与湿地背景的区分能力。试验结果表明,仅在100张标注图像下,该文SSBY-CST算法对17种复杂环境下鸟类的检测精准率和mAP@0.5分别为77.5%和58.2%,相比同时期较先进的YOLO模型提升了17.4个百分点和15.5个百分点,在少量标注的前提下实现了较高的检测性能提升,其中黑鹳、西伯利亚银鸥的m AP@0.5分别达到了95.7%和94.5%,相比基线提升了24.9个百分点和14.3个百分点。此外,消融试验分析了双阈值伪标签分配的作用及CST模块的效果,验证了双阈值伪标签分配与CST模块设计的有效性。该框架利用无标注样本在极少量标注量下提升复杂环境下细粒度鸟类检测性能,以加强农林生态的智能数字化管理。该文将半监督扩展到细粒度鸟类检测,为处理农林生态环境下的鸟类检测提供了技术路径。展开更多
酶功能的识别对理解生命活动的机制、推进生命科学的发展有重要作用。然而现有的酶EC编号预测方法,并未充分利用蛋白质序列信息,在识别精度上仍有所不足。针对上述问题,本研究提出一种基于层级特征和全局特征的EC编号预测网络(EC number...酶功能的识别对理解生命活动的机制、推进生命科学的发展有重要作用。然而现有的酶EC编号预测方法,并未充分利用蛋白质序列信息,在识别精度上仍有所不足。针对上述问题,本研究提出一种基于层级特征和全局特征的EC编号预测网络(EC number prediction network using hierarchical features and global features,ECPN-HFGF)。该方法首先通过残差网络提取蛋白质序列通用特征,并通过层级特征提取模块和全局特征提取模块进一步提取蛋白质序列的层级特征和全局特征,之后结合两种特征信息的预测结果,采用多任务学习框架,实现酶EC编号的精确预测。计算实验结果表明,ECPN-HFGF方法在蛋白质序列EC编号预测任务上性能最佳,宏观F1值和微观F1值分别达到95.5%和99.0%。ECPN-HFGF方法能有效结合蛋白质序列的层级特征和全局特征,快速准确预测蛋白质序列EC编号,比当前常用方法预测精确度更高,能够为酶学研究和酶工程应用的发展提供一种高效的思路和方法。展开更多
文摘针对细粒度鸟类检测的数据标注成本高,以及湿地地区鸟类种类繁多、现实场景复杂化等引起的湿地鸟类检测精度低的问题,该研究提出一种基于半监督CST的湿地场景下的细粒度鸟类检测算法(semi-supervised bird detection with CNN and swin transformer,SSBY-CST),首先基于北京14处监测站在不同湿地场景下采集到的图像,构建了涵盖17种鸟类图像数据集,为模型鲁棒性提供可靠数据支撑。其次提出基于伪标签学习法的单阶段半监督学习框架,基于Yolov5主干网络构建教师学生模型,高效利用无标签数据提升检测性能;训练阶段使用双阈值伪标签分配策略替代传统单一阈值伪标签分配,以优化无监督损失函数。然后设计了结合CNN和Swin Transformer的双通道卷积模块CST,以提高不同类别鸟类与湿地背景的区分能力。试验结果表明,仅在100张标注图像下,该文SSBY-CST算法对17种复杂环境下鸟类的检测精准率和mAP@0.5分别为77.5%和58.2%,相比同时期较先进的YOLO模型提升了17.4个百分点和15.5个百分点,在少量标注的前提下实现了较高的检测性能提升,其中黑鹳、西伯利亚银鸥的m AP@0.5分别达到了95.7%和94.5%,相比基线提升了24.9个百分点和14.3个百分点。此外,消融试验分析了双阈值伪标签分配的作用及CST模块的效果,验证了双阈值伪标签分配与CST模块设计的有效性。该框架利用无标注样本在极少量标注量下提升复杂环境下细粒度鸟类检测性能,以加强农林生态的智能数字化管理。该文将半监督扩展到细粒度鸟类检测,为处理农林生态环境下的鸟类检测提供了技术路径。
文摘酶功能的识别对理解生命活动的机制、推进生命科学的发展有重要作用。然而现有的酶EC编号预测方法,并未充分利用蛋白质序列信息,在识别精度上仍有所不足。针对上述问题,本研究提出一种基于层级特征和全局特征的EC编号预测网络(EC number prediction network using hierarchical features and global features,ECPN-HFGF)。该方法首先通过残差网络提取蛋白质序列通用特征,并通过层级特征提取模块和全局特征提取模块进一步提取蛋白质序列的层级特征和全局特征,之后结合两种特征信息的预测结果,采用多任务学习框架,实现酶EC编号的精确预测。计算实验结果表明,ECPN-HFGF方法在蛋白质序列EC编号预测任务上性能最佳,宏观F1值和微观F1值分别达到95.5%和99.0%。ECPN-HFGF方法能有效结合蛋白质序列的层级特征和全局特征,快速准确预测蛋白质序列EC编号,比当前常用方法预测精确度更高,能够为酶学研究和酶工程应用的发展提供一种高效的思路和方法。
