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基于改进SSD算法的地铁场景小行人目标检测
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作者 张秀再 邱野 沈涛 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第2期397-407,共11页
在地铁场景中,小行人目标由于分辨率低,包含特征信息较少,现阶段目标检测器对此类目标的检测仍具有挑战性.SSD目标检测算法利用金字塔网络的多尺度检测头,能一定程度提高行人目标检测性能,但将其应用于地铁等复杂环境中实现小行人目标... 在地铁场景中,小行人目标由于分辨率低,包含特征信息较少,现阶段目标检测器对此类目标的检测仍具有挑战性.SSD目标检测算法利用金字塔网络的多尺度检测头,能一定程度提高行人目标检测性能,但将其应用于地铁等复杂环境中实现小行人目标检测仍具有一定局限性.针对上述问题,提出一种改进SSD算法以加强地铁场景中小行人目标检测效果.通过构建地铁场景行人目标数据集,标注相应标签,同时进行数据预处理操作;在特征提取网络中加入金字塔特征加强模块,将多分支残差单元、亚像素卷积和特征金字塔相结合获得图像多尺度、多感受野融合特征;利用上下文信息融合模块将图像低层特征与上下文特征相融合,生成扩展特征层用于检测小行人目标;设计一种基于Anchor-free的动态正负样本分配策略,为小行人目标生成最优正样本.实验结果表明:提出的改进SSD算法能有效提高地铁场景小行人目标检测性能,对遮挡严重的小行人目标检测,效果提升更为明显. 展开更多
关键词 小行人目标检测 SSD算法 注意力机制 亚像素卷积 多尺度特征融合
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南京市灰霾天气的长时间变化特征及其气候原因探讨 被引量:12
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作者 吴丹 于亚鑫 +5 位作者 夏俊荣 龚宇麟 刘刚 李凤英 杨孟 曹双 《大气科学学报》 CSCD 北大核心 2016年第2期232-242,共11页
以南京市1954—2012年的逐日气象数据分析南京市灰霾天的长时间变化规律并从气候角度探讨其变化原因。南京市的霾日数近60 a来呈现明显上升趋势,从20世纪50年代的40 d/a已增加至21世纪的230 d/a左右,气象行业标准界定的霾日与人工观测... 以南京市1954—2012年的逐日气象数据分析南京市灰霾天的长时间变化规律并从气候角度探讨其变化原因。南京市的霾日数近60 a来呈现明显上升趋势,从20世纪50年代的40 d/a已增加至21世纪的230 d/a左右,气象行业标准界定的霾日与人工观测的霾日长期变化趋势一致,前者在南京市具有较好的适用性。南京市雾霾混合日呈现出先增加后下降的趋势,其对应的相对湿度在不断降低,这可能是雾霾日向霾日转换,雾霾日数降低而霾日数增多的关键因素。南京地区能见度不断降低,近30 a里约下降8.4 km,霾日数与能见度相关系数高达-0.91,随着能见度的降低,灰霾天数几乎线性增加。南京地区的年平均相对湿度在1985年以后大幅降低,已从约80%下降至68%左右,湿度与霾日的相关系数为-0.72,随着湿度的降低,霾日呈上升趋势。南京年平均温度1985年后明显上升,升高了1.8℃,其中冬季上升幅度最大,夏季上升幅度最小;年均温度与霾日数呈现出明显正相关,和相对湿度呈现明显负相关,温度的升高将造成相对湿度的降低,进而造成霾日增多。南京的年平均风速1978年后不断降低,到20世纪末约降低1.5 m/s,风速与霾日呈现出显著的负相关,随着平均风速的降低,霾日数不断增多。在全球变暖的大气候背景下,南京市霾的长时间变化受到各种气候因子的影响,能见度、相对湿度、温度和风速都是重要的影响因素。 展开更多
关键词 长时间变化 全球变暖 气候要素
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相变凝聚器对WESP提效研究及工程应用 被引量:8
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作者 王东歌 朱法华 +3 位作者 惠润堂 韦飞 许芸 王娴娜 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第16期4349-4355,4518,共7页
针对当前燃煤电厂湿式电除尘器(WESP)工程应用中存在的局限,某电厂示范工程首次采用相变凝聚湿式电除尘一体化技术,即在WESP前端增设相变凝聚器,从而提高了WESP的全工况适应性和可靠性,为燃煤电厂超低排放改造提供了新思路。工程投运... 针对当前燃煤电厂湿式电除尘器(WESP)工程应用中存在的局限,某电厂示范工程首次采用相变凝聚湿式电除尘一体化技术,即在WESP前端增设相变凝聚器,从而提高了WESP的全工况适应性和可靠性,为燃煤电厂超低排放改造提供了新思路。工程投运后对系统的除尘效果进行现场实测,结果表明:机组负荷为600MW、WESP电压设定60k V时,相变凝聚器开启后,颗粒物排放浓度由开启前的1.59mg/m3降低至1.04 mg/m3,总除尘效率由88.30%提高至92.32%;机组负荷为500MW、WESP电压设定60k V时,相变凝聚器开启后,颗粒物排放浓度由开启前的1.27mg/m3降低至0.77mg/m3,总除尘效率由91.97%提高至95.14%,相变凝聚器对WESP除尘性能提效明显,特别是减少PM1等微细颗粒物的排放。同时,工作电压、运行负荷和颗粒物粒径大小等对WESP除尘性能也有一定影响。另外,相变凝聚器节水效果显著,在400~600 MW运行工况下可凝结水14~15t/h。 展开更多
关键词 颗粒物 湿式电除尘器(WESP) 相变凝聚器(PTC) 工程应用 电压 负荷 粒径 节水
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基于激励型需求响应的热电联供微电网多目标优化
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作者 陆亚舒 殷利平 +1 位作者 徐国育 赵逸飞 《南方电网技术》 北大核心 2025年第4期51-62,77,共13页
将由激励型需求响应引起的微电网用户侧的利益考虑到经典的环境经济调度模型中,提出了改进的考虑多种混合负荷的用户满意度模型,并将其作为衡量用户侧利益的标准,建立了以最小化系统运营成本、环境成本、最大化用户综合满意度为目标的... 将由激励型需求响应引起的微电网用户侧的利益考虑到经典的环境经济调度模型中,提出了改进的考虑多种混合负荷的用户满意度模型,并将其作为衡量用户侧利益的标准,建立了以最小化系统运营成本、环境成本、最大化用户综合满意度为目标的多目标调度模型。为提升灰狼优化算法在多目标问题中的求解表现,利用搜索种群变异因子、收敛因子非线性化余弦变换等策略对其进行改进,并将改进的算法应用到该多目标调度模型的求解中,并基于模糊集理论从Pareto解集中选择最优折衷解,同时对不同类型用户、多种负荷响应的调度结果进行分析比较,最后,仿真结果表明,设计合理的需求响应机制能保障用户用电满意度的前提下,提高经济和环境效益,实现系统、环境和用户利益的多重共赢,为构建绿色可持续的电力管理体系提供了理论支持。 展开更多
关键词 激励型需求响应 用户用电满意度 多目标灰狼优化算法 优化调度 最优折衷解
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基于可逆神经网络的黑盒GAN生成人脸反取证方法
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作者 陈北京 冯逸凡 李玉茹 《信息安全研究》 北大核心 2025年第5期394-401,共8页
生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)生成的人脸取证模型用于区分真实人脸和GAN生成人脸.但由于其易受对抗攻击影响,GAN生成人脸反取证技术应运而生.然而,现有反取证方法依赖白盒代理模型,迁移性不足.因此,提出了一种基... 生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)生成的人脸取证模型用于区分真实人脸和GAN生成人脸.但由于其易受对抗攻击影响,GAN生成人脸反取证技术应运而生.然而,现有反取证方法依赖白盒代理模型,迁移性不足.因此,提出了一种基于可逆神经网络(invertible neural network, INN)的黑盒GAN生成人脸反取证方法.该方法通过INN将真实人脸特征嵌入GAN生成人脸中,使生成的反取证人脸能够误导取证模型.同时,在训练中引入特征损失,通过最大化反取证人脸特征与真实人脸特征间的余弦相似度,进一步提升反取证性能.实验结果表明,在不依赖任何白盒模型的场景下,该方法对8种取证模型都有良好的攻击性能,优于对比的7种方法,且可以生成高视觉质量的反取证人脸. 展开更多
关键词 对抗攻击 可逆神经网络 GAN生成人脸 反取证 黑盒
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深度学习在气象数据订正中的应用综述 被引量:1
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作者 蒋鸿儒 方巍 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第12期3930-3940,共11页
数据订正是资料同化的核心过程之一,即通过修正和校准数据提高资料同化的效果。针对气象观测存在多种误差导致气象数据存在偏差的问题,综述深度学习在气象数据订正中的应用,应用场景包括气象模式订正、天气预报和气候预测。首先,介绍气... 数据订正是资料同化的核心过程之一,即通过修正和校准数据提高资料同化的效果。针对气象观测存在多种误差导致气象数据存在偏差的问题,综述深度学习在气象数据订正中的应用,应用场景包括气象模式订正、天气预报和气候预测。首先,介绍气象数据订正的重要性,同时回顾传统的气象数据订正方法,如统计学、传统机器学习等,并分析它们的优点和局限性;其次,详细介绍基于深度学习的数据订正在3个场景中的应用,深度学习方法主要包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和Transformer,并且通过归纳总结当前的研究进展,讨论数据订正中深度学习方法与传统方法的优劣;最后,总结深度学习在数据订正中存在的局限性,同时指出深度学习在气象数据订正中的优化方式和未来发展方向。 展开更多
关键词 深度学习 数据订正 资料同化 气候预测 天气预报
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基于灰色-前景改进优劣解距离法的多气候区建筑三联供系统多准则评估 被引量:3
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作者 侯健敏 徐志豪 +3 位作者 余威杰 孟莹 李志 葛泉波 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第7期2659-2670,共12页
建筑冷热电联供(building combined cooling heating and power,BCCHP)系统具有显著的经济、环境和能效耦合特性,评估BCCHP系统的综合性能表现对于促进系统协调发展具有重要意义。该文基于系统的能量结构,构建多气候区BCCHP系统多准则... 建筑冷热电联供(building combined cooling heating and power,BCCHP)系统具有显著的经济、环境和能效耦合特性,评估BCCHP系统的综合性能表现对于促进系统协调发展具有重要意义。该文基于系统的能量结构,构建多气候区BCCHP系统多准则评估框架。对区域气候条件特征和建筑类型特征下的建筑负荷演化机理展开分析;采用主观赋权和客观赋权相结合,基于最小鉴别信息原理得到评估指标综合权重;并通过前景理论和灰色关联分析法改进优劣解距离法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)方法。结果表明,成本节约率、能源利用率和可再生能源渗透率是BCCHP系统综合表现的关键体现,气候条件特征主要影响的经济效益,建筑类型特征影响系统的环境表现和能效表现。与其他3种评估方法相比,该文提出的多气候区BCCHP系统多准则评估框架具有良好的样本排序鲁棒性和更优的样本区别能力。 展开更多
关键词 建筑冷热电联供系统 灰色–前景改进TOPSIS 组合赋权 气候特征 建筑类型特征
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考虑柔性电负荷和热负荷的综合能源系统容量优化配置 被引量:24
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作者 侯健敏 路新梅 +1 位作者 周颖 丁苏云 《现代电力》 北大核心 2021年第4期412-421,I0003,I0004,I0005,I0006,I0007,共15页
柔性负荷参与调度能够削峰填谷、优化负荷曲线,降低系统成本。考虑可平移负荷、可转移负荷和可削减负荷建立了电力柔性负荷模型;根据用户对温度感知的模糊性建立了热力柔性负荷模型;采用混合整数线性规划方法,以经济成本最小和一次能源... 柔性负荷参与调度能够削峰填谷、优化负荷曲线,降低系统成本。考虑可平移负荷、可转移负荷和可削减负荷建立了电力柔性负荷模型;根据用户对温度感知的模糊性建立了热力柔性负荷模型;采用混合整数线性规划方法,以经济成本最小和一次能源消耗量最少为目标,对综合能源系统进行配置优化,得到各个设备的最佳容量和各时段出力。算例结果表明,通过调度柔性电负荷和灵活调整室内温度,可促进可再生能源消纳、优化电负荷和热负荷曲线,从而提高风机装机容量、降低燃气轮机容量和蓄热罐容量、提高系统经济性、降低一次能源消耗量、提高可再生能源渗透率。 展开更多
关键词 综合能源系统 柔性电负荷 柔性热负荷 配置优化 经济节能 可再生能源消纳
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基于深度卷积长短时神经网络的视频帧预测 被引量:7
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作者 张德正 翁理国 +1 位作者 夏旻 曹辉 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第6期1657-1662,共6页
针对视频帧预测中难以准确预测空间结构信息细节的问题,通过对卷积长短时记忆(LSTM)神经网络的改进,提出了一种深度卷积长短时神经网络的方法。首先,将输入序列图像输入到两个不同通道的深度卷积LSTM网络组成的编码网络中,由编码网络学... 针对视频帧预测中难以准确预测空间结构信息细节的问题,通过对卷积长短时记忆(LSTM)神经网络的改进,提出了一种深度卷积长短时神经网络的方法。首先,将输入序列图像输入到两个不同通道的深度卷积LSTM网络组成的编码网络中,由编码网络学习输入序列图像的位置信息变化特征和空间结构信息变化特征;然后,将学习到的变化特征输入到与编码网络通道数对应的解码网络中,由解码网络输出预测的下一张图;最后,将这张图输入回解码网络中,预测接下来的一张图,循环预先设定的次后输出全部的预测图。与卷积LSTM神经网络相比,在Moving-MNIST数据集上的实验中,相同训练步数下所提方法不仅保留了位置信息预测准确的特点,而且空间结构信息细节表征能力更强。同时,将卷积门控循环单元(GRU)神经网络的卷积层加深后,该方法在空间结构信息细节表征上也取得了提升,检验了该方法思想的通用性。 展开更多
关键词 视频帧预测 卷积神经网络 长短时记忆神经网络 编码预测 卷积门控循环单元
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基于距离加权重叠度估计与椭圆拟合优化的精确目标跟踪算法 被引量:5
10
作者 王宁 宋慧慧 张开华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第4期1100-1105,共6页
为解决判别式相关滤波(DCF)跟踪算法在跟踪目标旋转或非刚性形变时的模型漂移、尺度粗糙、跟踪失败问题,提出一种基于距离加权重叠度估计与椭圆拟合优化的精确目标跟踪算法(DWOP-EFO)。首先,同时采用矩形框之间的重叠度和中心距离作为... 为解决判别式相关滤波(DCF)跟踪算法在跟踪目标旋转或非刚性形变时的模型漂移、尺度粗糙、跟踪失败问题,提出一种基于距离加权重叠度估计与椭圆拟合优化的精确目标跟踪算法(DWOP-EFO)。首先,同时采用矩形框之间的重叠度和中心距离作为动态锚框质量评价的依据,能够缩小预测结果与目标区域之间的空间距离,缓解模型漂移问题;其次,为了进一步提高跟踪精度,采用轻量化的目标分割网络将目标从背景中分割出来,再利用椭圆拟合算法对分割轮廓进行优化并输出稳定的旋转矩形框,实现对目标尺度的精确估计;最后,通过尺度置信度优化策略对置信度高的尺度结果实现门控输出。所提算法能缓解模型漂移问题,同时有利于增强跟踪器的鲁棒性和提升跟踪精度。在两个最为流行的评测数据集VOT2018和OTB100上进行了实验,结果表明:在VOT2018数据集上,所提算法的期望平均重叠率(EAO)指标比基于重叠度最大化准确跟踪算法(ATOM)提高2.2个百分点,相较于基于可学习的判别模型跟踪器(DiMP)提高1.9个百分点;同时,所提算法在OTB100评测数据集上的成功率指标比ATOM高出1.3个百分点,特别是在非刚性形变属性上效果显著。所提算法在评测数据集上的平均运行速率均超过25 frame/s实现了实时跟踪。 展开更多
关键词 判别式相关滤波 视觉跟踪 目标分割 距离加权 椭圆拟合
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联合姿态先验的人体精确解析双分支网络模型 被引量:1
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作者 高明达 孙玉宝 +1 位作者 刘青山 邵晓雯 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第7期1959-1968,共10页
人体解析旨在将人体图像分割成多个具有细粒度语义的部件区域,进行形成对人体图像的语义理解.然而,由于人体姿态的复杂性,现有的人体解析算法容易对人体四肢部件形成误判,且对于小目标区域的分割不够精确.针对上述问题,联合人体姿态估... 人体解析旨在将人体图像分割成多个具有细粒度语义的部件区域,进行形成对人体图像的语义理解.然而,由于人体姿态的复杂性,现有的人体解析算法容易对人体四肢部件形成误判,且对于小目标区域的分割不够精确.针对上述问题,联合人体姿态估计信息,提出了一种人体精确解析的双分支网络模型.该模型首先使用基干网络表征人体图像,将人体姿态估计模型预测到的姿态先验作为基干网络的注意力信息,进而形成人体结构先验驱动的多尺度特征表达,并将提取的特征分别输入至全卷积网络解析分支与检测解析分支.全卷积网络解析分支获得全局分割结果,检测解析分支更关注小尺度目标的检测与分割,融合两个分支的预测信息可以获得更为精确的分割结果.实验结果验证了该算法的有效性,在当前主流的人体解析数据集LIP和ATR上,所提方法的m Io U评测指标分别为52.19%和68.29%,有效提升了解析精度,在人体四肢部件以及小目标部件区域获得了更为准确的分割结果. 展开更多
关键词 人体解析 语义分割 人体姿态估计 部件检测 卷积神经网络
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基于双重注意力孪生网络的实时视觉跟踪 被引量:11
12
作者 杨康 宋慧慧 张开华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第6期1652-1656,共5页
为了解决全卷积孪生网络(SiamFC)跟踪算法在跟踪目标经历剧烈的外观变化时容易发生模型漂移从而导致跟踪失败的问题,提出了一种双重注意力机制孪生网络(DASiam)去调整网络模型并且不需要在线更新。首先,主干网络使用修改后表达能力更强... 为了解决全卷积孪生网络(SiamFC)跟踪算法在跟踪目标经历剧烈的外观变化时容易发生模型漂移从而导致跟踪失败的问题,提出了一种双重注意力机制孪生网络(DASiam)去调整网络模型并且不需要在线更新。首先,主干网络使用修改后表达能力更强的并适用于目标跟踪任务的VGG网络;然后,在网络的中间层加入一个新的双重注意力机制去动态地提取特征,这种机制由通道注意机制和空间注意机制组成,分别对特征图的通道维度和空间维度进行变换得到双重注意特征图;最后,通过融合两个注意机制的特征图进一步提升模型的表征能力。在三个具有挑战性的跟踪基准库即OTB2013、OTB100和2017年视觉目标跟踪库(VOT2017)实时挑战上进行实验,实验结果表明,以40 frame/s的速度运行时,所提算法在OTB2013和OTB100上的成功率指标比基准SiamFC分别高出3.5个百分点和3个百分点,并且在VOT2017实时挑战上面超过了2017年的冠军SiamFC,验证了所提出算法的有效性。 展开更多
关键词 卷积神经网络 视觉跟踪 注意力机制 孪生网络
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基于YOLO-tiny-RFB模型的电站旋钮开关状态识别 被引量:3
13
作者 史梦安 陆振宇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第12期3679-3686,共8页
针对多类别目标检测在特定场景中数据样本有限的情况,为进一步提高机器人系统中轻量级神经网络对小型物体识别的准确率和稳定性,提出了一种基于机器人操作系统(ROS)的目标状态识别模块。首先,考虑到嵌入式设备的算力限制,目标识别模型... 针对多类别目标检测在特定场景中数据样本有限的情况,为进一步提高机器人系统中轻量级神经网络对小型物体识别的准确率和稳定性,提出了一种基于机器人操作系统(ROS)的目标状态识别模块。首先,考虑到嵌入式设备的算力限制,目标识别模型采用轻量级的网络YOLO-tiny作为主要架构,并在YOLO-tiny中引入RFB,提出了YOLO-tiny-RFB模型。随后,基于MobileNet对旋钮开关的多种状态实现精准分类。最后,设计数据关联规则,通过图像配准及交并比(IOU)计算等算法使识别模块完成同一场景多次识别结果的融合,从而使用户能够对不同时刻各表计的状态进行追踪。实验结果表明,相较于YOLO-tiny,YOLO-tiny-RFB模型在少量增加模型计算量的情况下,在构建的电站仪器识别数据集上,其目标识别平均精度均值(mAP)提升了17.9%,达到了82.4%。在旋钮数据分布极端不均衡的情况下,通过引入多种数据增广方法使模型的平均准确率达到了90.7%。所提出的目标检测模块和状态识别网络模型能够有效、准确地完成各类仪器的状态识别,同时能够对仪器状态的识别结果在时间跨度上进行融合。 展开更多
关键词 机器人操作系统 目标检测 图像分类 轻量级神经网络 数据增广 YOLO-tiny RFB 旋钮开关状态
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基于多层特征增强的实时视觉跟踪 被引量:1
14
作者 费大胜 宋慧慧 张开华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第11期3300-3305,共6页
为了解决全卷积孪生视觉跟踪网络(SiamFC)出现相似语义信息干扰物使得跟踪目标发生漂移,导致跟踪失败的问题,设计出一种基于多层特征增强的实时视觉跟踪网络(MFESiam),分别去增强高层和浅层的特征表示能力,从而提升算法的鲁棒性。首先,... 为了解决全卷积孪生视觉跟踪网络(SiamFC)出现相似语义信息干扰物使得跟踪目标发生漂移,导致跟踪失败的问题,设计出一种基于多层特征增强的实时视觉跟踪网络(MFESiam),分别去增强高层和浅层的特征表示能力,从而提升算法的鲁棒性。首先,对于浅层特征,利用一个轻量并且有效的特征融合策略,通过一种数据增强技术模拟一些在复杂场景中的变化,例如遮挡、相似物干扰、快速运动等来增强浅层特征的纹理特性;其次,对于高层特征,提出一个像素感知的全局上下文注意力机制模块(PCAM)来提高目标的长时定位能力;最后,在三个具有挑战性的跟踪基准库OTB2015、GOT-10K和2018年视觉目标跟踪库(VOT2018)上进行大量实验。实验结果表明,所提算法在OTB2015和GOT-10K上的成功率指标比基准SiamFC分别高出6.3个百分点和4.1个百分点,并且以每秒45帧的速度运行达到实时跟踪。在VOT2018实时挑战上,所提算法的平均期望重叠率指标超过2018年的冠军,即高性能的候选区域孪生视觉跟踪器(SiamRPN),验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 视觉跟踪 数据增强 注意力机制 全局上下文 长时定位
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深浅层表示融合的半监督视频目标分割
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作者 吕潇 宋慧慧 樊佳庆 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第12期3884-3890,共7页
为了解决半监督视频目标分割任务中,分割精度与分割速度难以兼顾以及无法对视频中与前景相似的背景目标做出有效区分的问题,提出一种基于深浅层特征融合的半监督视频目标分割算法。首先,利用预先生成的粗糙掩膜对图像特征进行处理,以获... 为了解决半监督视频目标分割任务中,分割精度与分割速度难以兼顾以及无法对视频中与前景相似的背景目标做出有效区分的问题,提出一种基于深浅层特征融合的半监督视频目标分割算法。首先,利用预先生成的粗糙掩膜对图像特征进行处理,以获取更鲁棒的特征;然后,通过注意力模型提取深层语义信息;最后,将深层语义信息与浅层位置信息进行融合,从而得到更加精确的分割结果。在多个流行的数据集上进行了实验,实验结果表明:在分割运行速度基本不变的情况下,所提算法在DAVIS 2016数据集上的雅卡尔(J)指标相较于学习快速鲁棒目标模型的视频目标分割(FRTM)算法提高了1.8个百分点,综合评价指标为J和F得分的均值J&F相较于FRTM提高了2.3个百分点;同时,在DAVIS 2017数据集上,所提算法的J指标比FRTM提升了1.2个百分点,综合评价指标J&F比FRTM提升了1.1个百分点。以上结果充分说明所提算法能够在保持较快分割速度的情况下实现更高的分割精度,并且能够有效区别相似的前景与背景目标,具有较强的鲁棒性。可见所提算法在平衡速度与精度以及有效区分前景背景方面的优越性能。 展开更多
关键词 视频目标分割 注意力 融合 深层语义信息 浅层位置信息
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