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基于残差注意力编-解码网络的道路提取方法
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作者 齐然然 帕力旦·吐尔逊 +1 位作者 汤泊川 钱育蓉 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第1期119-129,共11页
针对遥感图像中相似形状地物对道路提取造成干扰的问题,提出基于残差注意力的编-解码网络RAED-Net。RAED-Net的编码网络采用改进的通道注意力残差模块来提取输入图像的局部特征和全局特征,自适应地调整通道特征映射的权重,提高对重要通... 针对遥感图像中相似形状地物对道路提取造成干扰的问题,提出基于残差注意力的编-解码网络RAED-Net。RAED-Net的编码网络采用改进的通道注意力残差模块来提取输入图像的局部特征和全局特征,自适应地调整通道特征映射的权重,提高对重要通道信息的关注,减少背景干扰。在解码网络中引入条形卷积模块,提高上采样过程中跨通道信息交互以及对道路边缘细节信息的恢复能力,提升复杂环境中道路提取结果的准确度。在2个不同类型公开数据集上的对比实验结果表明,RAED-Net能够准确提取道路信息,缓解了相似地物对道路提取带来的干扰问题,取得综合最优结果且参数量最少。尤其在全像素标注、复杂性较高的mini DGRD数据集上的F1、IoU和mIoU分别比次优网络提高了3.53%,5.76%和2.21%。 展开更多
关键词 遥感图像 道路提取 编-解码网络 通道注意力
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CBi_AT:基于字符级和单词级的恶意URL检测
2
作者 郭应政 袁建廷 钱育蓉 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第5期332-340,共9页
针对恶意URL的高效检测问题,目前基于黑名单的检测方法时效性差且适应性弱,基于传统机器学习的检测方法效率和准确率较低。该文充分考虑URL的语义含义和时序特征,设计一种混合神经网络模型(CBi_AT),同时从字符级和单词级水平处理URL,有... 针对恶意URL的高效检测问题,目前基于黑名单的检测方法时效性差且适应性弱,基于传统机器学习的检测方法效率和准确率较低。该文充分考虑URL的语义含义和时序特征,设计一种混合神经网络模型(CBi_AT),同时从字符级和单词级水平处理URL,有效地捕获URL字符串的语义含义和时序特征,并引入多组注意力机制,抽取URL数据之间的关联性和依赖关系。实验结果表明,该混合神经网络模型能够高效检测恶意URL,可达到99.86%的准确率和99.85%的F1值。 展开更多
关键词 网络安全 恶意URL 混合神经网络模型 注意力机制
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GCW-YOLOv8n:轻量级安全帽佩戴检测算法
3
作者 徐壮 钱育蓉 颜丰 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第3期144-154,共11页
我国是世界工业大国,在各种施工环境下,施工材料的坠落以及施工现场的碰撞是造成伤亡事故的主要原因。因头部伤害而导致的伤亡事故时有发生,而佩戴安全帽可以最大程度上保证施工人员的安全。为解决人工管理的时效性差、管理效率低下,现... 我国是世界工业大国,在各种施工环境下,施工材料的坠落以及施工现场的碰撞是造成伤亡事故的主要原因。因头部伤害而导致的伤亡事故时有发生,而佩戴安全帽可以最大程度上保证施工人员的安全。为解决人工管理的时效性差、管理效率低下,现有模型对算力需求较为严苛,内存需求大,以及工业设备在处理负载和数据传输延迟的问题,实现边缘计算、实时管控,提出一种基于YOLOv8n的改进安全帽佩戴检测算法。提出了一种新的GS-C2f模块,该模块引入GhostConv及SE(squeeze-and-excitation)注意力机制,有效降低了模型计算量及其复杂度,同时帮助网络有效提取特征。在Neck部分引入CBAM注意力机制,使模型加强对有效特征的关注。引入Wise-IoUv3进一步提高模型的精度。经实验,该模型对比原YOLOv8n模型,在计算参数下降21.24%的同时,识别精度提升了0.01,在模型精度和复杂度之间均取得了令人满意的效果。 展开更多
关键词 YOLOv8n 安全帽佩戴检测 GhostConv CBAM注意力机制
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中文命名实体识别研究综述 被引量:26
4
作者 赵继贵 钱育蓉 +2 位作者 王魁 侯树祥 陈嘉颖 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第1期15-27,共13页
命名实体识别(named entity recognition,NER)是自然语言处理中最基本的任务之一,其主要内容是识别自然语言文本中具有特定意义的实体类型和边界。然而,中文命名实体识别(Chinese named entity recognition,CNER)的数据样本存在词边界... 命名实体识别(named entity recognition,NER)是自然语言处理中最基本的任务之一,其主要内容是识别自然语言文本中具有特定意义的实体类型和边界。然而,中文命名实体识别(Chinese named entity recognition,CNER)的数据样本存在词边界模糊、语义多样化、形态特征模糊以及中文语料库内容较少等问题,导致中文命名实体识别性能难以大幅提升。介绍了CNER的数据集、标注方案和评价指标。按照CNER的研究进程,将CNER方法分为基于规则的方法、基于统计的方法和基于深度学习的方法三类,并对近五年来基于深度学习的CNER主要模型进行总结。探讨CNER的研究趋势,为新方法的提出和未来研究方向提供一定参考。 展开更多
关键词 自然语言处理 中文命名实体识别 深度学习 预训练模型 机器学习
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基于深度学习的命名实体识别研究综述 被引量:1
5
作者 张继元 钱育蓉 +2 位作者 冷洪勇 侯树祥 陈嘉颖 《现代电子技术》 北大核心 2024年第6期32-42,共11页
命名实体识别是自然语言处理领域的一项关键任务,其目的在于从自然语言文本中识别出具有特定含义的实体,如人名、地名、机构名和专有名词等。在命名实体识别任务中,研究人员提出过多种方法,包括基于知识和有监督的机器学习方法。近年来... 命名实体识别是自然语言处理领域的一项关键任务,其目的在于从自然语言文本中识别出具有特定含义的实体,如人名、地名、机构名和专有名词等。在命名实体识别任务中,研究人员提出过多种方法,包括基于知识和有监督的机器学习方法。近年来,随着互联网文本数据规模的快速扩大和深度学习技术的快速发展,深度学习模型已成为命名实体识别的研究热点,并在该领域取得显著进展。文中全面回顾现有的命名实体识别深度学习技术,主要分为四类:基于卷积神经网络模型、基于循环神经网络模型、基于Transformer模型和基于图神经网络模型的命名实体识别。此外,对深度学习的命名实体识别架构进行了介绍。最后,探讨命名实体识别所面临的挑战以及未来可能的研究方向,以期推动命名实体识别领域的进一步发展。 展开更多
关键词 命名实体识别 深度学习 自然语言处理 卷积神经网络 循环神经网络 TRANSFORMER 图神经网络
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优化特征融合的多尺度遥感图像目标检测方法
6
作者 张昊 刘凤 +1 位作者 谭富祥 钱育蓉 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第8期155-161,167,共8页
为解决遥感图像场景下多尺度目标检测准确率低的问题,提出DAFFNet遥感图像目标检测算法。该算法基于SSD进行了三方面的改进:为增强多尺度特征信息的获取能力,设计一种基于分组的特征融合方法;引入基于注意力机制的多维度特征优化方法,... 为解决遥感图像场景下多尺度目标检测准确率低的问题,提出DAFFNet遥感图像目标检测算法。该算法基于SSD进行了三方面的改进:为增强多尺度特征信息的获取能力,设计一种基于分组的特征融合方法;引入基于注意力机制的多维度特征优化方法,来解决复杂背景下目标分类困难的问题;将Focal loss作为新的边界框置信度损失函数,令模型聚焦于难分类的正样本,以改善正负样本不平衡对目标分类所造成的干扰。在遥感公共数据集NWPU VHR-10上进行模型评估,实验结果表明,该算法相较于原算法均值平均精度提高5.1百分点,能有效地提高遥感图像目标检测准确率。 展开更多
关键词 遥感图像 目标检测 分组特征融合 多维度特征优化 注意力机制
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基于节点合作度与运动方向的路由协议
7
作者 冯亮 余瑶 +1 位作者 杨雄飞 钱育蓉 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第12期94-102,共9页
通过研究节点的合作能力强弱与运动方向上的差异,综合考虑候选中继节点。在此基础上,提出一种基于节点合作度与运动方向的BOMPA路由协议,从而使转发节点更加均匀分布,达到提高传输效率、降低传输时延和网络开销的目的。与传统路由方法Ep... 通过研究节点的合作能力强弱与运动方向上的差异,综合考虑候选中继节点。在此基础上,提出一种基于节点合作度与运动方向的BOMPA路由协议,从而使转发节点更加均匀分布,达到提高传输效率、降低传输时延和网络开销的目的。与传统路由方法Epidemic、Bubble Rap,以及近年来新提出的ETNS(Effective Data Transmission Strategy Based on Node Socialization)算法相比,实验结果表明,BOMPA路由协议有效地提高了节点的数据送达率,减少了数据传输时延,提高了网络的整体性能。 展开更多
关键词 机会网络 余弦相似距离 转发扇区 合作趋势
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基于反馈生成对抗网络的单图像超分辨率重建 被引量:1
8
作者 王永强 李雪 +1 位作者 范迎迎 钱育蓉 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第7期2022-2030,共9页
针对现有图像超分辨率重建方法中高频图像信息不丰富的问题,提出一种基于反馈和注意机制的单图像重建生成对抗网络(GFSRGAN)。采用反馈网络作为生成器,通过反馈连接逐步生成高分辨率图像;提出一种具有注意机制的反馈块,其能在处理反馈... 针对现有图像超分辨率重建方法中高频图像信息不丰富的问题,提出一种基于反馈和注意机制的单图像重建生成对抗网络(GFSRGAN)。采用反馈网络作为生成器,通过反馈连接逐步生成高分辨率图像;提出一种具有注意机制的反馈块,其能在处理反馈流的同时,自适应地选择有用的特征信息;利用相对平均最小二乘GAN(RaLSGAN)损失引导模型获得更真实的图像。实验结果表明,与现有基于GAN的超分辨方法相比,该方法重建出的图像纹理更加逼真自然。 展开更多
关键词 单图像超分辨率重建 反馈机制 生成对抗网络 注意力机制 深度学习
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基于图卷积网络的多标签遥感图像分类 被引量:12
9
作者 杨敏航 陈龙 +1 位作者 刘慧 钱育蓉 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第11期3439-3445,共7页
由于遥感图像包含物体类别多样,单个语义类别标签无法全面地描述图像内容,而多标签图像分类任务更加具有挑战性。通过探索深度图卷积网络(GCN),解决了多标签遥感图像分类缺乏对标签语义信息相关性利用的问题,提出了一种新的基于图卷积... 由于遥感图像包含物体类别多样,单个语义类别标签无法全面地描述图像内容,而多标签图像分类任务更加具有挑战性。通过探索深度图卷积网络(GCN),解决了多标签遥感图像分类缺乏对标签语义信息相关性利用的问题,提出了一种新的基于图卷积的多标签遥感图像分类网络,它包含图像特征学习模块、基于图卷积网络的分类器学习模块和图像特征差异化模块三个部分。在公开多标签遥感数据集Planet和UCM上与相关模型进行对比,在多标签遥感图像分类任务上可以得到了较好的分类结果。该方法使用图卷积等模块将多标签图像分类方法应用到遥感领域,提高了模型分类能力,缩短了模型训练时间。 展开更多
关键词 卷积神经网络 图卷积网络 多标签 遥感图像分类
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遥感图像时空融合综述 被引量:5
10
作者 杨广奇 刘慧 +2 位作者 钟锡武 陈龙 钱育蓉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第10期27-40,共14页
高时空分辨率的遥感图像大数据在遥感领域发挥着重要作用。然而,由于技术上和预算上的限制等原因,目前单一的卫星传感器无法获取同时具有高空间分辨率和高时间分辨率的遥感影像。因此遥感图像时空融合技术被认为是解决时间分辨率和空间... 高时空分辨率的遥感图像大数据在遥感领域发挥着重要作用。然而,由于技术上和预算上的限制等原因,目前单一的卫星传感器无法获取同时具有高空间分辨率和高时间分辨率的遥感影像。因此遥感图像时空融合技术被认为是解决时间分辨率和空间分辨率折衷问题的有效途径之一。随着深度学习在各领域的广泛应用,深度学习技术已经被证实是解决图像问题非常有效的方法。针对国内外学者的研究成果,全面总结遥感图像时空融合的经典算法,同时重点分析基于深度学习的遥感图像时空融合算法的研究成果,在三个数据集上进行复现并分析实验结果,并对未来遥感图像时空融合进行展望。 展开更多
关键词 遥感图像 高空间分辨率 传统学习 深度学习 时空融合
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融合高度信息的遥感图像语义分割网络 被引量:3
11
作者 高梁 钱育蓉 刘慧 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第8期2417-2424,共8页
针对遥感图像分割精度低的问题,提出一种融合高度信息的遥感图像语义分割网络。将光谱信息和高度信息进行融合,从不同的数据中提取地物的特征信息。针对卷积网络受固定感受野的限制,无法有效获取特征图上下文信息的问题,将Transformer... 针对遥感图像分割精度低的问题,提出一种融合高度信息的遥感图像语义分割网络。将光谱信息和高度信息进行融合,从不同的数据中提取地物的特征信息。针对卷积网络受固定感受野的限制,无法有效获取特征图上下文信息的问题,将Transformer应用到网络中建模特征图的全局相关性,增强网络的特征提取能力。为有效利用融合特征图中的信息,提出基于自注意力的解码器。通过在韦兴根和波茨坦数据集上进行实验,验证了所提网络与其它先进网络相比具有竞争力。 展开更多
关键词 遥感图像 语义分割 自注意力 上下文信息 TRANSFORMER 高度信息 特征提取
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面向移动端的目标检测优化研究 被引量:5
12
作者 韩晶晶 刘江越 +2 位作者 公维军 魏宏杨 钱育蓉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第24期12-28,共17页
为适应移动智能时代对实时目标检测的需求,人们针对面向移动端的目标检测优化问题提出了众多解决思路。其优化思路可归纳为轻量化网络设计和模型压缩两类:一类是基于手工设计或自动化机器学习(AutoML)手段,在网络设计之初就采用轻量化... 为适应移动智能时代对实时目标检测的需求,人们针对面向移动端的目标检测优化问题提出了众多解决思路。其优化思路可归纳为轻量化网络设计和模型压缩两类:一类是基于手工设计或自动化机器学习(AutoML)手段,在网络设计之初就采用轻量化卷积设计构建轻量化网络;另一类是借助张量分解、模型剪枝、参数量化等压缩手段,调整现有的目标检测模型来优化检测性能。考虑到优化方法的发展规律不尽相同且彼此之间有所关联,分别采取了不同的分析角度和对比维度。从市场角度剖析了国内面向移动端的目标检测产业化现状,并对其优化研究的潜在问题和发展方向进行了总结与展望。 展开更多
关键词 目标检测 轻量化网络 张量分解 模型剪枝 参数量化
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基于深度学习的图像去噪方法研究综述 被引量:31
13
作者 刘迪 贾金露 +1 位作者 赵玉卿 钱育蓉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第7期1-13,共13页
图像去噪是利用图像序列的上下文信息去除噪声,从而恢复出清晰图像的一种技术,是计算机视觉领域重要研究内容之一。随着机器学习的发展,深度学习在图像去噪领域得到广泛应用,成为处理图像去噪的有效解决方法。分析了深度学习图像去噪方... 图像去噪是利用图像序列的上下文信息去除噪声,从而恢复出清晰图像的一种技术,是计算机视觉领域重要研究内容之一。随着机器学习的发展,深度学习在图像去噪领域得到广泛应用,成为处理图像去噪的有效解决方法。分析了深度学习图像去噪方法;依据网络结构详细分析了图像去噪方法的思想,并对优缺点进行梳理总结;通过在DND、PolyU等数据集上的实验结果,对比分析基于深度学习去噪方法的性能;对图像去噪研究的关键问题进行总结,并讨论该领域未来研究的发展趋势。 展开更多
关键词 图像去噪 真实噪声 合成噪声 深度学习
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人工智能在功能磁共振成像数据中的自闭症研究综述 被引量:2
14
作者 顾剑 钱育蓉 +4 位作者 王兰兰 胡月 陈嘉颖 冷洪勇 马梦楠 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第22期57-68,共12页
自闭症谱系障碍是一种严重的精神障碍疾病,多发于儿童时期,影响个体的社交和日常生活。近年来,基于功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)数据的自闭症人工智能诊断成为研究热点。机器学习、深度学习等先进技术... 自闭症谱系障碍是一种严重的精神障碍疾病,多发于儿童时期,影响个体的社交和日常生活。近年来,基于功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)数据的自闭症人工智能诊断成为研究热点。机器学习、深度学习等先进技术已经被用于自闭症的智能辅助诊断研究中,旨在提高诊断的效率、准确性以及探索发病机制。首先介绍了自闭症智能诊断的背景、重要意义和面临的挑战;其次回顾了近5年智能诊断相关技术在自闭症分类识别中的进展,从机器学习和深度学习两方面总结、分析智能诊断不同方法的特点和局限性;最后探讨了自闭症智能诊断亟需解决的问题及未来研究趋势,为自闭症早期诊断和临床应用提供指导和参考。 展开更多
关键词 人工智能 自闭症谱系障碍 功能磁共振成像 机器学习 深度学习
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面向遥感图像的建筑物轻量化语义分割方法 被引量:2
15
作者 王一琛 刘慧 +1 位作者 王海涛 钱育蓉 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第9期2646-2653,共8页
针对高分辨率遥感图像建筑物分割方法存在分割完整度低和模型参数量大的问题,提出一种轻量化的编码器-解码器结构网络LED-Net (lightweight encoder decoder network)。编码器使用带有通道注意力机制的残差网络,使得网络充分提取图像的... 针对高分辨率遥感图像建筑物分割方法存在分割完整度低和模型参数量大的问题,提出一种轻量化的编码器-解码器结构网络LED-Net (lightweight encoder decoder network)。编码器使用带有通道注意力机制的残差网络,使得网络充分提取图像的特征信息;解码器使用轻量化的数据依赖上采样模块,增加建筑物分割完整度,减少模型参数量。使用INRIA Aerial Image与Massachusetts Buildings数据集对该算法进行实验,LED-Net相较DeepLabV3+、Building-A-Net等模型,减少了模型参数量,提升了分割精确度及预测图中建筑物的整体和边缘分割完整度。 展开更多
关键词 高分辨率遥感图像 语义分割 轻量化 编码器-解码器 残差网络
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改进的蚁群优化算法求解旅行商问题 被引量:22
16
作者 赵鑫 杨雄飞 钱育蓉 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第4期962-968,共7页
针对基本蚁群算法在求解旅行商问题时表现的停滞和早熟现象,提出一种带遗忘因子的蚁群优化算法。通过在人工蚂蚁中加入遗忘因子,建立新的状态转移公式,修改信息素更新策略,蚂蚁按照基本蚁群算法的搜索方式工作,结合当前解的最优值误差率... 针对基本蚁群算法在求解旅行商问题时表现的停滞和早熟现象,提出一种带遗忘因子的蚁群优化算法。通过在人工蚂蚁中加入遗忘因子,建立新的状态转移公式,修改信息素更新策略,蚂蚁按照基本蚁群算法的搜索方式工作,结合当前解的最优值误差率,对状态转移方程进行调整,新公式可用于降低最优值误差、提高最优值跟踪能力、修正路径评价模型、计算每条路径到当前最优解的概率。对TSP实例的仿真结果表明,改进算法耗时更短,路径寻优结果更优。 展开更多
关键词 蚁群优化算法 优化组合问题 启发式算法 旅行商问题 信息素更新
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基于差分隐私的K-means算法优化研究综述 被引量:11
17
作者 孔钰婷 谭富祥 +3 位作者 赵鑫 张正航 白璐 钱育蓉 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第2期162-173,共12页
差分隐私K-means算法(Differential Privacy K-means Algorithm,DP K-means)作为一种基于差分隐私技术的隐私保护数据挖掘(Privacy Preserving Data Mining,PPDM)模型,因简单高效且可保障数据的隐私而备受研究者的关注。文中首先阐述了... 差分隐私K-means算法(Differential Privacy K-means Algorithm,DP K-means)作为一种基于差分隐私技术的隐私保护数据挖掘(Privacy Preserving Data Mining,PPDM)模型,因简单高效且可保障数据的隐私而备受研究者的关注。文中首先阐述了差分隐私K-means算法的原理、隐私攻击模型,以分析算法的不足。然后从数据预处理、隐私预算分配、聚簇划分等3个角度讨论分析DP K-means算法改进研究的优缺点,并对研究中的相关数据集和通用评价指标进行了总结。最后指出DP K-means算法改进研究中亟待解决的挑战性问题,并展望了DP K-means算法的未来发展趋势。 展开更多
关键词 差分隐私K-means算法 差分隐私 隐私保护 隐私保护数据挖掘
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基于pro-YOLOv4的多尺度航拍图像目标检测算法 被引量:12
18
作者 赵玉卿 贾金露 +1 位作者 公维军 钱育蓉 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第11期3466-3471,共6页
航拍图像目标检测存在多尺度目标检测精度低、检测速度慢、漏检和误检严重等问题。针对这些问题,提出一种融合卷积注意力机制和轻量化网络的目标检测算法(pro-YOLOv4),并应用于多尺度航拍图像目标检测。首先,利用K-means聚类算法对航拍... 航拍图像目标检测存在多尺度目标检测精度低、检测速度慢、漏检和误检严重等问题。针对这些问题,提出一种融合卷积注意力机制和轻量化网络的目标检测算法(pro-YOLOv4),并应用于多尺度航拍图像目标检测。首先,利用K-means聚类算法对航拍数据集进行聚类分析并优化锚框参数,以提高对目标检测的有效性;其次,采用轻量级网络结构,精简网络复杂度,提高检测速度;最后,引入卷积注意力模块来解决复杂场景对于航拍目标检测的干扰,从而有效降低误检率和漏检率。在航拍数据集RSOD和NWPU VHR-10上进行实验对比,实验结果表明,pro-YOLOv4检测效果较YOLOv4有明显提升,平均检测精度分别提高了3.42%和3.98%。该算法不仅对多尺度目标均表现出较好检测性能,还降低了目标漏检率,并具有较好的鲁棒性和泛化能力。 展开更多
关键词 计算机视觉 目标检测 YOLOv4 注意力机制
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基于生物信息学的蛋白质功能预测研究综述 被引量:1
19
作者 李昕晖 钱育蓉 +4 位作者 岳海涛 胡月 陈嘉颖 冷洪勇 马梦楠 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第16期50-62,共13页
蛋白质功能预测任务旨在为缺失功能标签的蛋白质数据提供功能注释,随着蛋白质测序技术的发展,数据库中蛋白质数量迅速增长,由于蛋白质数据的复杂性和多元性,蛋白质功能预测任务极具挑战,受到研究人员的密切关注。梳理了机器学习在蛋白... 蛋白质功能预测任务旨在为缺失功能标签的蛋白质数据提供功能注释,随着蛋白质测序技术的发展,数据库中蛋白质数量迅速增长,由于蛋白质数据的复杂性和多元性,蛋白质功能预测任务极具挑战,受到研究人员的密切关注。梳理了机器学习在蛋白质功能预测中的发展历程;对近年来的蛋白质功能预测方法进行归类与总结,分析各类算法之间的异同;最后对蛋白质功能预测存在的问题进行讨论,并对该领域的未来研究进行展望。 展开更多
关键词 蛋白质功能预测 蛋白质序列 机器学习 生物计算 生物信息学
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基于孪生网络的目标跟踪算法综述 被引量:5
20
作者 马玉民 钱育蓉 +2 位作者 周伟航 公维军 帕力旦·吐尔逊 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2023年第9期1578-1592,共15页
孪生网络是由2个或多个人工神经网络建立的耦合框架,因其将回归问题转换为相似度匹配问题,备受计算机视觉领域的研究人员关注。随着深度学习理论的快速发展,目标跟踪技术在生活中得到了广泛的应用。基于孪生网络的目标跟踪算法以其相对... 孪生网络是由2个或多个人工神经网络建立的耦合框架,因其将回归问题转换为相似度匹配问题,备受计算机视觉领域的研究人员关注。随着深度学习理论的快速发展,目标跟踪技术在生活中得到了广泛的应用。基于孪生网络的目标跟踪算法以其相对优越的准确率和实时性逐渐代替了传统的目标跟踪算法,成为目标跟踪的主流算法。首先,介绍了目标跟踪任务面对的挑战和传统方法;然后,介绍了孪生网络的基础结构及其发展,汇总了近年来基于孪生网络的目标跟踪算法与相应设计原理;另外,介绍多个用于目标跟踪测试的主流数据集,并基于这些数据集对比了基于孪生网络的目标跟踪算法的性能;最后,提出基于孪生网络目标跟踪算法目前存在的问题及对未来的展望。 展开更多
关键词 孪生网络 人工智能 计算机视觉 视觉目标跟踪
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