基于双向多层级交互网络的肺部CT图像分类

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作者 龙肖 黄巍 胡凯 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期85-90,共6页

近年来,基于局部窗口的Self-Attention机制在视觉分类任务中表现突出。然而,由于存在感受野有限和建模能力弱的问题,其在处理复杂数据时效果不佳。肺部CT图像中的特征复杂多样,包括结节的形状、大小、密度等,给深入挖掘数据中的深层次... 近年来,基于局部窗口的Self-Attention机制在视觉分类任务中表现突出。然而,由于存在感受野有限和建模能力弱的问题,其在处理复杂数据时效果不佳。肺部CT图像中的特征复杂多样,包括结节的形状、大小、密度等,给深入挖掘数据中的深层次特征带来挑战。针对这些问题,文中提出了一个全新的双向多层级交互网络模型Bi-directional Multi-level Interaction Vision Transformer(Bi-MI ViT)。该网络通过双向多层级交互机制有效融合空间和通道信息,从而显著提升特征提取的准确性和全面性。在Transformer分支中,引入了高效的级联组注意力机制,旨在丰富注意力头特征的多样性,并增强模型对关键信息的捕捉能力。同时,在卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNNs)分支中,通过设计DP block,并利用点卷积(Point-Wise Convolution,PW)和深度卷积(Depth-Wise Convolution,DW)深入挖掘局部信息,以优化模型的表达能力。此外,深度特征提取模块(Deep Feature Extraction,DFE)的建立增强了特征传播和复用,提高了数据利用效率,实现了实质性的性能改进。实验结果显示,在公开的COVID19-CT数据集和私有的LUAD-CT数据集上,所提算法优于对比的8种方法,实现了准确分类。 展开更多

关键词 肺部CT图像 双向多层级交互 卷积神经网络 TRANSFORMER 分类

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基于多模态的小样本遥感影像地物分类模型

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作者 周维 魏名安 +1 位作者 许海霞 伍志明 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第6期1747-1761,共15页

针对遥感影像覆盖范围大、标注困难、类别融合适配度弱的问题,该文提出一种基于图像-文本多模态融合的小样本语义分割网络模型(FSSNet),采用编解码结构,编码器提取、语义对齐图像-文本多模态特征,并引入类别信息融合模块、实例信息提取... 针对遥感影像覆盖范围大、标注困难、类别融合适配度弱的问题,该文提出一种基于图像-文本多模态融合的小样本语义分割网络模型(FSSNet),采用编解码结构,编码器提取、语义对齐图像-文本多模态特征,并引入类别信息融合模块、实例信息提取模块。其中利用相关性原理设计基于对比语言-图像预训练(CLIP)模型的类别信息融合模块以增强查询图像与支持图像、文本间类别的适配;利用支持图像的实例目标区域作为先验提示,设计基于改进金字塔特征网络(IFPN)的实例信息提取模块,以提高查询图像目标区域分割的完整性。解码器引入多尺度特征融合的语义聚合模块,聚合类别信息、多尺度实例位置信息和查询图像特征,准确识别地物语义类别。在小样本语义分割数据集PASCAL-5i,公共遥感影像地物分类数据集LoveDA,Postdam和Vaihingen进行实验,该文FSSNet模型在PASCAL-5i数据集上的1-shot,5-shot的平均交并比(m Io U)精度超越多信息聚合网络(MIANet),优于最佳水平(SOTA)模型分别为2.29%,1.96%;在数据集LoveDA,Postdam和Vaihingen上的mIoU精度,优于SOTA模型分别为2.1%,1.4%,1.9%。在水利工程实际场景构建数据集HERSD,并进行实验,该文FSSNet模型的mIoU精度高于SOTA模型1.89%。结果表明该文FSSNet模型在遥感影像小样本地物分类、水利实际场景具有更高的分类识别精度。 展开更多

关键词 遥感影像 地物分类 小样本学习 多模态

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基于阶梯型特征空间分割与局部注意力机制的行人重识别 被引量：9

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作者 石跃祥 周玥 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期195-202,共8页

为了让网络捕捉到更有效的内容来进行行人的判别,该文提出一种基于阶梯型特征空间分割与局部分支注意力网络(SLANet)机制的多分支网络来关注局部图像的显著信息。首先,在网络中引入阶梯型分支注意力模块,该模块以阶梯型对特征图进行水... 为了让网络捕捉到更有效的内容来进行行人的判别,该文提出一种基于阶梯型特征空间分割与局部分支注意力网络(SLANet)机制的多分支网络来关注局部图像的显著信息。首先,在网络中引入阶梯型分支注意力模块,该模块以阶梯型对特征图进行水平分块,并且使用了分支注意力给每个分支分配不同的权重。其次,在网络中引入多尺度自适应注意力模块,该模块对局部特征进行处理,自适应调整感受野尺寸来适应不同尺度图像,同时融合了通道注意力和空间注意力筛选出图像重要特征。在网络的设计上,使用多粒度网络将全局特征和局部特征进行结合。最后,该方法在3个被广泛使用的行人重识别数据集Market-1501,DukeMTMC-reID和CUHK03上进行验证。其中在Market-1501数据集上的mAP和Rank-1分别达到了88.1%和95.6%。实验结果表明,该文所提出的网络模型能够提高行人重识别准确率。 展开更多

关键词 行人重识别 特征空间分割 注意力机制 局部特征

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一种基于混合粒子群优化算法的深度卷积神经网络架构搜索方法 被引量：11

4

作者 王上 唐欢容 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第7期2019-2024,共6页

神经架构搜索(neural architecture search,NAS)技术自动寻找神经网络中各层的最佳组合和连接方式,以及各种超参数的最佳分布。该方法从搜索空间生成若干不同的卷积神经网络(CNN),使用混合粒子群优化(hybrid particle swarm optimizatio... 神经架构搜索(neural architecture search,NAS)技术自动寻找神经网络中各层的最佳组合和连接方式,以及各种超参数的最佳分布。该方法从搜索空间生成若干不同的卷积神经网络(CNN),使用混合粒子群优化(hybrid particle swarm optimization,HPSO)算法,将一定数目的神经网络个体视做一个群体,将每个网络个体在评价指标下的表现值视做适应度,在给定的世代数范围内,每个神经网络个体都学习自身的历史最佳适应度个体,和整个群体的最佳适应度个体,迭代改善自身的网络架构。实验结果表明,算法运行中出现的最优网络架构,在图像分类任务的多个基准数据集上,与手工设计的神经网络和以遗传算法为基础的NAS算法相比,在网络参数数量和准确率的平衡上取得了有竞争力的结果。 展开更多

关键词 混合粒子群算法 神经架构搜索 卷积神经网络 图像分类

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基于关键链的地下矿采掘计划编制优化方法 被引量：4

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作者 谭正华 文阳 +1 位作者 王李管 李国泰 《黄金科学技术》 CSCD 2021年第4期602-611,共10页

为了解决传统地下矿采掘计划编制中存在的最短工期不可控、作业成本较高的问题,以最大化减少工期为目标,提出了一种资源约束下的采掘计划关键路径自动搜索方法。首先,根据作业之间的逻辑衔接关系自动生成采掘计划网络图,并为其添加资源... 为了解决传统地下矿采掘计划编制中存在的最短工期不可控、作业成本较高的问题,以最大化减少工期为目标,提出了一种资源约束下的采掘计划关键路径自动搜索方法。首先,根据作业之间的逻辑衔接关系自动生成采掘计划网络图,并为其添加资源约束;然后,根据工序顺序表和计划衔接表中的信息确定每个采场执行的工序,且不同工序按照不同的资源配置规则来分配优先级;最后,更新网络图,以当前作业为初始节点,采用改进的深度优先搜索算法遍历有向图,递归查找全部采掘路径,其中耗时最长的路径为关键路径,即资源约束下的最短工期。研究结果表明:运用资源约束下的关键路径自动搜索方法来实现采掘计划优化,缩短了计划编制的时间和采掘计划的工期,降低了作业成本。以乌拉特后旗紫金矿业三贵口矿山采掘计划编制为例,证明该方法能够有效优化矿山采掘计划。 展开更多

关键词 地下矿 采掘计划编制 关键链 资源优化配置 深度优先搜索算法 网络图

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基于JSON的数字采矿协同技术研究及应用 被引量：6

6

作者 谭正华 李国泰 文阳 《黄金科学技术》 CSCD 2021年第5期719-728,共10页

针对矿山业务软件数据格式繁多,缺乏统一数据标准,业务流程多次流转后产生海量异构数据造成数据难以管理的问题,提出了一种基于JSON的数字采矿协同技术。首先对采集的矿山数据进行分类,并采用轻量级的JSON格式对分类后的矿山业务数据进... 针对矿山业务软件数据格式繁多,缺乏统一数据标准,业务流程多次流转后产生海量异构数据造成数据难以管理的问题,提出了一种基于JSON的数字采矿协同技术。首先对采集的矿山数据进行分类,并采用轻量级的JSON格式对分类后的矿山业务数据进行标准化处理。然后采用微服务架构的分布式思想,依据明确的矿山业务边界将整个数字采矿协同平台的业务功能模块划分为独立的服务模块。由于微服务的特性,可以根据不同的业务服务设计单独的数据库存储信息,并基于Spring Cloud框架管理协同平台中各独立业务服务和数据库,实现数据跨业务式互联互通,最后将其应用于新疆阿舍勒铜矿。结果表明:该方法充分利用JSON数据格式与微服务架构的特点,解决了矿山信息孤岛、信息断层等问题,减少了数据调用及管理时间,提高了矿山各业务跨部门、跨学科协作的能力与工作效率。 展开更多

关键词 数字采矿协同技术 JSON 数据标准化 微服务架构 Spring Cloud框架 阿舍勒铜矿

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基于改进YOLOv3的实时交通标志检测算法 被引量：11

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作者 张达为 刘绪崇 +2 位作者 周维 陈柱辉 余瑶 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第7期2219-2226,共8页

针对目前我国智能驾驶辅助系统识别道路交通标志检测速度慢、识别精度低等问题,提出一种基于YOLOv3的改进的道路交通标志检测算法。首先,将MobileNetv2作为基础特征提取网络引入YOLOv3以形成目标检测网络模块MN-YOLOv3,在MN-YOLOv3主干... 针对目前我国智能驾驶辅助系统识别道路交通标志检测速度慢、识别精度低等问题,提出一种基于YOLOv3的改进的道路交通标志检测算法。首先,将MobileNetv2作为基础特征提取网络引入YOLOv3以形成目标检测网络模块MN-YOLOv3,在MN-YOLOv3主干网络中引入两条Down-up连接进行特征融合,从而减少检测算法的模型参数,提高了检测模块的运行速度,增强了多尺度特征图之间的信息融合;然后,根据交通标志目标形状的特点,使用K-Means++算法产生先验框的初始聚类中心,并在边界框回归中引入距离交并比(DIOU)损失函数来将DIOU与非极大值抑制(NMS)结合;最后,将感兴趣区域(ROI)与上下文信息通过ROIAlign统一尺寸后融合,从而增强目标特征表达。实验结果表明,所提算法性能更好,在长沙理工大学中国交通标志检测(CCTSDB)数据集上的平均准确率均值(mAP)可达96.20%。相较于FasterR-CNN、YOLOv3、CascadedR-CNN检测算法,所提算法拥有具有更好的实时性和更高的检测精度,对各种环境变化具有更好的鲁棒性。 展开更多

关键词 目标检测 特征融合 YOLOv3 距离交并比 MobileNetv2 K-Means++

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进化高维多目标优化研究综述 被引量：3

8

作者 徐康宇 刘元 +3 位作者 李密青 杨圣祥 邹娟 郑金华 《控制工程》 CSCD 北大核心 2023年第8期1436-1449,共14页

高维多目标优化问题(many-objective optimization problems, MaOPs)已经普遍存在于工业和科学领域中,这类问题的目标数一般超过3个且目标之间存在冲突性。进化算法作为一种基于种群的元启发式搜索方法已经被证实能够有效求解MaOPs。近... 高维多目标优化问题(many-objective optimization problems, MaOPs)已经普遍存在于工业和科学领域中,这类问题的目标数一般超过3个且目标之间存在冲突性。进化算法作为一种基于种群的元启发式搜索方法已经被证实能够有效求解MaOPs。近二十年来,高维多目标进化算法(many-objective evolutionary algorithms, MaOEAs)研究已取得了长足发展。现对进化高维多目标优化(evolutionary many-objective optimization, EMaO)的研究进展进行全面的综述,具体包括:(1)描述了EMaO的相关理论背景;(2)分析了EMaO面临的挑战;(3)详细讨论了Ma OEAs的发展概况;(4)归纳了Ma OPs以及性能指标;(5)介绍了面对高维目标空间的可视化工具;(6)总结了Ma OEAs在一些领域的应用;(7)剖析了进化算法在解决MaOPs时所面临的问题和挑战,并给出未来研究方向的建议。 展开更多

关键词 进化高维多目标优化 进化算法 高维多目标优化问题 PARETO支配

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基于边缘引导的多尺度医学影像分割方法 被引量：2

9

作者 姜灏天 王琦智 +2 位作者 黄扬林 章雅琴 胡凯 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第S02期1026-1032,共7页

医学影像的灰阶变化小,分割目标与背景不易区分,因此,进行影像分割是充满挑战性的问题。现有网络模型大多将高频的分割边缘与低频的主体部分统一学习,忽视了高频与低频信息的差异性和两者在图像中占比不同的差别。针对这一问题,提出了... 医学影像的灰阶变化小,分割目标与背景不易区分,因此,进行影像分割是充满挑战性的问题。现有网络模型大多将高频的分割边缘与低频的主体部分统一学习,忽视了高频与低频信息的差异性和两者在图像中占比不同的差别。针对这一问题,提出了基于边缘引导的多尺度卷积神经网络Edge Guided V-Shape Network(EGV-Net),从低频分割主体和高频分割边缘两个特征角度进行针对性学习。其中,低频特征通过编码-解码方式进行特征传递,学习分割目标的主体部分;高频特征则通过边缘提取方法,首先将高频语义信息从分割图谱中提取出来,再将分割边缘过滤分离。高频边缘通过边缘引导模块指导模型对低频特征做出精准的分割,并恢复边缘细节精度。在肝脏影像与ISIC2016数据集上进行的实验结果表明,所提算法对整体分割的把控能力更强,在边缘细节处有更好的分割效果,优于其他模型。 展开更多

关键词 深度学习 医学影像分割 多尺度特征 边缘提取 边缘引导

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连续手语识别中的文本纠正和补全方法 被引量：1

10

作者 龙广玉 陈益强 邢云冰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第3期694-698,共5页

针对基于视频的连续手语识别的文本结果存在语义模糊、语序混乱的问题,提出一种两步法将连续手语识别结果的手语文本转化为通顺、可懂的汉语文本。第一步,基于自然手语规则以及N元语言模型(N-gram)对连续手语识别的结果进行文本调序;第... 针对基于视频的连续手语识别的文本结果存在语义模糊、语序混乱的问题,提出一种两步法将连续手语识别结果的手语文本转化为通顺、可懂的汉语文本。第一步,基于自然手语规则以及N元语言模型(N-gram)对连续手语识别的结果进行文本调序;第二步,利用汉语通用量词数据集训练双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络模型,以解决手语语法无量词的问题,从而提升语句通顺度。使用绝对准确率和最长正确子序列占比作为文本调序的评价指标,实验结果显示,所提方法的文本调序结果绝对准确率为77.06%,最长正确子序列占比为86.55%,量词补全准确率为97.23%。所提的方法能够有效提升连续手语识别的文本结果的通畅度和可懂度,已成功应用于基于视频的连续手语识别,提升了听障人和健听人的无障碍交流体验。 展开更多

关键词 连续手语识别 N元语言模型 文本调序 双向长短记忆网络 量词补全

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基于SVM的类别增量人体活动识别方法 被引量：4

11

作者 邢云冰 龙广玉 +1 位作者 胡春雨 忽丽莎 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第5期78-83,共6页

基于人体活动识别(Human Activity Recognition,HAR)的健康监护是发现健康异常的一种重要手段。然而,在日常活动识别中,很难提前获取包含所有可能活动类别的训练样本。当预测阶段出现新增类别时,传统的支持向量机(Support Vector Machin... 基于人体活动识别(Human Activity Recognition,HAR)的健康监护是发现健康异常的一种重要手段。然而,在日常活动识别中,很难提前获取包含所有可能活动类别的训练样本。当预测阶段出现新增类别时,传统的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)会将其错误地分类为已知类别。一个鲁棒的分类器应该能够分辨出新增类别,以便后续区别于已知类别并对其进行处理。文中提出一种基于SVM的类别增量人体活动识别方法,引入超球面的思想,既能高精度地识别已知活动类别,又能检测出新增类别。通过训练得到的多个超球面将整个特征空间进行划分,使分类器具有对新增活动类别的检测能力。实验结果表明,与传统多分类SVM方法相比,该方法能够在不显著降低已知类别分类效果的前提下实现对新增类别的检测,从而提高分类器在开放环境下的人体活动识别能力。 展开更多

关键词 人体活动识别 支持向量机 超球面 聚类可分 类别增量

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基于多尺度特征融合和双重注意力机制的肝脏CT图像分割 被引量：3

12

作者 黄扬林 胡凯 +1 位作者 郭建强 彭诚 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第S02期549-557,共9页

肝脏疾病是医学上最常见的疾病之一,对其进行精确的分割是辅助肝脏疾病诊断及手术规划的必要步骤。然而,由于肝脏CT图像的复杂性,肝脏分割仍然是一个极具挑战性的问题。以往的研究大多简单地使用拼接或求和操作来融合不同语义,导致无法... 肝脏疾病是医学上最常见的疾病之一,对其进行精确的分割是辅助肝脏疾病诊断及手术规划的必要步骤。然而,由于肝脏CT图像的复杂性,肝脏分割仍然是一个极具挑战性的问题。以往的研究大多简单地使用拼接或求和操作来融合不同语义,导致无法充分利用其互补性。针对这一问题,提出了一种基于多尺度特征融合和双重注意力机制的网络模型MD-AUNet。首先利用分层多尺度注意力下采样模块中分层级的双重注意力机制有效地融合不同尺度特征信息,提取富含空间信息的特征表示。然后通过全局注意力上采样模块获取高层特征的全局上下文用于对低层特征信息加权,从而选择更为精确的空间信息。同时在网络训练时采用深层监督策略,以学习不同解码层的层次表示。最后提出了一种简洁有效的后处理方法,用于进一步细化MD-AUNet粗分割结果。在医院采集的肝脏数据集(经专家手动标注)上的实验结果表明,所提算法在主观视觉感受和客观评价指标方面均优于其他现有肝脏分割算法,其平均像素精度、平均交并比和Dice相似系数分别为97.6%,95.4%和95.5%。 展开更多

关键词 CT图像 肝脏分割 多尺度特征融合 双重注意力机制 MD-AUNet

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哈密顿图判定问题的多项式时间算法 被引量：3

13

作者 姜新文 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第7期8-20,共13页

NP=?P(即NP是否等于P)的问题是计算机科学和数学中的重要问题。美国克雷数学研究院将其列为新千年七大困难问题之首,2005年Science将其列为25个困难问题之19。Science最近列出的125个亟待解决的重要问题中,第19个问题实质上就是NP=?P的... NP=?P(即NP是否等于P)的问题是计算机科学和数学中的重要问题。美国克雷数学研究院将其列为新千年七大困难问题之首,2005年Science将其列为25个困难问题之19。Science最近列出的125个亟待解决的重要问题中,第19个问题实质上就是NP=?P的问题。如果NP=P,对于很多困扰科学研究的困难计算问题,理论上就存在多项式时间算法来迅速求解它们。而现代密码学建立在NP≠P的假设之上。人们希望存在难解问题,希望基于难解问题构造加密算法,希望能够利用难解问题的求解复杂性对抗分析和攻击。如果NP=P,所有在NP≠P假定之上开展的计算研究都至少需要重新审视其意义。NP完全问题的求解复杂性决定NP=P是否成立。针对一个被称为MSP问题的新问题,文中提出了一个关于MSP问题的多项式时间算法,并给出了该算法的证明和时间复杂性分析。由于已经发表了十多个经典的NP完全问题到MSP问题的归结以及MSP问题到SAT问题的归结,因此MSP问题存在多项式时间算法这样一个研究结果对于研究NP=P有重要和积极的意义。 展开更多

关键词 MSP问题 HC问题 NP完全问题 多项式时间算法

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湖南省气象综合业务实时监控平台设计与实现 被引量：3

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作者 冯冼 李熠 《湖北农业科学》 2022年第11期139-144,共6页

为推进湖南省气象业务监控的集约化与智能化,基于云计算、分布式、大数据等技术,设计了省级气象综合业务实时监控平台。该平台包括分层模型和功能结构,具有监控信息采集、数据处理与存储、全流程业务监控、集中告警等关键技术。该平台... 为推进湖南省气象业务监控的集约化与智能化,基于云计算、分布式、大数据等技术,设计了省级气象综合业务实时监控平台。该平台包括分层模型和功能结构,具有监控信息采集、数据处理与存储、全流程业务监控、集中告警等关键技术。该平台打通了气象业务、数据、基础资源一体化运维流程,实现气象业务监控运维上下游联动,初步解决了湖南省省级气象数据中心规模急剧增长带来的运维管理难题,提高了省级气象信息业务运维支撑保障能力。 展开更多

关键词 气象业务 集约化 综合监控 运维管理 湖南省

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