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基于AD-SegNet模型的苗族服饰图案分割方法研究
1
作者
罗森艳
杨贵燕
+3 位作者
蔡江海
王顺霞
黄成泉
万林江
《湖北民族大学学报(自然科学版)》
CAS
2024年第1期86-91,共6页
针对苗族服饰图案纹理多元化、形状不规则问题,提出了注意力特征融合的深度过参数化卷积语义分割网络(a deep over-parameterized convolutional semantic segmentation network for attentional feature fusion,AD-SegNet)模型。在传...
针对苗族服饰图案纹理多元化、形状不规则问题,提出了注意力特征融合的深度过参数化卷积语义分割网络(a deep over-parameterized convolutional semantic segmentation network for attentional feature fusion,AD-SegNet)模型。在传统卷积操作中增加深度卷积操作,加快了模型的收敛速度,提高了模型的分割性能。针对苗族服饰图案色彩差异大的问题,引入了注意力特征融合(attentional feature fusion,AFF),通过融合不同卷积层输出之间的特征信息,加强对特征信息的提取,减少色彩差异给网络学习带来的影响。实验结果表明,AD-SegNet模型性能优于其他对比模型,能有效对苗族服饰图案进行分割,与语义分割网络(semantic segmentation network,SegNet)基准模型相比,在像素准确率(pixel accuracy,PA)、交并比(intersection over union,IoU)、戴斯相似系数几个指标上分别提升了0.0447、0.0921、0.0542,为少数民族服饰图案分割研究提供了有效可行的方法。
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关键词
苗族服饰
深度过参数化卷积
AD-SegNet
深度卷积操作
AFF
特征信息
SegNet
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职称材料
基于DCF-DeepLab网络的图像语义分割研究
2
作者
蔡江海
黄成泉
+3 位作者
杨贵燕
罗森艳
王顺霞
周丽华
《智能计算机与应用》
2023年第10期1-8,14,共9页
针对DeepLabv3中存在的图像小目标信息易丢失、训练时效长、目标边界分割粗糙等问题,提出了一种基于双注意力交叉融合的DCF-DeepLab图像语义分割网络。该网络设计了基于注意力机制的特征融合模块,分别在2、4、8倍下采样特征图上使用该模...
针对DeepLabv3中存在的图像小目标信息易丢失、训练时效长、目标边界分割粗糙等问题,提出了一种基于双注意力交叉融合的DCF-DeepLab图像语义分割网络。该网络设计了基于注意力机制的特征融合模块,分别在2、4、8倍下采样特征图上使用该模块,融合浅层特征以弥补深层特征的不足;在主干特征提取网络部分引入轻量级网络MobileNetV3-Large,减少模型推理时间;在ASPP模块嵌入多个注意力模块和串联结构,增强网络细节特征提取能力。通过在PASCAL VOC 2012数据集上的实验结果表明,该网络可有效提升图像语义分割性能,具有一定应用潜力。
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关键词
DeepLabv3
特征融合
注意力机制
语义分割
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职称材料
利用信用违约期权管理国家助学贷款的信用风险
3
作者
蔡江海
《财经科学》
CSSCI
北大核心
2004年第S1期328-329,共2页
关键词
国家助学贷款
贴息
商业银行
信用风险
信用违约
原文传递
题名
基于AD-SegNet模型的苗族服饰图案分割方法研究
1
作者
罗森艳
杨贵燕
蔡江海
王顺霞
黄成泉
万林江
机构
贵州民族大学数据科学与信息工程学院
贵州民族大学工程技术人才实践训练中心
出处
《湖北民族大学学报(自然科学版)》
CAS
2024年第1期86-91,共6页
基金
国家自然科学基金项目(62062024)
贵州省省级科技计划项目(黔科合基础-ZK[2021]一般342)
+1 种基金
贵州省研究生教育教学改革重点项目(黔教合YJSJGKT[2021]018)
贵州省教育厅自然科学研究项目(黔教技[2022]015)。
文摘
针对苗族服饰图案纹理多元化、形状不规则问题,提出了注意力特征融合的深度过参数化卷积语义分割网络(a deep over-parameterized convolutional semantic segmentation network for attentional feature fusion,AD-SegNet)模型。在传统卷积操作中增加深度卷积操作,加快了模型的收敛速度,提高了模型的分割性能。针对苗族服饰图案色彩差异大的问题,引入了注意力特征融合(attentional feature fusion,AFF),通过融合不同卷积层输出之间的特征信息,加强对特征信息的提取,减少色彩差异给网络学习带来的影响。实验结果表明,AD-SegNet模型性能优于其他对比模型,能有效对苗族服饰图案进行分割,与语义分割网络(semantic segmentation network,SegNet)基准模型相比,在像素准确率(pixel accuracy,PA)、交并比(intersection over union,IoU)、戴斯相似系数几个指标上分别提升了0.0447、0.0921、0.0542,为少数民族服饰图案分割研究提供了有效可行的方法。
关键词
苗族服饰
深度过参数化卷积
AD-SegNet
深度卷积操作
AFF
特征信息
SegNet
Keywords
Miao costume
deep over-parameterized convolution
AD-SegNet
depth convolution operations
AFF
feature information
SegNet
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于DCF-DeepLab网络的图像语义分割研究
2
作者
蔡江海
黄成泉
杨贵燕
罗森艳
王顺霞
周丽华
机构
贵州民族大学数据科学与信息工程学院
贵州民族大学工程技术人才实践训练中心
出处
《智能计算机与应用》
2023年第10期1-8,14,共9页
基金
国家自然科学基金(62062024)
贵州省省级科技计划项目(黔科合基础-ZK[2021]一般342)
+1 种基金
贵州省研究生教育教学改革重点项目(黔教合YJSJGKT[2021]018)
贵州省教育厅自然科学研究项目(黔教技[2022]015)。
文摘
针对DeepLabv3中存在的图像小目标信息易丢失、训练时效长、目标边界分割粗糙等问题,提出了一种基于双注意力交叉融合的DCF-DeepLab图像语义分割网络。该网络设计了基于注意力机制的特征融合模块,分别在2、4、8倍下采样特征图上使用该模块,融合浅层特征以弥补深层特征的不足;在主干特征提取网络部分引入轻量级网络MobileNetV3-Large,减少模型推理时间;在ASPP模块嵌入多个注意力模块和串联结构,增强网络细节特征提取能力。通过在PASCAL VOC 2012数据集上的实验结果表明,该网络可有效提升图像语义分割性能,具有一定应用潜力。
关键词
DeepLabv3
特征融合
注意力机制
语义分割
Keywords
DeepLabv3
feature fusion
attention mechanism
semantic segmentation
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
利用信用违约期权管理国家助学贷款的信用风险
3
作者
蔡江海
机构
首都经济贸易大学信息学院
出处
《财经科学》
CSSCI
北大核心
2004年第S1期328-329,共2页
关键词
国家助学贷款
贴息
商业银行
信用风险
信用违约
分类号
F832.4 [经济管理—金融学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于AD-SegNet模型的苗族服饰图案分割方法研究
罗森艳
杨贵燕
蔡江海
王顺霞
黄成泉
万林江
《湖北民族大学学报(自然科学版)》
CAS
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于DCF-DeepLab网络的图像语义分割研究
蔡江海
黄成泉
杨贵燕
罗森艳
王顺霞
周丽华
《智能计算机与应用》
2023
0
下载PDF
职称材料
3
利用信用违约期权管理国家助学贷款的信用风险
蔡江海
《财经科学》
CSSCI
北大核心
2004
0
原文传递
已选择
0
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