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DGOA:基于动态图和偏移注意力的点云上采样
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作者 韩亚振 尹梦晓 +3 位作者 马伟钊 杨诗耕 胡锦飞 朱丛洋 《图学学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期219-229,共11页
由三维扫描设备直接得到的点云经常是稀疏、不均匀、有噪声的,因而点云上采样在点云重建、渲染等领域扮演了越来越关键的角色。为此提出了一种新的基于动态图和偏移注意力的点云上采样网络DGOA,主要包含局部特征提取(LFE)、全局特征提取... 由三维扫描设备直接得到的点云经常是稀疏、不均匀、有噪声的,因而点云上采样在点云重建、渲染等领域扮演了越来越关键的角色。为此提出了一种新的基于动态图和偏移注意力的点云上采样网络DGOA,主要包含局部特征提取(LFE)、全局特征提取(GFE)和坐标重建(CR)3个模块。LFE采用多层结构提取邻域信息,每层基于特征相似性构建动态图,可以在特征空间自适应的将点云分组,增大感受野,获得长距离的语义信息,更好的建模点云的局部几何形状。GFE采用基于拉普拉斯算子的偏移注意力使每个点都能获得点云的全局信息,使生成点云的细节与原始点云一致,减少噪声的影响。CR借鉴FoldingNet操作,避免生成点的聚集。此外,整个网络与输入点云中点的顺序无关,具有置换不变性。在多个数据集的定量与定性实验结果表明,该方法优于其他方法,并且具有良好的泛化性和稳定性。 展开更多
关键词 点云 点云上采样 动态图 偏移注意力 深度学习
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基于Transformer的U型医学图像分割网络综述 被引量:5
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作者 傅励瑶 尹梦晓 杨锋 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第5期1584-1595,共12页
目前,医学图像分割模型广泛采用基于全卷积网络(FCN)的U型网络(U-Net)作为骨干网,但卷积神经网络(CNN)在捕捉长距离依赖能力上的劣势限制了分割模型性能的进一步提升。针对上述问题,研究者们将Transformer应用到医学图像分割模型中以弥... 目前,医学图像分割模型广泛采用基于全卷积网络(FCN)的U型网络(U-Net)作为骨干网,但卷积神经网络(CNN)在捕捉长距离依赖能力上的劣势限制了分割模型性能的进一步提升。针对上述问题,研究者们将Transformer应用到医学图像分割模型中以弥补CNN的不足,结合Transformer和U型结构的分割网络成为研究热点之一。在详细介绍U-Net和Transformer之后,按医学图像分割模型中Transformer模块所处的位置,包括仅在编码器或解码器、同时在编码器和解码器、作为过渡连接和其他位置进行分类,讨论各模型的基本内容、设计理念以及可改进的地方,并分析了Transformer处于不同位置的优缺点。根据分析结果可知,决定Transformer所在位置的最大因素是目标分割任务的特点,而且Transformer结合U-Net的分割模型能更好地利用CNN和Transformer各自的优势,提高模型的分割性能,具有较大的发展前景和研究价值。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 医学图像分割 U型网络 TRANSFORMER
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基于深度学习的行人重识别综述 被引量:11
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作者 杨锋 许玉 +3 位作者 尹梦晓 符嘉成 黄冰 梁芳烜 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第5期1243-1252,共10页
行人重识别(Re-ID)是计算机视觉领域的热点问题,主要研究的是“如何关联位于不同物理位置的不同摄像机捕获到的特定人员的问题”。传统的行人Re-ID方法主要基于底层特征如局部描述符、颜色直方图和人体姿势的提取。近几年,针对行人遮挡... 行人重识别(Re-ID)是计算机视觉领域的热点问题,主要研究的是“如何关联位于不同物理位置的不同摄像机捕获到的特定人员的问题”。传统的行人Re-ID方法主要基于底层特征如局部描述符、颜色直方图和人体姿势的提取。近几年,针对行人遮挡和姿势不对齐等传统方法所遗留问题,业内提出了基于区域、注意力机制、姿势和生成对抗性网络(GAN)等深度学习的行人Re-ID方法,实验结果得到较明显的提高。故对深度学习在行人Re-ID中的研究进行了总结和分类,区别于以前的综述,将行人重识别方法分成四大类来讨论。首先,通过区域、注意力、姿势和GAN四类方法来综述基于深度学习的行人Re-ID方法;然后,分析这些方法在主流数据集上的mAP和Rank-1指标性能表现,结果显示基于深度学习的方法可以增强局部特征之间的联系并缩小域间隙,从而减少模型过拟合;最后,展望了行人Re-ID方法研究的发展方向。 展开更多
关键词 行人重识别 深度学习 生成对抗性网络 区域 注意力 姿势
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基于动态感受野的自适应多尺度信息融合的图像转换 被引量:6
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作者 尹梦晓 林振峰 杨锋 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第8期2386-2394,共9页
为提高图像转换模型生成图像的质量,该文针对转换模型中的生成器进行改进,同时探究多样化的图像转换,拓展转换模型的生成能力。在生成器的改进方面,利用选择性(卷积)核模块(SKBlock)的动态感受野机制获取和融合生成器中每个上采样特征... 为提高图像转换模型生成图像的质量,该文针对转换模型中的生成器进行改进,同时探究多样化的图像转换,拓展转换模型的生成能力。在生成器的改进方面,利用选择性(卷积)核模块(SKBlock)的动态感受野机制获取和融合生成器中每个上采样特征的多尺度信息,借助特征的多尺度信息和动态感受野构造选择性(卷积)核的生成式对抗网络(SK-GAN)。与传统生成器相比,SK-GAN以动态感受野获取多尺度信息的生成结构提高了生成图像的质量。在多样化图像转换方面,基于SK-GAN在草图合成真实图像任务提出带引导图像的选择性(卷积)核的生成式对抗网络(GSK-GAN)。该模型利用引导图像指导源图像的转换,通过引导图像编码器提取引导图像特征,然后由参数生成器(PG)和特征转换层(FT)将引导图像特征的信息传递至生成器。此外,该文还提出双分支引导图像编码器以提高转换模型的编辑能力,以及利用引导图像的隐变量分布实现随机样式的图像生成。实验表明,改进后的生成器有助于提高生成图像质量,SK-GAN在多个数据集中获得合理的生成结果。GSK-GAN不仅保证了生成图像的质量,还能生成更多样式的图像。 展开更多
关键词 图像转换 多尺度信息 动态感受野 自适应特征选择
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用于FDM的PBAT/纳米CaCO_(3)复合材料的制备及性能探究 被引量:2
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作者 阴梦啸 汪艳 +2 位作者 李春晖 郑银松 陶永祥 《化工新型材料》 CAS CSCD 北大核心 2022年第7期110-113,119,共5页
采用熔融共混法将聚己二酸/对苯二甲酸丁二酯(PBAT)与纳米碳酸钙(纳米CaCO_(3))复合,研究了纳米CaCO_(3)含量对复合材料力学性能、热性能和熔体流动性的影响。结果表明:添加纳米CaCO_(3)能够改善复合材料的拉伸性能并提高其维卡软化温度... 采用熔融共混法将聚己二酸/对苯二甲酸丁二酯(PBAT)与纳米碳酸钙(纳米CaCO_(3))复合,研究了纳米CaCO_(3)含量对复合材料力学性能、热性能和熔体流动性的影响。结果表明:添加纳米CaCO_(3)能够改善复合材料的拉伸性能并提高其维卡软化温度,拉伸强度在纳米CaCO_(3)添加量为10%时最佳,比纯PBAT的拉伸强度提高了19.14%。将添加10%纳米CaCO_(3)的复合材料拉丝,然后以不同打印温度和打印速度进行熔融沉积(FDM)打印。当打印温度为220℃,打印速度为20mm/s时,打印试样的综合拉伸性能最佳。 展开更多
关键词 熔融共混 聚己二酸/对苯二甲酸丁二酯 纳米碳酸钙 熔融沉积
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基于自适应蒙皮变形的点云姿态迁移
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作者 李明 尹梦晓 +2 位作者 李桂清 赵美 杨锋 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第11期1673-1683,共11页
为避免全局平滑系数的DDM在点云姿态迁移时出现撕裂、扭曲以及姿态学习不充分等问题,提出一种自适应权重蒙皮变形点云姿态迁移方法.首先利用改进的拉普拉斯收缩骨架提取方法提取源点云模型和参考点云模型的同构骨架,用聚类优化关节点位... 为避免全局平滑系数的DDM在点云姿态迁移时出现撕裂、扭曲以及姿态学习不充分等问题,提出一种自适应权重蒙皮变形点云姿态迁移方法.首先利用改进的拉普拉斯收缩骨架提取方法提取源点云模型和参考点云模型的同构骨架,用聚类优化关节点位置,并计算2个同构骨架之间的关节点的几何变换;然后根据顶点变形程度和聚类划分改进DDM的逐点平滑系数,利用骨架层次信息对源姿态进行刚性蒙皮权重绑定;最后将蒙皮问题重新表达成求解刚性变换矩阵,实现姿态迁移.在现有MPI DYNA的人体点云模型和MIT的动物点云模型上进行骨架提取与蒙皮变形实验,实验结果表明,所提方法可生成无冗余分支和关节点的同构骨架,得到细节保持良好、姿态学习较充分的目标姿态模型. 展开更多
关键词 姿态迁移 蒙皮变形 点云处理 骨架提取
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图像和视频的低多边形渲染
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作者 韩艳茹 尹梦晓 +2 位作者 覃子轩 苏鹏 杨锋 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第2期504-510,共7页
低多边形是近来艺术设计界的热门风格。为了提高图像和视频低多边形风格化的质量,提出一种基于边缘特征和超像素分割的图像和视频低多边形渲染方法。首先提取相邻超像素的交点以及对特征边和超像素边界的差集的均匀采样点作为三角网格顶... 低多边形是近来艺术设计界的热门风格。为了提高图像和视频低多边形风格化的质量,提出一种基于边缘特征和超像素分割的图像和视频低多边形渲染方法。首先提取相邻超像素的交点以及对特征边和超像素边界的差集的均匀采样点作为三角网格顶点,并执行Delaunay三角剖分来生成初始三角网格;然后采用带约束的二次误差度量方法对生成的网格进行简化,以生成最终三角网格;最后对三角网格填充颜色,得到了具有低多边形风格的图像。对于视频低多边形渲染,使用时间一致性超像素跨帧跟踪同一对象的相同部分,以建立视频帧之间的关联,降低视频渲染后的抖动。此外,采用视频分割方法分割视频中的移动对象,获得移动对象与背景之间不同密度的采样点,对移动对象进行渲染获从而得到视频的局部风格化效果。实验结果表明,所提方法能够生成具有较好视觉效果的低多边形渲染结果。 展开更多
关键词 三角剖分 时间一致性超像素 边缘特征 低多边形渲染 均匀采样
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关于蕴含K_(1~r,s)可图序列的一个充分条件
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作者 高楠 尹梦晓 杨锋 《宁夏大学学报(自然科学版)》 CAS 2018年第3期203-206,共4页
设K_(1~r,s)为k_1×k_2×…×k_(r+1)的完全(r+1)部图,其中k1=k2=…=kr=1,kr+1=s.将YIN提出的蕴含K12,s、K13,s可图序列的一个充分条件推广到一般情况,给出了s≥r≥2,n≥s+r条件下,n项可图序列π=(d1,d2,…,dn)蕴含K1r,s可... 设K_(1~r,s)为k_1×k_2×…×k_(r+1)的完全(r+1)部图,其中k1=k2=…=kr=1,kr+1=s.将YIN提出的蕴含K12,s、K13,s可图序列的一个充分条件推广到一般情况,给出了s≥r≥2,n≥s+r条件下,n项可图序列π=(d1,d2,…,dn)蕴含K1r,s可图的一个充分条件. 展开更多
关键词 图序列 完全多部图
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变形图驱动和变形感知的谱姿态迁移
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作者 邹歆仪 李桂清 +2 位作者 尹梦晓 柳雨新 王宇攀 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第8期1234-1245,共12页
为了提高姿态迁移过程中网格表面形状细节的保持能力,减少分层姿态迁移的交互环节,提出变形图驱动且变形感知的自动分层谱姿态迁移方法.首先利用变形图对三维模型进行形状保持的全局低频姿态迁移;然后根据模型变形前后的特征变化自动分... 为了提高姿态迁移过程中网格表面形状细节的保持能力,减少分层姿态迁移的交互环节,提出变形图驱动且变形感知的自动分层谱姿态迁移方法.首先利用变形图对三维模型进行形状保持的全局低频姿态迁移;然后根据模型变形前后的特征变化自动分割出局部刚性块,并对它再次进行姿态迁移,直到所有局部网格的姿态得到充分迁移.通过多个例子对文中方法和Yin等方法进行了比较,实验结果表明,文中方法次级姿态迁移的次数降低38.0%,平均距离误差降低54.0%,表面积和体积的变化降低12.5%.该方法的姿态迁移较充分,在模型的形状保持上更有优势,且自动化程度较高. 展开更多
关键词 姿态迁移 网格简化 变形图 网格分割
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GPU-based composite subdivision 被引量:2
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作者 LI Guiqing ZHANG ,liahua +2 位作者 LIANG Cheng yin mengxiao XIONG Yunhui 《Computer Aided Drafting,Design and Manufacturing》 2012年第3期50-60,共11页
This paper proposes a novel strategy based on fragment meshes of Shiue et al. for GPU rendering of compos- ite subdivision surfaces. Two enumeration systems are established to label the primitives of each fragment mes... This paper proposes a novel strategy based on fragment meshes of Shiue et al. for GPU rendering of compos- ite subdivision surfaces. Two enumeration systems are established to label the primitives of each fragment mesh. A sector-layer-index enumeration system is responsible for retrieving proximities for subdivision masks while a sec- tor-index enumeration system designates a 2D texture buffer in GPU. Recurring to the free conversion between them, our approach may get rid of lookup tables that are designed to record subdivision masks. In addition, relatively small composite subdivision masks make it easy to develop automatically retrieving techniques. Finally, as center vertices are often irregular, their computation is related to an average with alterable number of items. Considering that variable loop is not efficient in GPU, we evaluate the center vertex of each fragment mesh using the linear combination of its level 0, level 1 and limit positions instead of averaging schemes. Experiments demonstrate that our approach generally outper- forms that of Shiue et al. in FPS by a long way. 展开更多
关键词 subdivision surfaces GPU RENDERING composite subdivision index system
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