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基于卷积神经网络的图像描述生成改进算法
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作者 柯杰 曾上游 +1 位作者 黄飞燕 雷松橦 《计算机仿真》 2024年第7期216-221,共6页
图像描述是对指定图片进行自然语言描述,在现阶段的研究中大多是基于编码器-解码器结构进行的,为提升图像描述的精确度还可以引入注意力机制,使用模型在编码器-解码器架构基础上,同时引入了一种基于AoA(Attention on Attention)的新的... 图像描述是对指定图片进行自然语言描述,在现阶段的研究中大多是基于编码器-解码器结构进行的,为提升图像描述的精确度还可以引入注意力机制,使用模型在编码器-解码器架构基础上,同时引入了一种基于AoA(Attention on Attention)的新的改进注意力机制,使注意力机制轻量化的同时将注意力结果和查询结果的相关性进行确定,来增强图片与词之间的相关性,最后输出自然语言。在公共数据集MSCOCO和Flickr30k作对比验证,通过实验结果与传统一般的注意力机制模型评价结果相比,在进行图像文本描述时使用的改进注意力机制模型,加快了整体模型的收敛速率,提高了相关评价指标并增强了模型性能,有显著的优越性。 展开更多
关键词 图像描述 自然语言处理 注意力机制 卷积神经网络 长短期记忆网络
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基于双线程LSTM在线更新的视频追踪算法
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作者 曾上游 贾小硕 李文惠 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2021年第3期480-485,共6页
针对视频追踪中基于孪生网络的追踪算法在对有遮挡物或运动突变的物体进行追踪定位时会出现定位不准确的问题,设计了在线更新网络的视频追踪算法TripLT。该算法采用循环神经网络进行目标位置的预测,并采用全卷积神经网络对目标进行相似... 针对视频追踪中基于孪生网络的追踪算法在对有遮挡物或运动突变的物体进行追踪定位时会出现定位不准确的问题,设计了在线更新网络的视频追踪算法TripLT。该算法采用循环神经网络进行目标位置的预测,并采用全卷积神经网络对目标进行相似度的判定。TripLT算法可预测下一帧的目标位置,以摆脱遮挡物的影响,并且TripLT算法采用在线更新的机制,避免了运动突变的干扰。在数据集VOT和OTB100上的实验结果表明,和已有算法相比,TripLT算法表现出更好的性能。 展开更多
关键词 视频追踪 孪生网络 循环神经网络 全卷积神经网络 在线更新
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基于分组残差结构的轻量级卷积神经网络设计 被引量:3
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作者 李鹏 蒋品群 +3 位作者 曾上游 夏海英 廖志贤 范瑞 《微电子学与计算机》 北大核心 2019年第7期43-47,共5页
针对传统深度卷积神经网络参数数量过多,很难在移动设备上应用的问题,提出基于分组残差结构的轻量级卷积神经网络架构GResNets.利用三个卷积层的瓶颈结构将上层输出特征图分为数量相等的四组,根据组内的瓶颈模块加入恒等映射的方式和组... 针对传统深度卷积神经网络参数数量过多,很难在移动设备上应用的问题,提出基于分组残差结构的轻量级卷积神经网络架构GResNets.利用三个卷积层的瓶颈结构将上层输出特征图分为数量相等的四组,根据组内的瓶颈模块加入恒等映射的方式和组外相邻模块是否加入残差学习,设计了三种轻量级卷积神经网络架构.试验阶段,在Caltech-256,Food-101和GTSRB图像分类数据集上评测了三种网络架构的性能.实验结果表明,与传统深度卷积神经网络相比,GResNets能在网络参数较少的情况下,具有同样、甚至更优越的分类性能,适合在移动设备上应用. 展开更多
关键词 卷积神经网络 分组 残差 分类性能 轻量
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基于改进MTCNN网络的目标人脸快速检测 被引量:13
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作者 贾小硕 曾上游 +1 位作者 潘兵 周悦 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2020年第7期1262-1266,共5页
传统检测网络在复杂背景下一直存在检测效率低以及准确率低等问题。针对以上问题,在MTCNN网络上进一步设计了MT-Siam网络,主要为以后的单目标独立分割、单目标图像处理等操作快速地提供精准位置定位,从而快速获取目标位置,达到提高检测... 传统检测网络在复杂背景下一直存在检测效率低以及准确率低等问题。针对以上问题,在MTCNN网络上进一步设计了MT-Siam网络,主要为以后的单目标独立分割、单目标图像处理等操作快速地提供精准位置定位,从而快速获取目标位置,达到提高检测效率的目的。实验部分在YOLOv3、SSD300和MTCNN基础模型上进行了全面对比,验证了MTCNN网络的优越性,并从对比实验中得出MT-Siam网络在保持高精度的前提下,检测速度与MTCNN网络相比得到70%~85%不等的提升。 展开更多
关键词 卷积神经网络 MTCNN 检测网络 YOLOv3 目标分割 SSD300
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基于双网络级联卷积神经网络的设计 被引量:7
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作者 潘兵 曾上游 +2 位作者 杨远飞 周悦 冯燕燕 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2019年第2期57-61,共5页
传统的卷积神经网络通常采用单一的网络结构进行特征提取,但是单一网络结构提取的特征不够充分,导致图片分类的精度不高。针对这个问题提出了采用两种网络同时进行特征提取,再将两种网络级联在一起,得到两种网络的融合特征,使提取的特... 传统的卷积神经网络通常采用单一的网络结构进行特征提取,但是单一网络结构提取的特征不够充分,导致图片分类的精度不高。针对这个问题提出了采用两种网络同时进行特征提取,再将两种网络级联在一起,得到两种网络的融合特征,使提取的特征更具有辨别性。双网络级联是采用两条支路进行特征提取,一条支路为传统的CNN,另一条支路为在传统的CNN基础上加上残差操作,在下一次特征图降维前通过级联操作将两条不同的网络支路结合在一起。本网络实验采用101_food和caltech256数据集进行测试,将级联后的网络和两条支路网络进行对比,实验最后表现出较好的结果。 展开更多
关键词 图像识别 卷积神经网络 网络级联 特征图
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基于分组模块的卷积神经网络设计 被引量:4
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作者 周悦 曾上游 +2 位作者 杨远飞 冯燕燕 潘兵 《微电子学与计算机》 北大核心 2019年第2期68-72,共5页
本文提出了一种基于分组模块的卷积结构,先将输出特征图分成数量相等的两组,每一组采用不同的卷积核进行操作以提取更充分的信息,而后将分组得到的多样性特征图像进行级联,最后通过1*1的卷积核将所有特征图整合.与传统的CNN比较,使用本... 本文提出了一种基于分组模块的卷积结构,先将输出特征图分成数量相等的两组,每一组采用不同的卷积核进行操作以提取更充分的信息,而后将分组得到的多样性特征图像进行级联,最后通过1*1的卷积核将所有特征图整合.与传统的CNN比较,使用本文模块的网络在数据集Caltech256上将识别率由50.1%提升至52.2%.在数据集101_food上将识别精度由66.3%提升至68.9%.实验结果表明网络在识别精度性能上有所提升. 展开更多
关键词 卷积神经网络 分组 网络性能 多卷积核
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Effect of Interchain Coupling on Quantum Lattice Fluctuation and Fluctuation Induced Interchain Order Transition in Trans-polyacetylene 被引量:2
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作者 zeng shang-you RAO Xue-song +1 位作者 WU Chang-qin SUN xin 《Chinese Physics Letters》 SCIE CAS CSCD 1997年第9期694-697,共4页
Based on the modified Su-Schrieffer-Heeger Harniltonian and by adding the interchain hopping term,we consider the effect of interchain coupling on quantum lattice fluctuation in trans-polyacetylene.It has been found t... Based on the modified Su-Schrieffer-Heeger Harniltonian and by adding the interchain hopping term,we consider the effect of interchain coupling on quantum lattice fluctuation in trans-polyacetylene.It has been found that the interchain coupling does not always weaken quantum lattice fluctuation.After overcoming a barrier of 1 eV or so,the quantum lattice fluctuation can induce a transition of interchain order.The physical meaning of these features is discussed. 展开更多
关键词 order. QUANTUM LATTICE
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Coherence resonance in globally coupled neuronal networks with different neuron numbers
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作者 Ning Wei-Lian Zhang Zheng-Zhen +5 位作者 zeng shang-you Luo Xiao-Shu Hu Jin-Lin zeng Shao-Wen Qiu Yi Wu Hui-Si 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2012年第2期569-576,共8页
Because a brain consists of tremendous neuronal networks with different neuron numbers ranging from tens to tens of thousands, we study the coherence resonance due to ion channel noises in globally coupled neuronal ne... Because a brain consists of tremendous neuronal networks with different neuron numbers ranging from tens to tens of thousands, we study the coherence resonance due to ion channel noises in globally coupled neuronal networks with different neuron numbers. We confirm that for all neuronal networks with different neuron numbers there exist the array enhanced coherence resonance and the optimal synaptic conductance to cause the maximal spiking coherence. Furthermoremore, the enhancement effects of coupling on spiking coherence and on optimal synaptic conductance are almost the same, regardless of the neuron numbers in the neuronal networks. Therefore for all the neuronal networks with different neuron numbers in the brain, relative weak synaptic conductance (0.1 mS/cm2) is sufficient to induce the maximal spiking coherence and the best sub-threshold signal encoding. 展开更多
关键词 coherence resonance ion channel noise neuronal network
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