基于CP-YOLOX的冷冻电镜图像蛋白质目标检测算法

针对现有的冷冻电镜图像蛋白质目标检测算法存在特征融合不充分、网络模型复杂、漏选、错选等问题,提出一种冷冻电镜图像目标检测算法(Cryo-Protein YOLOX,CP-YOLOX)。算法主要包含特征提取模块、特征融合模块、输出端。特征提取模块应用本文提出的B-ResBlockX模块,它使用分组的滤波器产生多条特征通道,提高了特征融合能力,从而捕捉更多细节特征。特征融合模块应用本文提出的FastHead模块,它利用多级的扩张卷积模块并且将输出端简化为单通道,可以在不损失精度的情况下,拥有更加轻量的网络结构。同时为进一步提升准确率与收敛速度,位置损失函数加入目标框与预测框的欧氏距离约束。在公开数据集EMPIAR-10028、EMPIAR-10081、EMPIAR-10089上的实验结果表明,对比YOLOX,所提算法的网络参数量仅为5.19×10^(6),mAP(0.5)分别提升了2.4、3.3和2.5个百分点。

自然图像的文本水印去除

为了解决混杂文本的自然图像水印去除问题,提出一种可见水印去除算法。该算法通过批量分类文件、锁定水印范围、规模化处理图像,形成端到端的便携式结构。经实验验证,该算法可以精确检测水印位置,并批量处理含水印图像样本,且对于水印文本与图像文本混杂的背景有高效处理结果。相较于其他方法,该算法可以更好对自然图像的文本水印进行去除。

融合笔画语义和注意力机制的汉字字体生成算法

为辅助字体设计师提高计算机汉字字库开发效率,提出一种辅助字体设计的汉字字体生成算法,该算法可在小字体样本基础上生成风格相对一致的全字库字符图像.为了解决目前采用对抗生成网络(generative adversarial network,GAN)算法生成字体笔画黏连和结构错误问题,将笔画语义先验信息引入GAN模型,减少了笔画生成错误的问题;针对生成字体结构不完整与训练周期长的问题,在网络模型中增加了一种融合注意力机制的跳跃连接模块,利用该模块将编码器中特征投影到解码器,通过减少解码器的信息损失避免生成结构错误问题.采用公开的汉字字库数据集与pix2pix,zi2zi和DCFont算法进行对比实验,实验结果表明,文中算法能够生成更高质量的汉字字体,SSIM和损失函数均值均优于其他3种算法,最后给出算法的行业应用及适用范围.

基于字体骨架提取的结构相似性度量研究

提出一种改进的ZS骨架提取算法及其骨架相似度计算方法。改进的骨架提取算法能够更好的使提取出的书法字骨架保持原字拓扑结构更近的连通性,解决了传统方法在笔画端点出现的变形以及分叉的问题。实验结果表明:改进的骨架提取算法可以得到汉字字体整体骨架,并利用不变矩以及皮尔逊相关系数度量六种书法字骨架之间的相似程度。

基于CycleGAN的音频风格迁移改进方法

提出基于循环一致性生成对抗网络(Cycle-Consistent Generative Adversarial Networks;CycleGAN)实现音频风格迁移的改进方法。该方法可将原始音频风格替换成指定的音频风格。CycleGAN网络常应用于图像到图像的风格迁移,其处理的数据维度一般是2维,而音频是1维的时间序列,需对数据进行预处理将其转换为2维数据。音频数据处理后是稀疏矩阵,本文在生成器网络结构中的ResNet网络中加入瓶颈结构以减少计算量同时不损失原来信息。本文采用主观评价及客观评价方式对模型进行评估,评估结果显示:该模型在音频风格迁移中有较好的效果。