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Connectivity differences between adult male and female patients with attention deficit hyperactivity disorder according to resting-state functional MRI 被引量:6
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作者 Bo-yong Park Hyunjin Park 《Neural Regeneration Research》 SCIE CAS CSCD 2016年第1期119-125,共7页
Attention deficit hyperactivity disorder(ADHD) is a pervasive psychiatric disorder that affects both children and adults. Adult male and female patients with ADHD are differentially affected, but few studies have ex... Attention deficit hyperactivity disorder(ADHD) is a pervasive psychiatric disorder that affects both children and adults. Adult male and female patients with ADHD are differentially affected, but few studies have explored the differences. The purpose of this study was to quantify differences between adult male and female patients with ADHD based on neuroimaging and connectivity analysis. Resting-state functional magnetic resonance imaging scans were obtained and preprocessed in 82 patients. Group-wise differences between male and female patients were quantified using degree centrality for different brain regions. The medial-, middle-, and inferior-frontal gyrus, superior parietal lobule, precuneus, supramarginal gyrus, superior- and middle-temporal gyrus, middle occipital gyrus, and cuneus were identified as regions with significant group-wise differences. The identified regions were correlated with clinical scores reflecting depression and anxiety and significant correlations were found. Adult ADHD patients exhibit different levels of depression and anxiety depending on sex, and our study provides insight into how changes in brain circuitry might differentially impact male and female ADHD patients. 展开更多
关键词 neural regeneration connectivity attention deficit hyperactivity disorder sex difference functional magnetic resonance imaging depression anxiety network analysis degree centrality diagnostic and statistical manual score
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Pay Attention to Vulnerable Groups & Safeguard Citizens' Marriage, Family Rights——On New Marriage Law
2
作者 WU CHANGZHEN 《The Journal of Human Rights》 2002年第1期16-21,共6页
Marriage and family remain a universal and eternal subject of study. It covers law, ethics, sociology, psychology and even economics. Law and ethics play the most outstanding role in it. Family ethics and moral standa... Marriage and family remain a universal and eternal subject of study. It covers law, ethics, sociology, psychology and even economics. Law and ethics play the most outstanding role in it. Family ethics and moral standards constitute an important part of social ethical system while marriage and family constitute part of the legal system nearest to the life of the common people. Since the founding of New China, the Party and the State have paid full attention to the marriage and family system. Compared with other laws, the law about marriage and family was the first to be legislated. On May 1, 1950, New China’s first law, the 1950 version of Marriage Law, was promulgated. Commenting on the legal document, Chairman Mao Zedong had this to say: Marriage law concerns 展开更多
关键词 On New Marriage Law pay attention to Vulnerable Groups Safeguard Citizens Family Rights MARRIAGE
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Developed Regions Pay Close Attention to Shaanxi
3
《China Today》 2000年第7期10-13,共4页
关键词 In Developed Regions pay Close attention to Shaanxi
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3D Perception Algorithms: Towards Perceptually Driven Compression of 3D Video
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作者 Ruimin Hu Rui Zhong +1 位作者 Zhongyuan Wang Zhen Han 《ZTE Communications》 2013年第1期11-16,共6页
In this paper, we summarize 3D perception-oriented algorithms for perceptually driven 3D video coding. Several perceptual ef- fects have been exploited for 2D video viewing; however, this is not yet the case for 3D vi... In this paper, we summarize 3D perception-oriented algorithms for perceptually driven 3D video coding. Several perceptual ef- fects have been exploited for 2D video viewing; however, this is not yet the case for 3D video viewing. 3D video requires depth perception, which implies binocular effects such as con fl icts, fusion, and rivalry. A better understanding of these effects is necessary for 3D perceptual compression, which provides users with a more comfortable visual experience for video that is de- livered over a channel with limited bandwidth. We present state-of-the-art of 3D visual attention models, 3D just-notice- able difference models, and 3D texture-synthesis models that address 3D human vision issues in 3D video coding and trans-mission. 展开更多
关键词 3D perception 3D visual attention 3D just-noticeable differ-ence 3D texture-synthesis 3D video compression
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基于多尺度特征融合的遥感图像变化检测网络
5
作者 刘春娟 辛钰强 +3 位作者 吴小所 蔡佳丽 闫浩文 张明璇 《四川大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期115-125,共11页
为了解决多数变化检测算法中特征融合方式单一、对多尺度特征信息利用不充分导致的高分辨率遥感图像变化检测效果差的问题,本文提出了一种基于多尺度差异特征密集融合的遥感图像建筑物变化检测模型(MSDFNet).同时,引入了获取预测图像与... 为了解决多数变化检测算法中特征融合方式单一、对多尺度特征信息利用不充分导致的高分辨率遥感图像变化检测效果差的问题,本文提出了一种基于多尺度差异特征密集融合的遥感图像建筑物变化检测模型(MSDFNet).同时,引入了获取预测图像与标签图像之间差异图的算法,以便更加直观地观测到模型对建筑物变化区域的分割效果.在编码阶段,构建孪生骨干网络(VGG16)提取双时相遥感图像的多尺度特征信息,引入分离-混洗残差模块替代原始骨干网络中的二维卷积,减少模型参数量并缓解网络过深导致的浅层网络权重更新幅度过小甚至无法更新的问题;通过多尺度差异计算模块充分挖掘全局与局部的差异信息,获取变化语义信息的同时关注变化的空间细节信息.在解码阶段,引入通道注意力,重新构建不同层次差异特征通道之间的依赖关系,缩小不同层次差异特征之间的语义差距,并由深层网络到浅层网络逐层融合具有不同语义层次和空间位置表征的特征信息,得到更加精细的建筑物变化预测图像.本文算法在GZ-CD数据集和DSIFN数据集上的F1分数分别达到了91.50%和75.91%,IoU分别达到了84.98%和64.16%,对建筑物变化区域的轮廓分割更加完整,整体性能优于其他对比的变化检测算法. 展开更多
关键词 变化检测 遥感图像 分离-混洗残差模块 多尺度差异计算 通道注意力
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基于注意力机制与特征重建的水下图像增强
6
作者 王燕 张金峰 +1 位作者 王丽康 范向辉 《红外技术》 CSCD 北大核心 2024年第9期1006-1014,共9页
针对现有水下图像增强方法缺少对图像中关键目标物体的关注,对图像边缘细节信息的增强效果不佳等问题,提出一种基于注意力机制与特征重建的水下图像增强方法。首先,残差模块联合CBAM(Convolutional Block Attention Module)模块构建超... 针对现有水下图像增强方法缺少对图像中关键目标物体的关注,对图像边缘细节信息的增强效果不佳等问题,提出一种基于注意力机制与特征重建的水下图像增强方法。首先,残差模块联合CBAM(Convolutional Block Attention Module)模块构建超像素图像增强模型,提升水下图像整体质量的同时改善图像中目标物体的清晰度和可视性;然后,设计一种边缘差分模块,使模型关注图像的高频信息,增强图像中目标物体的边缘细节;最后,构建多粒度特征重建模块,重构超像素图像增强模块的隐藏层特征,还原输入图像,进一步优化模型参数。实验结果表明,相比于对比方法,本文模型在SSIM(Structural Similarity)、PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)和UIQM(Underwater Image Quality Measures)三个评价指标上均有提升,具备更好的增强性能。尤其在增强水下图像关键目标物体上具有显著的效果。 展开更多
关键词 水下图像增强 超像素图像 注意力机制 边缘差分 多粒度特征重建
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结合Swin Transformer的多尺度遥感图像变化检测研究
7
作者 刘丽 张起凡 +1 位作者 白宇昂 黄凯烨 《图学学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期941-956,共16页
由于地物信息的复杂性及变化检测数据的多元性,遥感图像特征提取的充分性和有效性难以得到保证,导致变化检测方法获取的检测结果可靠性较低。虽然卷积神经网络(CNN)凭借有效提取语义特征的优势,被广泛应用于遥感领域的变化检测之中,但... 由于地物信息的复杂性及变化检测数据的多元性,遥感图像特征提取的充分性和有效性难以得到保证,导致变化检测方法获取的检测结果可靠性较低。虽然卷积神经网络(CNN)凭借有效提取语义特征的优势,被广泛应用于遥感领域的变化检测之中,但卷积操作固有的局部性导致感受野受限,无法捕获时空上的全局信息以至于特征空间对中远距离依赖关系的建模受限。为捕获远距离的语义依赖,提取深层全局语义特征,设计了一种基于Swin Transformer的多尺度特征融合网络SwinChangeNet。首先,SwinChangeNet采用孪生的多级Swin Transformer特征编码器进行远距离上下文建模;其次,编码器中引入特征差异提取模块,计算不同尺度下变化前后的多级特征差异,再通过自适应融合层将多尺度特征图进行融合;最后,引入残差连接和通道注意力机制对融合后的特征信息进行解码,从而生成完整准确的变化图。在CDD和CD_Data_GZ 2个公开数据集上分别与7种经典和前沿变化检测方法进行比较,CDD数据集中本文模型的性能最优,相比于性能第二的模型,F1分数提高了1.11%,精确率提高了2.38%。CD_Data_GZ数据集中本文模型的性能最优,相比于性能第二的模型,F1分数、精确率和召回率分别提高了4.78%,4.32%,4.09%,提升幅度较大。对比实验结果证明了该模型具有更好的检测效果。在消融实验中也证实了模型中各个改进模块的稳定性和有效性。本文模型针对遥感图像变化检测任务,引入了Swin Transformer结构,使网络可以对遥感图像的局部特征和全局特征进行更有效地编码,让检测结果更加准确,同时保证网络在地物要素种类繁多的数据集上容易收敛。 展开更多
关键词 变化检测 孪生网络 Swin Transformer 多尺度特征融合 注意力机制 特征差异提取
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ESG信息披露能否抑制股票价格波动风险?
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作者 吴成颂 陈薇 《南京审计大学学报》 CSSCI 北大核心 2024年第5期60-72,共13页
基于2009—2022年沪深两市A股上市公司的样本数据,使用多时点双重差分法探究ESG信息披露对股票价格波动风险的影响。通过实证分析发现:ESG信息披露抑制了股票价格波动风险,这一结论在经过一系列稳健性检验后依然成立。机制检验结果显示:... 基于2009—2022年沪深两市A股上市公司的样本数据,使用多时点双重差分法探究ESG信息披露对股票价格波动风险的影响。通过实证分析发现:ESG信息披露抑制了股票价格波动风险,这一结论在经过一系列稳健性检验后依然成立。机制检验结果显示:ESG披露主要通过降低机构投资者抱团来抑制股价波动。进一步分析发现:外部的媒体关注强化了ESG信息披露的风险降低效应。异质性检验表明:在制造业等特定行业、信息披露质量高以及中、东部地区的企业中,ESG披露对股价波动风险的抑制作用更强。研究在理论上为探索ESG信息披露的经济后果研究提供了新的视角,在实践上为资本市场的发展与稳定以及风险防范提供了一定的经验证据。 展开更多
关键词 ESG信息披露 股价波动风险 机构投资者抱团 媒体关注 金融市场稳定 风险防范 多时点双重差分
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“一带一路”倡议与中国沿线城市高质量发展 被引量:2
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作者 胡留所 胡健 卢山冰 《南开经济研究》 CSSCI 北大核心 2024年第5期87-104,共18页
以“一带一路”倡议促进中国沿线城市高质量发展是现阶段学术界关注的焦点问题。本文基于2000—2021年中国281个城市数据,通过构建双重差分模型评估了“一带一路”倡议对中国城市高质量发展的影响效应,识别了公众关注度作为中介的影响机... 以“一带一路”倡议促进中国沿线城市高质量发展是现阶段学术界关注的焦点问题。本文基于2000—2021年中国281个城市数据,通过构建双重差分模型评估了“一带一路”倡议对中国城市高质量发展的影响效应,识别了公众关注度作为中介的影响机制,并进一步判定了沿线节点城市和周边区域间的空间效应。研究结果表明,“一带一路”倡议显著促进了沿线城市高质量发展水平的提高,但该效应存在区域异质性。从影响机制来看,公众关注度会影响生产要素配置,提升沿线城市高质量发展水平。从空间效应来看,沿线城市虹吸周边地区的资源对周边城市的发展具有一定的负面影响。本文研究厘清了“一带一路”倡议对中国沿线城市高质量发展的影响机制和效果,对高质量建设“一带一路”和实现区域高质量发展具有重要参考价值。 展开更多
关键词 一带一路 高质量发展 公众关注度 双重差分
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基于差异增强和双注意力Transformer的遥感图像变化检测 被引量:1
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作者 张青月 赵杰 《无线电工程》 2024年第1期230-238,共9页
由于遥感场景中物体的复杂性,光照变化和配准误差都会影响不同时间拍摄的2个图像中目标的变化,探索不同像素之间的关系和更强大识别能力的卷积神经网络可以提高双时相遥感图像变化检测的性能。提出一个基于差异增强的和双注意力机制的Tr... 由于遥感场景中物体的复杂性,光照变化和配准误差都会影响不同时间拍摄的2个图像中目标的变化,探索不同像素之间的关系和更强大识别能力的卷积神经网络可以提高双时相遥感图像变化检测的性能。提出一个基于差异增强的和双注意力机制的Transformer神经网络模型,在孪生网络架构中的特征提取部分引入ResNeXt单元,在不增加参数复杂度的前提下提高准确率;将分层结构的Transformer编码-解码器与通道和空间双注意力模块相结合,获得更大的感受野和更强的上下文塑造能力;该网络还关注双时相图像的差异化特征,通过引入差异增强模块对每个像素进行加权,选择性地对特征进行聚合,最终生成具有高精度的遥感图像变化特征图。通过在变化检测基准数据集LEVIR-CD和DSIFN上进行实验,所提方法对不同建筑物、道路和植被变化情况的检测效果有很大提升,与现有检测模型相比,该方法在F1、IoU和OA这3个评价指标上均好于最好结果。 展开更多
关键词 遥感图像 变化检测 TRANSFORMER 双注意力机制 差异增强
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GADF和改进CNN的齿轮箱复杂环境下故障诊断
11
作者 刘成义 董绍江 +1 位作者 唐倩 邓文亮 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第9期92-96,103,共6页
针对齿轮箱同时处于变负载和含有噪声的复杂环境下的故障诊断难题,提出一种基于格拉姆角差场(Gram Angle Difference Field,简称GADF)和改进的具有多注意力机制的卷积神经网络(Multiple Attention Mechanism Convolutional Neural Netwo... 针对齿轮箱同时处于变负载和含有噪声的复杂环境下的故障诊断难题,提出一种基于格拉姆角差场(Gram Angle Difference Field,简称GADF)和改进的具有多注意力机制的卷积神经网络(Multiple Attention Mechanism Convolutional Neural Network,简称MACNN)的齿轮箱故障诊断方法。首先将采集得到齿轮箱的一维振动信号的故障数据集进行预处理;然后通过格拉姆角差场将一维数据集转为二维图像数据;其次,将二维数据集数输入到改进的带有多注意力机制的卷积神经网络模型中进行训练;最后采用Softmax对齿轮箱故障数据集进行分类。通过试验验证,这里所提的方法在两个负载数据集上都可以达到99.80%以上,改进之后的模型训练效率更高、耗时更短,同时这里所提方法也优于一些已经发表的齿轮箱故障诊断的方法,此外本方法对齿轮箱在同时处于变负载和噪声的复杂环境中,依然有着较强的故障诊断能力。 展开更多
关键词 齿轮箱故障诊断 格拉姆角差场 注意力机制 卷积神经网络
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基于改进像素差分神经网络的碳管多层编织成形视觉检测
12
作者 王仲伟 张玉井 +3 位作者 盛佳俊 陈玉洁 孟婥 孙以泽 《棉纺织技术》 CAS 2024年第6期55-62,共8页
针对碳管预制体编织成形过程中编织网轮廓缺陷人工难以及时发现的问题,提出了多层碳管预制体编织网编织过程中的轮廓视觉检测方法。在原始像素差分神经网络的基础上进行改进,采用SimAM模块实现了网络的轻量化和更好的注意力关注效果,使... 针对碳管预制体编织成形过程中编织网轮廓缺陷人工难以及时发现的问题,提出了多层碳管预制体编织网编织过程中的轮廓视觉检测方法。在原始像素差分神经网络的基础上进行改进,采用SimAM模块实现了网络的轻量化和更好的注意力关注效果,使用平衡交叉熵损失解决了碳管编织网数据样本分布不均匀的情况,同时,提出一种逐像素的编织网轮廓比对方法来判断编织网状态,以此判断编织网是否出现缺陷。试验结果表明:与原始像素差分神经网络相比,改进的像素差分神经网络对编织网轮廓提取结果的ODS和OIS分别提高了2.4个百分点和2.6个百分点。认为:改进的像素差分神经网络对于碳管编织网轮廓实现了更为精确的提取,更加适用于碳管多层编织成形视觉检测任务;逐像素比对方法对编织网轮廓缺陷可以实现准确及时的判断。 展开更多
关键词 三维编织 像素差分神经网络 注意力机制 机器视觉 编织网轮廓 边缘检测
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基于特征差异的多尺度特征融合去雾网络研究
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作者 刘彦红 杨秋翔 胡帅 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期247-257,共11页
雾霾是大气污染物在逆温等气象条件下聚集和累积而形成的混浊物质,其可见性十分有限。图像去雾技术能够消除由雾霾导致的模糊、低对比度等问题,提高图像的清晰度和可见性,但也存在图像细节信息丢失等问题。为此,提出一种基于特征差异的... 雾霾是大气污染物在逆温等气象条件下聚集和累积而形成的混浊物质,其可见性十分有限。图像去雾技术能够消除由雾霾导致的模糊、低对比度等问题,提高图像的清晰度和可见性,但也存在图像细节信息丢失等问题。为此,提出一种基于特征差异的多尺度特征融合去雾(FD-CA dehaze)网络。对FFA-Net的基本块结构进行改进,分别从特征差异维度、坐标维度和通道维度提取中间特征信息。提出有效坐标注意力(ECA)模块,将全局池化、最大池化与坐标位置信息相结合,用于减轻特征融合过程中的位置信息丢失问题;将通道注意力与ECA模块相结合,构建双注意力(D-CA)模型,更好地利用空间信息和通道信息,进一步提升模型在图像去雾任务中的表现。在此基础上,改进损失函数,将L1损失与感知损失相结合。在综合目标测试集(SOTS)和混合主观测试集(HSTS)中进行实验,结果表明,FD-CA dehaze网络在峰值信噪比、结构相似度2个指标上分别达到37.93 d B和0.9905,相较于FFA-Net、GridDehazeNet等经典去雾网络,FD-CA dehaze的去雾效果得到明显提升。 展开更多
关键词 图像去雾 特征融合 特征差异 坐标注意力 通道注意力
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深层差异特征增强的机器翻译自动评价
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作者 支思威 李茂西 +1 位作者 吴水秀 陈有德 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2024年第10期46-53,共8页
机器翻译自动评价任务将机器翻译系统输出译文与人工参考译文进行对比定量计算翻译质量,在机器翻译的研究和应用中发挥着重要作用。当前主流的方法是使用预训练上下文语言模型表征机器翻译和人工参考译文,将两者的表征向量直接拼接输入... 机器翻译自动评价任务将机器翻译系统输出译文与人工参考译文进行对比定量计算翻译质量,在机器翻译的研究和应用中发挥着重要作用。当前主流的方法是使用预训练上下文语言模型表征机器翻译和人工参考译文,将两者的表征向量直接拼接输入前馈神经网络层以预测翻译质量;它没有在统一语义空间对两者之间的差异进行显式建模。该文提出基于深层差异特征增强的机器翻译自动评价方法,使用多头注意力机制深层抽象机器翻译和人工参考译文,利用两者在统一语义空间的差异特征增强当前最先进的自动评价方法UniTE_UP,将它们抽取的特征进行深层交互,以对机器翻译和人工参考译文之间的差异进行直接显式建模。在WMT'21机器翻译自动评价基准数据集上的实验结果表明,深层差异特征增强的自动评价方法能有效提高机器翻译自动评价与人工评价的相关性,消融实验和深入的实验分析进一步揭示了深层差异特征的有效性。 展开更多
关键词 机器翻译 自动评价 多头注意力 预训练上下文词向量 差异特征
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改进的U-Net在建筑物变化检测中的应用
15
作者 李仙华 陈柏林 +3 位作者 陈欢 张宏鸣 王美丽 冯志玺 《计算机技术与发展》 2024年第9期30-37,共8页
变化检测是对地观测应用中的一项重要任务。然而现有的基于深度学习的变化检测方法在高分遥感图像建筑物变化检测任务中仍存在变化对象和背景之间分界模糊、小变化目标漏检等问题。针对这些问题,提出了一种基于高斯差分金字塔和注意力... 变化检测是对地观测应用中的一项重要任务。然而现有的基于深度学习的变化检测方法在高分遥感图像建筑物变化检测任务中仍存在变化对象和背景之间分界模糊、小变化目标漏检等问题。针对这些问题,提出了一种基于高斯差分金字塔和注意力特征传递的遥感图像建筑物变化检测方法。该方法采用编码器解码器结构,在编码阶段使用高斯差分金字塔获取双时相遥感图像多尺度边缘特征信息,融合不同尺度下的边缘特征信息,增强图像边缘特征表达能力。在解码部分引入注意力特征传递机制,将高层语义信息与低层建筑物细节有效融合,以捕获特征中的显著信息、抑制无效特征信息,提升小变化目标的检测能力。该方法在公开的LEVIR-CD、WHU-CD数据集上进行训练和测试。实验结果表明,相比于其他同类方法,改进方法在对不同尺度建筑物目标的变化检测中展现了良好的适应性,在保证较低算力消耗的基础上,精确率、召回率、F1和Kappa值方面均有较大提升。 展开更多
关键词 建筑物变化检测 高斯差分金字塔 U-Net 注意力机制 特征融合
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基于双注意力机制的可见光-红外行人重识别
16
作者 魏克铭 韩星宇 +1 位作者 王辉 范自柱 《华东交通大学学报》 2024年第2期87-94,共8页
【目的】由于可见光图像和红外图像之间的巨大模态差异,导致可见光-红外行人重识别是一项非常具有挑战性的图像检索问题。【方法】为了进一步减小两种模态之间的差异,重点关注行人信息,提出一种基于双注意力机制的网络结构用于可见光-... 【目的】由于可见光图像和红外图像之间的巨大模态差异,导致可见光-红外行人重识别是一项非常具有挑战性的图像检索问题。【方法】为了进一步减小两种模态之间的差异,重点关注行人信息,提出一种基于双注意力机制的网络结构用于可见光-红外行人重识别。一方面通过双注意力机制挖掘不同尺度的行人空间信息和增强局部特征的通道交互能力,另一方面利用全局分支和局部分支,学习多粒度的特征信息,使不同粒度信息可以相互补充,形成一个更具辨别性的特征。【结果】在两个公共数据集上的实验结果表明,该方法相较于基线有明显的提升,在RegDB数据集和SYSU-MM01数据集上均表现出理想的性能。【结论】该方法可为以后解决可见光-红外行人重识别的模态差异问题提供有效的参考。 展开更多
关键词 可见光-红外行人重识别 注意力机制 缓解模态差异
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基于混合差分卷积和高效视觉Transformer网络的三重多模态图像融合算法
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作者 司坤宇 牛春晖 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第11期322-336,共15页
提出了一种创新的三重多模态红外和可见图像融合算法,以解决传统卷积运算在全局特征捕捉和长程相关性分析方面的不足。该算法的核心创新包括:首先,在输入端引入差分图像,通过像素值相减突出图像间差异,构建三重输入网络架构,增强图像特... 提出了一种创新的三重多模态红外和可见图像融合算法,以解决传统卷积运算在全局特征捕捉和长程相关性分析方面的不足。该算法的核心创新包括:首先,在输入端引入差分图像,通过像素值相减突出图像间差异,构建三重输入网络架构,增强图像特征的区分度。其次,设计了混合差分卷积(Mixed difference convolution,MDconv),一种传统卷积的变体,结合边缘检测算子,利用像素差分原理,提升卷积运算的特征学习能力;进一步地,采用双分支编码器结构,结合密集混合差分卷积的卷积神经网络分支和高效视觉Transformer(Efficient Vision Trasnsformer,EfficientViT)分支,分别提取图像的局部细节和全局背景,实现对局部与全局特征的全面捕捉;最后,采用多维坐标协同注意力融合策略,在融合层有效整合编码器输出的多模态图像特征。在公开数据集上的定性和定量实验表明,采用文中算法进行红外和可见融合后图像具有背景纹理细节清晰、热辐射目标更显著等明显优势,并在四项客观评价指标MI、VIF、SD、QAB/F分别达到最优值,在SF指标上取得次优值。消融实验也证明了文中所提各个模块的有效性。 展开更多
关键词 差分卷积 高效视觉Transformer 注意力机制 图像融合 红外与可见光图像
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基于改进yolov5s网络的火焰检测算法研究
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作者 张志鹏 邱天 +2 位作者 张昕 施博凯 宁洪龙 《电子设计工程》 2024年第20期62-67,共6页
火灾因其破坏范围大,蔓延速度快等特点给人们的生命带来了威胁,使人们的财产遭到破坏,而准确的火灾检测在一定程度上能够避免灾难的发生,该文提出了一种基于改进yolov5s的目标检测模型。该模型在主干网络中加入CBAM注意力机制,使模型更... 火灾因其破坏范围大,蔓延速度快等特点给人们的生命带来了威胁,使人们的财产遭到破坏,而准确的火灾检测在一定程度上能够避免灾难的发生,该文提出了一种基于改进yolov5s的目标检测模型。该模型在主干网络中加入CBAM注意力机制,使模型更加关注火焰信息,提高检测正确率;将主干网络中的C3模块改进为Ct2f模块,该模块通过ELAN的思想进行设计,让模型可以在保证轻量化的同时,通过更多的分支跨层链接获得更加丰富的梯度流信息;针对火灾视频检测,根据火焰燃烧时的动态特征,在该模型检测头部分加入帧间差分的思想,有效降低了对火灾视频检测的误判。实验结果表明,改进的yolov5s模型火焰检测平均精度更高,比yolov5s原模型平均精度提高了4.2%。通过火焰视频检测实验,表明该模型能够有效降低对火灾视频检测的误判。 展开更多
关键词 CBAM注意力机制 C3模块改进 帧间差分 yolov5s
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基于跨度边界感知的嵌套命名实体识别
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作者 蔡宇翔 骆妲 +4 位作者 甘洋镭 侯睿 刘雪怡 刘峤 石晓军 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第11期5149-5162,共14页
命名实体识别任务是信息抽取领域中的一个基础任务,旨在定位句子中实体所在位置的边界,并对该实体进行分类.针对现有基于跨度检测的模型存在的嵌套实体边界模糊问题,提出一种基于跨度边界感知的嵌套命名实体识别模型.首先,利用双仿射注... 命名实体识别任务是信息抽取领域中的一个基础任务,旨在定位句子中实体所在位置的边界,并对该实体进行分类.针对现有基于跨度检测的模型存在的嵌套实体边界模糊问题,提出一种基于跨度边界感知的嵌套命名实体识别模型.首先,利用双仿射注意力机制,捕获词元间的语义相关性,进而生成跨度语义表示矩阵;其次,通过设计一种二阶对角邻域差分算子,建立跨度语义差分机制,以提取跨度间的语义差异信息.此外,引入一种跨度边界感知机制,利用滑动窗口的局部特征提取能力,强化跨度的边界语义差异,从而准确定位实体跨度位置.为验证模型的有效性,在3个基准数据集上进行测试,包括ACE04、ACE05和Genia数据集.实验结果表明,提出的模型在实体识别准确率的表现优于相关工作.此外,还设计消融实验和案例分析以验证提出的语义差分机制和跨度边界感知机制的有效性,为进一步研究命名实体识别问题提供新的思路和实验证据. 展开更多
关键词 嵌套命名实体识别 跨度分类 差分算子 双仿射注意力机制 跨度语义感知
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基于格拉姆角差场和生成对抗网络的小样本滚动轴承故障诊断方法
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作者 强睿儒 赵小强 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期64-75,共12页
针对基于深度学习的滚动轴承故障诊断算法需要从大量标注数据中学习,且面对样本数量受限时诊断效果不佳的问题,文中提出了一种基于格拉姆角差场(GADF)和生成对抗网络(GAN)的小样本滚动轴承故障诊断方法。首先,提出了基于GADF变换的数据... 针对基于深度学习的滚动轴承故障诊断算法需要从大量标注数据中学习,且面对样本数量受限时诊断效果不佳的问题,文中提出了一种基于格拉姆角差场(GADF)和生成对抗网络(GAN)的小样本滚动轴承故障诊断方法。首先,提出了基于GADF变换的数据增强方式,将少数1维振动信号通过GADF变换转换为2维GADF图像,并通过裁剪得到GADF子图,从而得到大量的图像样本;然后,将条件生成对抗网络(CGAN)与带有梯度惩罚的Wasserstein GAN(WGAN-GP)相结合,构建一种新的生成对抗网络,该网络通过条件辅助信息与梯度惩罚增强模型训练稳定性,并设计动态坐标注意力机制以增强模型的空间感知能力,从而生成高质量样本;最后,使用生成的样本对分类器进行训练,并在验证集上得到诊断结果。文中分别使用东南大学数据集和美国凯斯西储大学(CWRU)数据集进行了两组小样本环境下的轴承故障诊断实验。结果表明,与传统生成对抗网络以及先进的小样本故障诊断方法相比,文中所提方法的准确率和精确率等5项故障诊断指标均获得最好的结果,可以准确诊断出小样本条件下的轴承故障类型。 展开更多
关键词 小样本轴承故障诊断 格拉姆角差场 生成对抗网络 注意力机制
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