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基于热重启学习率的NAG算法在图像分割中的应用
被引量:
1
1
作者
陈甦欣
晏文彬
吕华鑫
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2022年第7期920-924,共5页
文章针对水平集演化模型的梯度下降法收敛速度较慢,且对局部极小值较为敏感的问题,提出一种热重启学习率和Nesterov加速梯度(Nesterov accelerated gradient,NAG)算法相结合的水平集演化方法,以替换Chan-Vese(CV)模型中用于演化水平集...
文章针对水平集演化模型的梯度下降法收敛速度较慢,且对局部极小值较为敏感的问题,提出一种热重启学习率和Nesterov加速梯度(Nesterov accelerated gradient,NAG)算法相结合的水平集演化方法,以替换Chan-Vese(CV)模型中用于演化水平集函数的梯度下降法,对2种算法的图像分割速度以及分割精准度进行了对比。首先根据CV模型和距离保持惩罚项建立初始的水平集演化方程;然后对NAG算法增加学习率动态变化项计算梯度来演化水平集函数;最后不断更新得到水平集函数直到收敛。使用ground truth(GT)图像评估分割精准度,通过与传统梯度下降法得到的实验结果对比,改进算法的CPU运行时间减少了30%以上且分割精确度明显提升,表明其可对图像进行有效且快速地分割。
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关键词
图像分割
基于区域的水平集方法
活动轮廓模型
Nesterov加速梯度(
nag
)
算法
热重启学习率
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职称材料
距离保持水平集演化模型的快速实现算法
2
作者
原泉
王艳
李玉先
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020年第9期2743-2747,共5页
针对梯度下降法收敛性较差、对局部极小值比较敏感的问题,提出一种改进NAG算法,并以此替换距离保持水平集演化(DRLSE)模型中的梯度下降算法,进而得到一个基于NAG的图像快速分割算法。首先,给出初始水平集演化方程;其次,用改进NAG算法计...
针对梯度下降法收敛性较差、对局部极小值比较敏感的问题,提出一种改进NAG算法,并以此替换距离保持水平集演化(DRLSE)模型中的梯度下降算法,进而得到一个基于NAG的图像快速分割算法。首先,给出初始水平集演化方程;其次,用改进NAG算法计算梯度;最后,对水平集函数进行不断更新,从而避免水平集函数陷入局部极小值。实验结果表明,与DRLSE模型中的原算法相比,所提算法迭代次数减少了约30%,CPU运行时间减少了30%以上。该算法实现简单,能够对实时性要求较高的红外图像、医学图像进行快速、有效的分割。
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关键词
图像分割
水平集方法
活动轮廓模型
距离保持水平集演化模型
nag算法
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职称材料
题名
基于热重启学习率的NAG算法在图像分割中的应用
被引量:
1
1
作者
陈甦欣
晏文彬
吕华鑫
机构
合肥工业大学机械工程学院
出处
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2022年第7期920-924,共5页
基金
国家产业技术基础公共服务平台资助项目(20190089921)。
文摘
文章针对水平集演化模型的梯度下降法收敛速度较慢,且对局部极小值较为敏感的问题,提出一种热重启学习率和Nesterov加速梯度(Nesterov accelerated gradient,NAG)算法相结合的水平集演化方法,以替换Chan-Vese(CV)模型中用于演化水平集函数的梯度下降法,对2种算法的图像分割速度以及分割精准度进行了对比。首先根据CV模型和距离保持惩罚项建立初始的水平集演化方程;然后对NAG算法增加学习率动态变化项计算梯度来演化水平集函数;最后不断更新得到水平集函数直到收敛。使用ground truth(GT)图像评估分割精准度,通过与传统梯度下降法得到的实验结果对比,改进算法的CPU运行时间减少了30%以上且分割精确度明显提升,表明其可对图像进行有效且快速地分割。
关键词
图像分割
基于区域的水平集方法
活动轮廓模型
Nesterov加速梯度(
nag
)
算法
热重启学习率
Keywords
image segmentation
region based level set method
active contour model
Nesterov accelerated gradient(
nag
)algorithm
hot restart learning rate
分类号
TP391413 [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
距离保持水平集演化模型的快速实现算法
2
作者
原泉
王艳
李玉先
机构
重庆师范大学数学科学学院
重庆市中医院药剂科
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020年第9期2743-2747,共5页
基金
国家自然科学基金青年基金资助项目(11901071)
重庆市自然科学基金面上项目(cstc2019jcyj-msxmX0219)
+2 种基金
重庆市教委科学技术研究项目青年项目(KJQN201800506)
重庆师范大学博士启动基金资助项目(17XLB001)
浙江省博士后科研项目(514000-X81902)。
文摘
针对梯度下降法收敛性较差、对局部极小值比较敏感的问题,提出一种改进NAG算法,并以此替换距离保持水平集演化(DRLSE)模型中的梯度下降算法,进而得到一个基于NAG的图像快速分割算法。首先,给出初始水平集演化方程;其次,用改进NAG算法计算梯度;最后,对水平集函数进行不断更新,从而避免水平集函数陷入局部极小值。实验结果表明,与DRLSE模型中的原算法相比,所提算法迭代次数减少了约30%,CPU运行时间减少了30%以上。该算法实现简单,能够对实时性要求较高的红外图像、医学图像进行快速、有效的分割。
关键词
图像分割
水平集方法
活动轮廓模型
距离保持水平集演化模型
nag算法
Keywords
image segmentation
level set method
active contour model
Distance Regularized Level Set Evolution(DRLSE)model
nag
(Nesterov’s Accelerated Gradient)algorithm
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于热重启学习率的NAG算法在图像分割中的应用
陈甦欣
晏文彬
吕华鑫
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2022
1
下载PDF
职称材料
2
距离保持水平集演化模型的快速实现算法
原泉
王艳
李玉先
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020
0
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职称材料
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