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《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
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《计算机工程与应用》杂志是由华北计算技术研究所主办的、面向中高级计算机专业工作者的学术刊物。《计算机工程与应用》是一本面向计算机全行业的综合性学术刊物,覆盖面宽、信息量大、报道及时是本刊的服务宗旨。多...
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主办单位
华北计算技术研究所
国际标准连续出版物号
1002-8331
国内统一连续出版物号
11-2127/TP
出版周期
半月刊
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《计算机科学与探索》投稿须知
1
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第4期I0001-I0001,共1页
《计算机科学与探索》是由中国电子科技集团公司主管、华北计算技术研究所主办的国内外公开发行的高级学术期刊,中国计算机学会会刊,中国百强科技期刊,工业和信息化部优秀科技期刊,北大中文核心期刊,中国科学引文数据库(CSCD)核心期刊,...
《计算机科学与探索》是由中国电子科技集团公司主管、华北计算技术研究所主办的国内外公开发行的高级学术期刊,中国计算机学会会刊,中国百强科技期刊,工业和信息化部优秀科技期刊,北大中文核心期刊,中国科学引文数据库(CSCD)核心期刊,中国科技论文统计源期刊(中国科技核心期刊)。
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关键词
中文核心期刊
计算技术研究所
计算机科学
中国计算机学会
工业和信息化部
学术期刊
科技期刊
投稿须知
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职称材料
人脸关键点检测研究综述
2
作者
张晓行
田启川
+1 位作者
廉露
谭润
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第12期48-60,共13页
随着计算机视觉等技术的快速发展,人机交互、医疗辅助、安防监控等领域迅速崛起,人脸关键点检测作为其中一项重要任务备受关注,它可以在图像或视频中定位和检测人脸关键点,具有很高的实用价值。通过对人脸关键点检测方法研究现状的梳理...
随着计算机视觉等技术的快速发展,人机交互、医疗辅助、安防监控等领域迅速崛起,人脸关键点检测作为其中一项重要任务备受关注,它可以在图像或视频中定位和检测人脸关键点,具有很高的实用价值。通过对人脸关键点检测方法研究现状的梳理和分析,将其分为传统的人脸关键点检测方法和基于深度学习的人脸关键点检测方法;对比分析了各类方法的原理及优缺点,介绍常用数据集和评价指标,全面评估了重点方法在不同数据集上的性能表现;归纳人脸关键点检测应用领域,展望其未来发展方向。
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关键词
人脸关键点检测
深度学习
传统人脸关键点检测
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职称材料
文本核重建与扩展实现任意形状文本检测
3
作者
邓胜军
陈念年
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第9期228-236,共9页
基于分割的方法对自然场景中的文本进行像素级预测,大幅度提升了对任意形状文本的检测效果,但是如何有效分离相邻文本仍然是检测中的难题。目前广泛采用的方法是通过缩小文本注释边界得到文本核来分离相邻文本。然而,网络预测文本核时...
基于分割的方法对自然场景中的文本进行像素级预测,大幅度提升了对任意形状文本的检测效果,但是如何有效分离相邻文本仍然是检测中的难题。目前广泛采用的方法是通过缩小文本注释边界得到文本核来分离相邻文本。然而,网络预测文本核时舍弃了文本核外大部分信息,降低了基于分割的文本检测方法的性能。为了解决这个问题,提出了一种文本核重建算法,将文本核的生成放在后处理阶段,通过网络预测的方向场将文本实例向内收缩形成文本核。同时,提出了一种文本核扩展算法用于将文本核恢复为完整的文本实例。实验表明,所提方法在Total-Text(88.66%)、CTW-1500(87.28%)和MSRA-TD500(90.65%)三个数据集上取得了相似或最好的检测性能。
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关键词
场景文本检测
任意形状
文本核
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职称材料
自适应Transformer网络下的单幅图像去雾方法
4
作者
金海波
马琳琳
田桂源
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第3期237-245,共9页
针对现有图像去雾方法对不同雾浓度的雾处理不完善、颜色失真、细节恢复不佳等问题,提出一种基于自适应Transformer的单图像去雾方法。该方法包括编码器、自适应Transformer、解码器三个模块。编码器将输入的图像进行局部特征提取,得到...
针对现有图像去雾方法对不同雾浓度的雾处理不完善、颜色失真、细节恢复不佳等问题,提出一种基于自适应Transformer的单图像去雾方法。该方法包括编码器、自适应Transformer、解码器三个模块。编码器将输入的图像进行局部特征提取,得到细节特征。为更好地对不同雾浓度进行提取,提出自适应Transformer,自适应Transformer可以在提取全局特征的基础上,自适应提取不同尺度颗粒雾度特征。解码器用于图像进行恢复与重建。该方法在SOTS室外测试集进行实验,其PSNR为27.45 dB,SSIM为0.954 6,与对比方法中最高的相比分别提高0.43 dB和0.005 3,从而验证出该方法取得了较好的客观结果。此外主观方面去雾图像有效改善了颜色失真,以及不同雾浓度处理不理想的问题。
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关键词
图像去雾
TRANSFORMER
特征提取
注意力机制
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职称材料
基于改进YOLO v8的行李追踪技术
5
作者
曹超
顾幸生
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第9期151-158,共8页
在机场行李分拣场景下,传统多目标追踪算法存在目标ID切换率高和目标轨迹误报率高的问题。提出一种基于改进YOLO v8和ByteTrack算法的行李追踪技术。增加了CBAM模块,替换ADH解耦头以及改变训练时的损失函数,增加了检测精度,加强了目标...
在机场行李分拣场景下,传统多目标追踪算法存在目标ID切换率高和目标轨迹误报率高的问题。提出一种基于改进YOLO v8和ByteTrack算法的行李追踪技术。增加了CBAM模块,替换ADH解耦头以及改变训练时的损失函数,增加了检测精度,加强了目标特征的判别性,降低目标的ID切换率。在Byte数据关联中进行了GSI插值后处理,不仅利用了高分框和低分框,也使得长时间遮挡后的追踪效果得到保证,降低了因遮挡产生的ID错误切换。在机场行李分拣数据集上,MOTA和IDF1分别达到了89.9%和90.3%,有了较为明显的提升,能稳定地实现对行李箱ID的追踪。
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关键词
机场行李分拣
多目标跟踪
基于检测的跟踪
YOLO
v8
ByteTrack
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职称材料
基于深度学习的对话情绪生成研究综述
6
作者
周钰童
马志强
+3 位作者
许璧麒
贾文超
吕凯
刘佳
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第7期13-25,共13页
情绪生成是人工情感计算研究中的子任务,在对话系统中情绪生成任务旨在生成待回复话语中的情绪类别。对话情绪生成可以推动对话情绪理解和对话表达研究,同时在智能闲聊机器人、情绪安慰、推荐系统和人机情感交互等诸多智能化领域具有重...
情绪生成是人工情感计算研究中的子任务,在对话系统中情绪生成任务旨在生成待回复话语中的情绪类别。对话情绪生成可以推动对话情绪理解和对话表达研究,同时在智能闲聊机器人、情绪安慰、推荐系统和人机情感交互等诸多智能化领域具有重要的理论意义和实际应用价值。得益于深度神经网络在自然语言处理领域的优异表现,基于深度学习的对话系统情绪生成受到越来越多研究人员的关注。总结目前基于深度学习的对话情绪生成相关工作,现阶段利用深度学习的对话系统情绪生成相关研究主要包含三方面内容:情绪感知、情绪预测和情绪决策。简要介绍了一些常用的情绪对话数据集,最后对该任务当前问题进行了归纳概况并展望未来发展趋势。
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关键词
对话情绪生成
人工情感
深度学习
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职称材料
面向高密度交通场景的自动驾驶运动规划
7
作者
肖雨微
姚溪子
+1 位作者
胡学敏
罗显志
《计算机工程与应用》
2024年第14期114-122,共9页
针对现有自动驾驶运动规划方法在提取状态信息时忽略了周边车辆交互、在高密度交通场景下规划效果不理想的问题,提出了一种联合图神经网络和深度强化学习的运动规划模型。基于图神经网络提出了一种自动驾驶车辆的交互式特征提取方法,再...
针对现有自动驾驶运动规划方法在提取状态信息时忽略了周边车辆交互、在高密度交通场景下规划效果不理想的问题,提出了一种联合图神经网络和深度强化学习的运动规划模型。基于图神经网络提出了一种自动驾驶车辆的交互式特征提取方法,再基于双延迟深度确定性策略梯度(twin delayed deep deterministic policy gradient,TD3)算法从交互式特征中预测车辆的动作,从而实现运动规划。将所提模型与目前自动驾驶运动规划模型LSTM+TD3、TD3及深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)模型进行对比,在PGDrive驾驶模拟器中进行训练和测试的实验结果表明,在高密度交通场景中,所提方法的训练奖励值和测试成功率相比于对比方法提升了约36%、43%、23%及13、19、53个百分点。表明所提方法能有效解决自动驾驶周边车辆的交互式信息感知问题,更好地实现自动驾驶运动规划。
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关键词
自动驾驶
运动规划
交互式特征
图神经网络
强化学习
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职称材料
面向小目标的多空间层次安全帽检测
8
作者
李嘉信
胡杨
+1 位作者
黄协舟
李洪均
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第6期230-237,共8页
由于目标视频中存在目标小、距离远等影响检测效果的因素,对小目标的捕捉难度较大,提出一种面向小目标的多空间层次安全帽佩戴检测算法,该算法将在Yolov5s的网络模型基础上进行个性化改进。设计一种多空间注意力模块,从不同角度考虑空...
由于目标视频中存在目标小、距离远等影响检测效果的因素,对小目标的捕捉难度较大,提出一种面向小目标的多空间层次安全帽佩戴检测算法,该算法将在Yolov5s的网络模型基础上进行个性化改进。设计一种多空间注意力模块,从不同角度考虑空间特征的效果并加以融合,加强显著性特征的空间位置关系;融合多空间尺度的特征,同时结合特征提取过程中的多种特征,适应对不同空间层次目标的捕捉,提高对小目标的检测能力;利用数据增强提高数据集的泛用性,使训练目标适应更多样的情景;优化损失函数,增强回归能力,提高训练效果。实验结果表明,所提算法的平均准确率达到91.5%,明显地减少了漏检情况。除此之外,将其部署到实际施工现场,展现了出对小目标优越的检测性能,具有极大的应用价值。
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关键词
安全帽检测
Yolov5s
多空间注意力模块
数据增强
多空间尺度融合
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职称材料
局部加全局视角遮挡人脸表情识别方法
9
作者
南亚会
华庆一
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第13期180-189,共10页
实际场景中各种遮挡增加了表情识别难度。为此,提出一种滑块局部加权卷积注意力和全局注意力池化的视觉Transformer结合的方法来解决遮挡问题。利用主干网络提取表情特征图,将表情特征图裁剪成多个区域块,利用局部Patch注意力单元通过...
实际场景中各种遮挡增加了表情识别难度。为此,提出一种滑块局部加权卷积注意力和全局注意力池化的视觉Transformer结合的方法来解决遮挡问题。利用主干网络提取表情特征图,将表情特征图裁剪成多个区域块,利用局部Patch注意力单元通过自适应计算局部特征的注意力权重来感知被遮挡的区域,提取表情局部特征。同时,表情特征图转换成Patch块,通过Patch级和Token级注意力池化的视觉Transformer,从全局角度捕获Patch块之间的相互作用和相关性。引导模型强调最具区别性的特征,而忽略遮挡减少不相关特征的影响。在三个表情数据集及其遮挡子集和一个遮挡数据集上进行实验,结果表明所提模型在遮挡表情识别上优于现有方法。
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关键词
遮挡人脸表情识别
滑块局部卷积注意力
Patch注意力池化
Token注意力池化
vision
Transformer
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职称材料
基于量子生成对抗网络的数据重构
10
作者
江奕达
王明明
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第5期156-164,共9页
使用神经网络实现数据重构是人工智能领域一项十分重要的研究课题。生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)作为近年来人工智能的热门算法,在完成数据重构任务中有较好的表现。量子计算作为一种能够加速经典计算的新型计算模...
使用神经网络实现数据重构是人工智能领域一项十分重要的研究课题。生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)作为近年来人工智能的热门算法,在完成数据重构任务中有较好的表现。量子计算作为一种能够加速经典计算的新型计算模式,正不断地与经典人工智能算法相融合。其中,量子生成对抗网络(quantum generative adversarial network,QGAN)在图像相关任务中具有良好的表现,但是量子模型的拟合能力还有待提高。故此,提出了一种基于GAN框架的量子-经典混合生成对抗网络(Q-CGAN)用于实现数据重构任务。该框架利用经典网络的非线性提高拟合效果,利用量子特性提供量子加速。使用MNIST手写数据集对比验证了量子模型和混合模型的重构效果,结果显示,Q-CGAN较纯量子生成器在数据重构过程中具有更好的表现。此外,还研究了混合模型中使用不同量子编码方案和不同参数化量子线路对数据重构效果的影响。
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关键词
量子计算
混合生成对抗网络
数据重构
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职称材料
融入注意力机制的小样本遥感图像场景分类
被引量:
1
11
作者
张多纳
赵宏佳
+2 位作者
鲁远耀
崔健
张宝昌
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第4期173-182,共10页
遥感图像场景分类是计算机视觉领域的热点研究方向,对遥感图像场景及其语义理解意义重大。目前,基于深度学习的遥感图像场景分类方法在该领域占据主导地位。然而实际应用场景面临着样本数据较少、模型泛化能力较差的问题,致使基于深度...
遥感图像场景分类是计算机视觉领域的热点研究方向,对遥感图像场景及其语义理解意义重大。目前,基于深度学习的遥感图像场景分类方法在该领域占据主导地位。然而实际应用场景面临着样本数据较少、模型泛化能力较差的问题,致使基于深度学习的遥感图像场景分类方法实现难度较大,性能大幅下降。针对上述难点,提出了基于注意力机制的小样本遥感图像场景分类方法,设计了一种双分支判别结构进行相似性度量。该方法基于元学习训练策略对数据集进行任务制划分;为最大限度保留遥感图像中的特征分布,对输入图像进行重叠分块;在特征提取网络中引入轻量级注意力模块,降低过拟合风险并保证判别性特征的获取;在EMD(earth mover’s distance)距离的基础上设计添加双分支相似性度量模块,提升分类器的判别能力。实验结果表明,相较于经典小样本学习方法,所提出的小样本遥感图像场景分类方法能够显著提升分类性能。
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关键词
遥感图像场景分类
小样本学习
元学习
注意力机制
双分支判别
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职称材料
基于YOLOv5s室内目标检测轻量化改进算法研究
被引量:
1
12
作者
牛鑫宇
毛鹏军
+1 位作者
段云涛
娄晓恒
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第3期109-118,共10页
针对现有室内目标检测算法,存在结构复杂,计算量以及模型参数量过大等问题,难以部署到计算能力有限的室内机器人平台,实现高效的目标检测。为解决这一问题,提出了一种改进的YOLOV5s轻量化检测算法。该方法采用ShuffleNetv2作为主干特征...
针对现有室内目标检测算法,存在结构复杂,计算量以及模型参数量过大等问题,难以部署到计算能力有限的室内机器人平台,实现高效的目标检测。为解决这一问题,提出了一种改进的YOLOV5s轻量化检测算法。该方法采用ShuffleNetv2作为主干特征提取网络,并且在改进的主干网络基础上采用CA注意力机制,同时在颈部网络中采用GSConv和VOV-GSCSP模块。最后引入边框回归损失函数EIOU加快网络收敛。研究结果表明,改进后的目标检测算法,模型计算量减少了68.75%,模型参数量减少了62.2%,权重文件减少了59.7%,平均精确率mAP均值为0.653,改进后的目标检测模型能够在保证轻量化的同时保证检测精度。
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关键词
YOLOv5s
轻量化
ShuffleNetv2网络
CA注意力机制
GSConv模块
VOV-GSCSP模块
EIOU损失函数
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职称材料
基于任务转化的事件抽取通用框架
13
作者
李健
胡瑞娟
+1 位作者
张克亮
刘海砚
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第15期133-142,共10页
论元分散、多重事件和论元重叠是事件抽取长期面临的挑战,许多任务还存在触发词或位置标注缺失的情况。对此,提出一种基于任务转化的事件抽取通用框架,包括任务转化、关系抽取和事件预测3个模块。有触发词和无触发词的标注事件分别被转...
论元分散、多重事件和论元重叠是事件抽取长期面临的挑战,许多任务还存在触发词或位置标注缺失的情况。对此,提出一种基于任务转化的事件抽取通用框架,包括任务转化、关系抽取和事件预测3个模块。有触发词和无触发词的标注事件分别被转化为不同形式的关系三元组;这些三元组将与原始文本一起作为关系抽取模型的训练数据;事件预测时先从输入文本中抽取三元组,再将它们还原为目标事件。对于训练语料中位置标注缺失的情况,设计了基于最短距离的论元定位算法。该框架在ChFinAnn数据集上取得81.6%的平均F1值,在DuEE-Fin数据集上的F1值为72.04%(在线提交结果),均达到目前的SOTA水平。实验结果表明,该框架不仅可以显著提高事件抽取效果,而且具有广泛的适应能力。
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关键词
事件抽取
通用框架
任务转化
论元定位
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职称材料
动态储位分配策略下仓储作业能耗优化调度
被引量:
3
14
作者
方磊
吉卫喜
+1 位作者
彭威
冯晨
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第4期303-311,共9页
针对堆垛机式自动化立体仓库能耗优化任务调度问题,提出了一种动态储位分配策略下的任务调度集成优化方法。该策略允许在当前任务执行批次内重用拣货产生的空库位,产生了任务顺序约束;并结合不同运动状态下堆垛机的运行时间计算差异,建...
针对堆垛机式自动化立体仓库能耗优化任务调度问题,提出了一种动态储位分配策略下的任务调度集成优化方法。该策略允许在当前任务执行批次内重用拣货产生的空库位,产生了任务顺序约束;并结合不同运动状态下堆垛机的运行时间计算差异,建立了复合指令下以堆垛机任务总能耗最低为目标的调度模型。依据模型的特点,提出了一种改进帝国竞争算法进行求解。该算法通过设置校正机制使优化解能够满足任务顺序约束,并引入外来种群入侵的概念来避免算法陷入“早熟”。最后通过两组数据对提出的任务调度算法进行了验证,实验结果表明,改进算法在能耗和任务执行效率方面优于其他方法,能够有效减少堆垛机作业过程能耗,提升作业效率。
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关键词
动态储位分配策略
校正机制
入侵机制
改进帝国竞争算法
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职称材料
基于超像素随机擦除的长时行人重识别
15
作者
李国栋
郭立君
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第10期221-226,共6页
现有的行人重识别往往依赖于一个假设,即行人不会更换他的服装。不幸的是,这种假设可能不适用于长时行人重识别。在长时间捕获的行人数据集中,行人的服装经常发生变化。目前主流的行人重识别方法在长时行人重识别中往往会失效,其识别精...
现有的行人重识别往往依赖于一个假设,即行人不会更换他的服装。不幸的是,这种假设可能不适用于长时行人重识别。在长时间捕获的行人数据集中,行人的服装经常发生变化。目前主流的行人重识别方法在长时行人重识别中往往会失效,其识别精度会大幅度下降。针对长时行人重识别中的服装变化的情况,提出了一种超像素随机擦除算法。该算法首先选取可能为服装区域的超像素,再用随机值擦除其中像素,并且擦除前后的图像都会被输入至骨干网络进行训练。还对擦除前后模型输出特征用深度均方差损失进行约束,从而强制模型学习与服装无关的特征。实验表明,该方法能够有效地应对长时行人重识别中行人换装问题,与之前的方法相比,识别精度有较大提升。
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关键词
行人重识别
超像素
随机擦除
换装
长时行人重识别
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职称材料
YOLOv5的改进算法及其在自动驾驶多目标检测的应用研究
被引量:
3
16
作者
宋绍剑
夏海姐
李刚
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第15期68-75,共8页
车辆、行人等交通参与者的实时检测是自动驾驶汽车与外界环境实现信息交互的重要环节,而在复杂天气条件下多目标检测精度低仍是一个挑战性问题。提出了一种YOLOv5的改进算法及其在自动驾驶多目标检测的应用方法。该方法采用K-means++算...
车辆、行人等交通参与者的实时检测是自动驾驶汽车与外界环境实现信息交互的重要环节,而在复杂天气条件下多目标检测精度低仍是一个挑战性问题。提出了一种YOLOv5的改进算法及其在自动驾驶多目标检测的应用方法。该方法采用K-means++算法对数据集中的目标样本聚类,以获得更符合不同目标尺度的锚框,提高多目标定位及其实体分割的精度;在原YOLOv5的骨干网络中添加Coordinate Attention(坐标注意力)模块,以提高模型的特征提取能力;将原YOLOv5网络中的PANet(路径聚合网络)结构替换为BiFPN(双向特征金字塔)结构,实现自上而下与自下而上的深浅层特征双向融合,提高模型对不同尺度目标的整体检测精度。对比实验结果表明:改进后的YOLOv5算法获得了更好的性能,目标检测的mAP达到了92.2%,比改进前的YOLOv5算法提升了8.47%。
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关键词
目标检测
YOLOv5
自动驾驶
双向特征金字塔
坐标注意力
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职称材料
基于生物信息学的蛋白质功能预测研究综述
17
作者
李昕晖
钱育蓉
+4 位作者
岳海涛
胡月
陈嘉颖
冷洪勇
马梦楠
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第16期50-62,共13页
蛋白质功能预测任务旨在为缺失功能标签的蛋白质数据提供功能注释,随着蛋白质测序技术的发展,数据库中蛋白质数量迅速增长,由于蛋白质数据的复杂性和多元性,蛋白质功能预测任务极具挑战,受到研究人员的密切关注。梳理了机器学习在蛋白...
蛋白质功能预测任务旨在为缺失功能标签的蛋白质数据提供功能注释,随着蛋白质测序技术的发展,数据库中蛋白质数量迅速增长,由于蛋白质数据的复杂性和多元性,蛋白质功能预测任务极具挑战,受到研究人员的密切关注。梳理了机器学习在蛋白质功能预测中的发展历程;对近年来的蛋白质功能预测方法进行归类与总结,分析各类算法之间的异同;最后对蛋白质功能预测存在的问题进行讨论,并对该领域的未来研究进行展望。
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关键词
蛋白质功能预测
蛋白质序列
机器学习
生物计算
生物信息学
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职称材料
亲缘关系约束下的青少年人脸年龄合成研究
18
作者
林霞
李建微
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第22期166-173,共8页
年龄合成生成逼真的人脸图像可以有效地提高跨年龄人脸验证准确率,对寻找走失人口有着重要的意义,但是青少年颅骨复合体未发育完全,使得面向青少年的年龄合成十分困难。因此提出了一种面向青少年的端到端的年龄合成模型。通过StyleGAN...
年龄合成生成逼真的人脸图像可以有效地提高跨年龄人脸验证准确率,对寻找走失人口有着重要的意义,但是青少年颅骨复合体未发育完全,使得面向青少年的年龄合成十分困难。因此提出了一种面向青少年的端到端的年龄合成模型。通过StyleGAN保留人脸的语义信息,在人脸编码特征上添加年龄通道实现年龄的转化,引入亲缘特征匹配模块引导青少年的面部老化,将亲缘特征匹配率加入损失函数参与训练。该算法模型可以在保持个体身份信息的同时,实现平滑的年龄合成,生成逼真的人脸图像。该模型不仅提升了视觉效果,并且实验表明该模型跨年龄人脸验证准确率达到95.3%,身份召回率达到92.7%,年龄合成平均年龄误差减少4年,较现有算法有较好的提升。
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关键词
年龄合成
StyleGAN
亲缘特征匹配
跨年龄人脸验证
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职称材料
案件要素异构图的舆情新闻抽取式摘要
19
作者
李刚
余正涛
黄于欣
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第4期112-119,共8页
案件舆情摘要是指从与司法案件相关的舆情信息中抽取与案件相关的句子作为摘要。在案件舆情文本中通常包含如涉案人员、案发地点等案件要素,这些案件要素对于摘要生成有着重要的指导意义。因此,针对案件舆情文本的特点,提出一种基于案...
案件舆情摘要是指从与司法案件相关的舆情信息中抽取与案件相关的句子作为摘要。在案件舆情文本中通常包含如涉案人员、案发地点等案件要素,这些案件要素对于摘要生成有着重要的指导意义。因此,针对案件舆情文本的特点,提出一种基于案件要素异构图的抽取式摘要模型。首先通过基于图注意力机制融入案件要素的方法,构建一个由句子节点、词节点和案件要素节点组成的异构图,来捕捉句子间的关联关系,最后对句子进行分类,生成摘要。在基于百度百科构建的案件舆情数据集上进行实验,结果表明,模型相比基于注意力机制融入案件要素的方法在ROUGE-L上取得14.22个百分点的提升。
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关键词
案件舆情摘要
案件要素
图注意力机制
异构图
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职称材料
结合新颖性和风险评估的内在奖励方法
被引量:
1
20
作者
赵英
秦进
袁琳琳
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第5期148-154,共7页
强化学习算法依赖于精心设计的外在奖励,然而Agent在和环境交互过程中,环境反馈给Agent的外在奖励往往是非常稀少的或延迟,这导致了Agent无法学习到一个好的策略。为了解决该问题,从新颖性和风险评估这两方面设计一个内在奖励,使Agent...
强化学习算法依赖于精心设计的外在奖励,然而Agent在和环境交互过程中,环境反馈给Agent的外在奖励往往是非常稀少的或延迟,这导致了Agent无法学习到一个好的策略。为了解决该问题,从新颖性和风险评估这两方面设计一个内在奖励,使Agent能充分地探索环境以及考虑环境中存在不确定性动作。该方法分为两部分,首先是新颖性描述为对当前状态-动作和转换后状态的访问次数,将具体执行的动作考虑进去;其次是动作的风险程度,风险评估从累积奖励方差考虑,来判断当前动作对状态的意义是有风险的还是无风险的。该方法在Mujoco环境下进行了评估,实验验证该方法取得了更高的平均奖励值,尤其是在外在奖励延迟的情况下,也能取得不错的平均奖励值。说明该方法能有效地解决外在奖励稀疏的问题。
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关键词
强化学习
新颖性
风险评估
内在奖励
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职称材料
题名
《计算机科学与探索》投稿须知
1
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第4期I0001-I0001,共1页
文摘
《计算机科学与探索》是由中国电子科技集团公司主管、华北计算技术研究所主办的国内外公开发行的高级学术期刊,中国计算机学会会刊,中国百强科技期刊,工业和信息化部优秀科技期刊,北大中文核心期刊,中国科学引文数据库(CSCD)核心期刊,中国科技论文统计源期刊(中国科技核心期刊)。
关键词
中文核心期刊
计算技术研究所
计算机科学
中国计算机学会
工业和信息化部
学术期刊
科技期刊
投稿须知
分类号
G23 [文化科学]
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职称材料
题名
人脸关键点检测研究综述
2
作者
张晓行
田启川
廉露
谭润
机构
北京建筑大学电气与信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第12期48-60,共13页
基金
北京建筑大学研究生教育教学质量提升项目(J2022012)
北京建筑大学教育教学研究项目(Y2130)
北京建筑大学混合式课程建设项目(YC23019)。
文摘
随着计算机视觉等技术的快速发展,人机交互、医疗辅助、安防监控等领域迅速崛起,人脸关键点检测作为其中一项重要任务备受关注,它可以在图像或视频中定位和检测人脸关键点,具有很高的实用价值。通过对人脸关键点检测方法研究现状的梳理和分析,将其分为传统的人脸关键点检测方法和基于深度学习的人脸关键点检测方法;对比分析了各类方法的原理及优缺点,介绍常用数据集和评价指标,全面评估了重点方法在不同数据集上的性能表现;归纳人脸关键点检测应用领域,展望其未来发展方向。
关键词
人脸关键点检测
深度学习
传统人脸关键点检测
Keywords
facial landmark detection
deep learning
traditional facial landmark detection
分类号
TP391 [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
文本核重建与扩展实现任意形状文本检测
3
作者
邓胜军
陈念年
机构
西南科技大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第9期228-236,共9页
基金
四川省科技厅重点研发项目(2021YFG0031)
四川省省级科研院所科技成果转化项目(22YSZH0021)。
文摘
基于分割的方法对自然场景中的文本进行像素级预测,大幅度提升了对任意形状文本的检测效果,但是如何有效分离相邻文本仍然是检测中的难题。目前广泛采用的方法是通过缩小文本注释边界得到文本核来分离相邻文本。然而,网络预测文本核时舍弃了文本核外大部分信息,降低了基于分割的文本检测方法的性能。为了解决这个问题,提出了一种文本核重建算法,将文本核的生成放在后处理阶段,通过网络预测的方向场将文本实例向内收缩形成文本核。同时,提出了一种文本核扩展算法用于将文本核恢复为完整的文本实例。实验表明,所提方法在Total-Text(88.66%)、CTW-1500(87.28%)和MSRA-TD500(90.65%)三个数据集上取得了相似或最好的检测性能。
关键词
场景文本检测
任意形状
文本核
Keywords
scene text detection
arbitrary shape
text kernel
分类号
TP391 [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
自适应Transformer网络下的单幅图像去雾方法
4
作者
金海波
马琳琳
田桂源
机构
辽宁工程技术大学软件学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第3期237-245,共9页
基金
国家自然科学基金面上项目(62173171)。
文摘
针对现有图像去雾方法对不同雾浓度的雾处理不完善、颜色失真、细节恢复不佳等问题,提出一种基于自适应Transformer的单图像去雾方法。该方法包括编码器、自适应Transformer、解码器三个模块。编码器将输入的图像进行局部特征提取,得到细节特征。为更好地对不同雾浓度进行提取,提出自适应Transformer,自适应Transformer可以在提取全局特征的基础上,自适应提取不同尺度颗粒雾度特征。解码器用于图像进行恢复与重建。该方法在SOTS室外测试集进行实验,其PSNR为27.45 dB,SSIM为0.954 6,与对比方法中最高的相比分别提高0.43 dB和0.005 3,从而验证出该方法取得了较好的客观结果。此外主观方面去雾图像有效改善了颜色失真,以及不同雾浓度处理不理想的问题。
关键词
图像去雾
TRANSFORMER
特征提取
注意力机制
Keywords
image dehazing
Transformer
feature extraction
attention mechanism
分类号
TP391 [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
基于改进YOLO v8的行李追踪技术
5
作者
曹超
顾幸生
机构
华东理工大学信息科学与工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第9期151-158,共8页
基金
国家自然科学基金(61973120)。
文摘
在机场行李分拣场景下,传统多目标追踪算法存在目标ID切换率高和目标轨迹误报率高的问题。提出一种基于改进YOLO v8和ByteTrack算法的行李追踪技术。增加了CBAM模块,替换ADH解耦头以及改变训练时的损失函数,增加了检测精度,加强了目标特征的判别性,降低目标的ID切换率。在Byte数据关联中进行了GSI插值后处理,不仅利用了高分框和低分框,也使得长时间遮挡后的追踪效果得到保证,降低了因遮挡产生的ID错误切换。在机场行李分拣数据集上,MOTA和IDF1分别达到了89.9%和90.3%,有了较为明显的提升,能稳定地实现对行李箱ID的追踪。
关键词
机场行李分拣
多目标跟踪
基于检测的跟踪
YOLO
v8
ByteTrack
Keywords
airport luggage sorting
multi-target tracking
detection based tracking
YOLO v8
ByteTrack
分类号
TP391 [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
基于深度学习的对话情绪生成研究综述
6
作者
周钰童
马志强
许璧麒
贾文超
吕凯
刘佳
机构
内蒙古工业大学数据科学与应用学院
内蒙古工业大学内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研究中心
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第7期13-25,共13页
基金
国家自然科学基金(62166029)
内蒙古自治区自然科学基金(2019MS06004)
+3 种基金
内蒙古自治区科技成果转化专项资金项目(2020CG0073)
内蒙古自治区科技重大专项(2019ZD015)
内蒙古自治区关键技术攻关计划项目(2019GG273)
自治区直属高校基本科研业务费项目(JY20220074,JY20220420,JY20220268)。
文摘
情绪生成是人工情感计算研究中的子任务,在对话系统中情绪生成任务旨在生成待回复话语中的情绪类别。对话情绪生成可以推动对话情绪理解和对话表达研究,同时在智能闲聊机器人、情绪安慰、推荐系统和人机情感交互等诸多智能化领域具有重要的理论意义和实际应用价值。得益于深度神经网络在自然语言处理领域的优异表现,基于深度学习的对话系统情绪生成受到越来越多研究人员的关注。总结目前基于深度学习的对话情绪生成相关工作,现阶段利用深度学习的对话系统情绪生成相关研究主要包含三方面内容:情绪感知、情绪预测和情绪决策。简要介绍了一些常用的情绪对话数据集,最后对该任务当前问题进行了归纳概况并展望未来发展趋势。
关键词
对话情绪生成
人工情感
深度学习
Keywords
emotion generation in conversation
artificial emotions
deep learning
分类号
TP391 [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
面向高密度交通场景的自动驾驶运动规划
7
作者
肖雨微
姚溪子
胡学敏
罗显志
机构
湖北大学计算机与信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
2024年第14期114-122,共9页
基金
国家自然科学基金面上项目(62273135)
湖北省自然科学基金(2021CFB460)
+1 种基金
湖北省大学生创新创业训练计划基金(S202210512030,S202110512065)
湖北大学大学生创新创业训练计划基金(X202110512086)。
文摘
针对现有自动驾驶运动规划方法在提取状态信息时忽略了周边车辆交互、在高密度交通场景下规划效果不理想的问题,提出了一种联合图神经网络和深度强化学习的运动规划模型。基于图神经网络提出了一种自动驾驶车辆的交互式特征提取方法,再基于双延迟深度确定性策略梯度(twin delayed deep deterministic policy gradient,TD3)算法从交互式特征中预测车辆的动作,从而实现运动规划。将所提模型与目前自动驾驶运动规划模型LSTM+TD3、TD3及深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)模型进行对比,在PGDrive驾驶模拟器中进行训练和测试的实验结果表明,在高密度交通场景中,所提方法的训练奖励值和测试成功率相比于对比方法提升了约36%、43%、23%及13、19、53个百分点。表明所提方法能有效解决自动驾驶周边车辆的交互式信息感知问题,更好地实现自动驾驶运动规划。
关键词
自动驾驶
运动规划
交互式特征
图神经网络
强化学习
Keywords
autonomous driving
motion planning
interactive feature
graph neural network
reinforcement learning
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
面向小目标的多空间层次安全帽检测
8
作者
李嘉信
胡杨
黄协舟
李洪均
机构
南通大学信息科学技术学院
南通大学张謇学院
南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第6期230-237,共8页
基金
国家自然科学基金(61976120)
南京大学计算机软件新技术国家重点实验室基金(KFKT2019B015)
+2 种基金
江苏省产学研合作项目(BY2021349)
南通市科技计划资助项目(JC2021131)
江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX21_3084)。
文摘
由于目标视频中存在目标小、距离远等影响检测效果的因素,对小目标的捕捉难度较大,提出一种面向小目标的多空间层次安全帽佩戴检测算法,该算法将在Yolov5s的网络模型基础上进行个性化改进。设计一种多空间注意力模块,从不同角度考虑空间特征的效果并加以融合,加强显著性特征的空间位置关系;融合多空间尺度的特征,同时结合特征提取过程中的多种特征,适应对不同空间层次目标的捕捉,提高对小目标的检测能力;利用数据增强提高数据集的泛用性,使训练目标适应更多样的情景;优化损失函数,增强回归能力,提高训练效果。实验结果表明,所提算法的平均准确率达到91.5%,明显地减少了漏检情况。除此之外,将其部署到实际施工现场,展现了出对小目标优越的检测性能,具有极大的应用价值。
关键词
安全帽检测
Yolov5s
多空间注意力模块
数据增强
多空间尺度融合
Keywords
helmet detection
Yolov5s
multi-spatial attention module
data augmentation
multi-spatial scale fusion
分类号
TP391 [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
局部加全局视角遮挡人脸表情识别方法
9
作者
南亚会
华庆一
机构
西北大学信息科学与技术学院
吕梁学院计算机科学与技术系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第13期180-189,共10页
基金
山西省教育厅研究生教育教学改革课题(2022YJJG310)
山西省教育厅高等学校教学改革创新项目(J20221157)
+1 种基金
吕梁市重点研发项目(2023GXYF20,2022GXYF17,2022GXYF16)
山西省基础研究计划(自由探索类)项目(202303021212504)。
文摘
实际场景中各种遮挡增加了表情识别难度。为此,提出一种滑块局部加权卷积注意力和全局注意力池化的视觉Transformer结合的方法来解决遮挡问题。利用主干网络提取表情特征图,将表情特征图裁剪成多个区域块,利用局部Patch注意力单元通过自适应计算局部特征的注意力权重来感知被遮挡的区域,提取表情局部特征。同时,表情特征图转换成Patch块,通过Patch级和Token级注意力池化的视觉Transformer,从全局角度捕获Patch块之间的相互作用和相关性。引导模型强调最具区别性的特征,而忽略遮挡减少不相关特征的影响。在三个表情数据集及其遮挡子集和一个遮挡数据集上进行实验,结果表明所提模型在遮挡表情识别上优于现有方法。
关键词
遮挡人脸表情识别
滑块局部卷积注意力
Patch注意力池化
Token注意力池化
vision
Transformer
Keywords
occlusion facial expression recognition
slider local convolution attention
Patch attention pooling
Token attention pooling
vision Transformer
分类号
TP391.41 [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
基于量子生成对抗网络的数据重构
10
作者
江奕达
王明明
机构
西安工程大学计算机科学学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第5期156-164,共9页
基金
陕西省自然科学基础研究计划一般项目(面上)(2019JM-291)。
文摘
使用神经网络实现数据重构是人工智能领域一项十分重要的研究课题。生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)作为近年来人工智能的热门算法,在完成数据重构任务中有较好的表现。量子计算作为一种能够加速经典计算的新型计算模式,正不断地与经典人工智能算法相融合。其中,量子生成对抗网络(quantum generative adversarial network,QGAN)在图像相关任务中具有良好的表现,但是量子模型的拟合能力还有待提高。故此,提出了一种基于GAN框架的量子-经典混合生成对抗网络(Q-CGAN)用于实现数据重构任务。该框架利用经典网络的非线性提高拟合效果,利用量子特性提供量子加速。使用MNIST手写数据集对比验证了量子模型和混合模型的重构效果,结果显示,Q-CGAN较纯量子生成器在数据重构过程中具有更好的表现。此外,还研究了混合模型中使用不同量子编码方案和不同参数化量子线路对数据重构效果的影响。
关键词
量子计算
混合生成对抗网络
数据重构
Keywords
quantum computing
hybrid generative adversarial network
data reconstruction
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
融入注意力机制的小样本遥感图像场景分类
被引量:
1
11
作者
张多纳
赵宏佳
鲁远耀
崔健
张宝昌
机构
北方工业大学信息学院
北京航空航天大学人工智能研究院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第4期173-182,共10页
基金
国家自然科学基金(62201010,U20B2042,61971007,61571013)
北京市教育委员会科研计划项目(KM202310009003)
北方工业大学科研启动基金。
文摘
遥感图像场景分类是计算机视觉领域的热点研究方向,对遥感图像场景及其语义理解意义重大。目前,基于深度学习的遥感图像场景分类方法在该领域占据主导地位。然而实际应用场景面临着样本数据较少、模型泛化能力较差的问题,致使基于深度学习的遥感图像场景分类方法实现难度较大,性能大幅下降。针对上述难点,提出了基于注意力机制的小样本遥感图像场景分类方法,设计了一种双分支判别结构进行相似性度量。该方法基于元学习训练策略对数据集进行任务制划分;为最大限度保留遥感图像中的特征分布,对输入图像进行重叠分块;在特征提取网络中引入轻量级注意力模块,降低过拟合风险并保证判别性特征的获取;在EMD(earth mover’s distance)距离的基础上设计添加双分支相似性度量模块,提升分类器的判别能力。实验结果表明,相较于经典小样本学习方法,所提出的小样本遥感图像场景分类方法能够显著提升分类性能。
关键词
遥感图像场景分类
小样本学习
元学习
注意力机制
双分支判别
Keywords
remote sensing scene classification
few-shot learning
meta-learning
attention mechanism
dual-branches similarity measurement
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于YOLOv5s室内目标检测轻量化改进算法研究
被引量:
1
12
作者
牛鑫宇
毛鹏军
段云涛
娄晓恒
机构
河南科技大学机电工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第3期109-118,共10页
基金
洛阳市科技重大专项(2101018A)。
文摘
针对现有室内目标检测算法,存在结构复杂,计算量以及模型参数量过大等问题,难以部署到计算能力有限的室内机器人平台,实现高效的目标检测。为解决这一问题,提出了一种改进的YOLOV5s轻量化检测算法。该方法采用ShuffleNetv2作为主干特征提取网络,并且在改进的主干网络基础上采用CA注意力机制,同时在颈部网络中采用GSConv和VOV-GSCSP模块。最后引入边框回归损失函数EIOU加快网络收敛。研究结果表明,改进后的目标检测算法,模型计算量减少了68.75%,模型参数量减少了62.2%,权重文件减少了59.7%,平均精确率mAP均值为0.653,改进后的目标检测模型能够在保证轻量化的同时保证检测精度。
关键词
YOLOv5s
轻量化
ShuffleNetv2网络
CA注意力机制
GSConv模块
VOV-GSCSP模块
EIOU损失函数
Keywords
YOLOv5s
light weight
ShuffleNetv2
CA attention mechanism
GSConv module
VOV-GSCSP module
EIOU loss function
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
基于任务转化的事件抽取通用框架
13
作者
李健
胡瑞娟
张克亮
刘海砚
机构
战略支援部队信息工程大学洛阳校区
战略支援部队信息工程大学
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第15期133-142,共10页
基金
国家自然科学基金(11590771)。
文摘
论元分散、多重事件和论元重叠是事件抽取长期面临的挑战,许多任务还存在触发词或位置标注缺失的情况。对此,提出一种基于任务转化的事件抽取通用框架,包括任务转化、关系抽取和事件预测3个模块。有触发词和无触发词的标注事件分别被转化为不同形式的关系三元组;这些三元组将与原始文本一起作为关系抽取模型的训练数据;事件预测时先从输入文本中抽取三元组,再将它们还原为目标事件。对于训练语料中位置标注缺失的情况,设计了基于最短距离的论元定位算法。该框架在ChFinAnn数据集上取得81.6%的平均F1值,在DuEE-Fin数据集上的F1值为72.04%(在线提交结果),均达到目前的SOTA水平。实验结果表明,该框架不仅可以显著提高事件抽取效果,而且具有广泛的适应能力。
关键词
事件抽取
通用框架
任务转化
论元定位
Keywords
event extraction
general framework
task transformation
argument positioning
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
动态储位分配策略下仓储作业能耗优化调度
被引量:
3
14
作者
方磊
吉卫喜
彭威
冯晨
机构
江南大学机械工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第4期303-311,共9页
基金
山东省重大科技创新工程基金(2019JZZY020111)。
文摘
针对堆垛机式自动化立体仓库能耗优化任务调度问题,提出了一种动态储位分配策略下的任务调度集成优化方法。该策略允许在当前任务执行批次内重用拣货产生的空库位,产生了任务顺序约束;并结合不同运动状态下堆垛机的运行时间计算差异,建立了复合指令下以堆垛机任务总能耗最低为目标的调度模型。依据模型的特点,提出了一种改进帝国竞争算法进行求解。该算法通过设置校正机制使优化解能够满足任务顺序约束,并引入外来种群入侵的概念来避免算法陷入“早熟”。最后通过两组数据对提出的任务调度算法进行了验证,实验结果表明,改进算法在能耗和任务执行效率方面优于其他方法,能够有效减少堆垛机作业过程能耗,提升作业效率。
关键词
动态储位分配策略
校正机制
入侵机制
改进帝国竞争算法
Keywords
dynamic storage allocation strategy
correction mechanism
intrusion mechanism
improved imperialist competitive algorithm
分类号
TP315 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于超像素随机擦除的长时行人重识别
15
作者
李国栋
郭立君
机构
宁波大学信息科学与工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第10期221-226,共6页
基金
浙江省公益性技术研究项目(LGF21F020008)。
文摘
现有的行人重识别往往依赖于一个假设,即行人不会更换他的服装。不幸的是,这种假设可能不适用于长时行人重识别。在长时间捕获的行人数据集中,行人的服装经常发生变化。目前主流的行人重识别方法在长时行人重识别中往往会失效,其识别精度会大幅度下降。针对长时行人重识别中的服装变化的情况,提出了一种超像素随机擦除算法。该算法首先选取可能为服装区域的超像素,再用随机值擦除其中像素,并且擦除前后的图像都会被输入至骨干网络进行训练。还对擦除前后模型输出特征用深度均方差损失进行约束,从而强制模型学习与服装无关的特征。实验表明,该方法能够有效地应对长时行人重识别中行人换装问题,与之前的方法相比,识别精度有较大提升。
关键词
行人重识别
超像素
随机擦除
换装
长时行人重识别
Keywords
person re-identification
superpixel
random erasing
cloth-changing
long-term person re-identification
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
YOLOv5的改进算法及其在自动驾驶多目标检测的应用研究
被引量:
3
16
作者
宋绍剑
夏海姐
李刚
机构
广西大学电气工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第15期68-75,共8页
基金
国家自然科学基金(61863003)
广西自然科学基金(2016GXNSFAA380327)。
文摘
车辆、行人等交通参与者的实时检测是自动驾驶汽车与外界环境实现信息交互的重要环节,而在复杂天气条件下多目标检测精度低仍是一个挑战性问题。提出了一种YOLOv5的改进算法及其在自动驾驶多目标检测的应用方法。该方法采用K-means++算法对数据集中的目标样本聚类,以获得更符合不同目标尺度的锚框,提高多目标定位及其实体分割的精度;在原YOLOv5的骨干网络中添加Coordinate Attention(坐标注意力)模块,以提高模型的特征提取能力;将原YOLOv5网络中的PANet(路径聚合网络)结构替换为BiFPN(双向特征金字塔)结构,实现自上而下与自下而上的深浅层特征双向融合,提高模型对不同尺度目标的整体检测精度。对比实验结果表明:改进后的YOLOv5算法获得了更好的性能,目标检测的mAP达到了92.2%,比改进前的YOLOv5算法提升了8.47%。
关键词
目标检测
YOLOv5
自动驾驶
双向特征金字塔
坐标注意力
Keywords
object detection
YOLOv5
automatic driving
bidirectional feature pyramid network
coordinate attention
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于生物信息学的蛋白质功能预测研究综述
17
作者
李昕晖
钱育蓉
岳海涛
胡月
陈嘉颖
冷洪勇
马梦楠
机构
新疆大学软件学院
新疆大学新疆维吾尔自治区信号检测与处理重点实验室
新疆大学软件工程重点实验室
新疆大学未来技术学院合成生物学实验室
新疆大学生命科学与技术学院生物工程系
北京理工大学计算机学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第16期50-62,共13页
基金
新疆维吾尔自治区自然科学基金(2021D01C083)
新疆维吾尔自治区科技厅国际合作项目(2020E01023)
+2 种基金
新疆维吾尔自治区科技计划青年科学基金(2022D01C83)
国家部委重大专项
国家自然科学基金(62266043,61966035)。
文摘
蛋白质功能预测任务旨在为缺失功能标签的蛋白质数据提供功能注释,随着蛋白质测序技术的发展,数据库中蛋白质数量迅速增长,由于蛋白质数据的复杂性和多元性,蛋白质功能预测任务极具挑战,受到研究人员的密切关注。梳理了机器学习在蛋白质功能预测中的发展历程;对近年来的蛋白质功能预测方法进行归类与总结,分析各类算法之间的异同;最后对蛋白质功能预测存在的问题进行讨论,并对该领域的未来研究进行展望。
关键词
蛋白质功能预测
蛋白质序列
机器学习
生物计算
生物信息学
Keywords
protein function prediction
protein sequences
machine learning
biocomputing
bioinformatics
分类号
TP391 [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
亲缘关系约束下的青少年人脸年龄合成研究
18
作者
林霞
李建微
机构
福州大学物理与信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第22期166-173,共8页
基金
国家自然科学基金面上项目(32071776)
福建省自然科学基金面上项目(2020J01465)。
文摘
年龄合成生成逼真的人脸图像可以有效地提高跨年龄人脸验证准确率,对寻找走失人口有着重要的意义,但是青少年颅骨复合体未发育完全,使得面向青少年的年龄合成十分困难。因此提出了一种面向青少年的端到端的年龄合成模型。通过StyleGAN保留人脸的语义信息,在人脸编码特征上添加年龄通道实现年龄的转化,引入亲缘特征匹配模块引导青少年的面部老化,将亲缘特征匹配率加入损失函数参与训练。该算法模型可以在保持个体身份信息的同时,实现平滑的年龄合成,生成逼真的人脸图像。该模型不仅提升了视觉效果,并且实验表明该模型跨年龄人脸验证准确率达到95.3%,身份召回率达到92.7%,年龄合成平均年龄误差减少4年,较现有算法有较好的提升。
关键词
年龄合成
StyleGAN
亲缘特征匹配
跨年龄人脸验证
Keywords
age synthesis
StyleGAN
kinship verification
cross-age face verification
分类号
TP391 [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
案件要素异构图的舆情新闻抽取式摘要
19
作者
李刚
余正涛
黄于欣
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
昆明理工大学云南省人工智能重点实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第4期112-119,共8页
基金
国家重点研发计划(2018YFC0830105,2018YFC0830100)
国家自然科学基金(61972186,61762056,61472168)
+3 种基金
云南省重大科技专项计划(202002AD080001)
云南省高新技术产业专项(201606)
云南省基础研究专项面上项目(202001AT070046,202001AT070047)
云南省应用基础研究计划重点项目(2019FA023)。
文摘
案件舆情摘要是指从与司法案件相关的舆情信息中抽取与案件相关的句子作为摘要。在案件舆情文本中通常包含如涉案人员、案发地点等案件要素,这些案件要素对于摘要生成有着重要的指导意义。因此,针对案件舆情文本的特点,提出一种基于案件要素异构图的抽取式摘要模型。首先通过基于图注意力机制融入案件要素的方法,构建一个由句子节点、词节点和案件要素节点组成的异构图,来捕捉句子间的关联关系,最后对句子进行分类,生成摘要。在基于百度百科构建的案件舆情数据集上进行实验,结果表明,模型相比基于注意力机制融入案件要素的方法在ROUGE-L上取得14.22个百分点的提升。
关键词
案件舆情摘要
案件要素
图注意力机制
异构图
Keywords
case public opinion summary
case elements
graph attention mechanism
heterogeneous graph
分类号
TP391 [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
结合新颖性和风险评估的内在奖励方法
被引量:
1
20
作者
赵英
秦进
袁琳琳
机构
贵州大学计算机科学与技术学院
贵州开放大学信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第5期148-154,共7页
基金
贵州省科学技术基金(黔科合基础[2020]1Y275)
贵州省科技计划项目(黔科合基础[2019]1130号)。
文摘
强化学习算法依赖于精心设计的外在奖励,然而Agent在和环境交互过程中,环境反馈给Agent的外在奖励往往是非常稀少的或延迟,这导致了Agent无法学习到一个好的策略。为了解决该问题,从新颖性和风险评估这两方面设计一个内在奖励,使Agent能充分地探索环境以及考虑环境中存在不确定性动作。该方法分为两部分,首先是新颖性描述为对当前状态-动作和转换后状态的访问次数,将具体执行的动作考虑进去;其次是动作的风险程度,风险评估从累积奖励方差考虑,来判断当前动作对状态的意义是有风险的还是无风险的。该方法在Mujoco环境下进行了评估,实验验证该方法取得了更高的平均奖励值,尤其是在外在奖励延迟的情况下,也能取得不错的平均奖励值。说明该方法能有效地解决外在奖励稀疏的问题。
关键词
强化学习
新颖性
风险评估
内在奖励
Keywords
reinforcement learning
novelty
risk assessment
intrinsic reward
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
《计算机科学与探索》投稿须知
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
2
人脸关键点检测研究综述
张晓行
田启川
廉露
谭润
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
3
文本核重建与扩展实现任意形状文本检测
邓胜军
陈念年
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
4
自适应Transformer网络下的单幅图像去雾方法
金海波
马琳琳
田桂源
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
5
基于改进YOLO v8的行李追踪技术
曹超
顾幸生
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
6
基于深度学习的对话情绪生成研究综述
周钰童
马志强
许璧麒
贾文超
吕凯
刘佳
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
7
面向高密度交通场景的自动驾驶运动规划
肖雨微
姚溪子
胡学敏
罗显志
《计算机工程与应用》
2024
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职称材料
8
面向小目标的多空间层次安全帽检测
李嘉信
胡杨
黄协舟
李洪均
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
9
局部加全局视角遮挡人脸表情识别方法
南亚会
华庆一
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
10
基于量子生成对抗网络的数据重构
江奕达
王明明
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
11
融入注意力机制的小样本遥感图像场景分类
张多纳
赵宏佳
鲁远耀
崔健
张宝昌
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024
1
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职称材料
12
基于YOLOv5s室内目标检测轻量化改进算法研究
牛鑫宇
毛鹏军
段云涛
娄晓恒
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024
1
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职称材料
13
基于任务转化的事件抽取通用框架
李健
胡瑞娟
张克亮
刘海砚
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
14
动态储位分配策略下仓储作业能耗优化调度
方磊
吉卫喜
彭威
冯晨
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023
3
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职称材料
15
基于超像素随机擦除的长时行人重识别
李国栋
郭立君
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
16
YOLOv5的改进算法及其在自动驾驶多目标检测的应用研究
宋绍剑
夏海姐
李刚
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023
3
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职称材料
17
基于生物信息学的蛋白质功能预测研究综述
李昕晖
钱育蓉
岳海涛
胡月
陈嘉颖
冷洪勇
马梦楠
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
18
亲缘关系约束下的青少年人脸年龄合成研究
林霞
李建微
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
19
案件要素异构图的舆情新闻抽取式摘要
李刚
余正涛
黄于欣
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
20
结合新颖性和风险评估的内在奖励方法
赵英
秦进
袁琳琳
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023
1
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