7781.
目的 图像超分辨率重建的目的是将低分辨率图像复原出具有更丰富细节信息的高分辨率图像。近年来,基于Transformer的深度神经网络在图像超分辨率重建领域取得了令人瞩目的性能,然而,这些网络往往参数量巨大、计算成本较高。针对该问题,设计了一种轻量级图像超分辨率重建网络。方法 提出了一种轻量级图像超分辨率的蓝图可分离卷积Transformer网络（blueprint separable convolution Transformer network,BSTN）。基于蓝图可分离卷积（blueprint separable convolution,BSConv）设计了蓝图前馈神经网络和蓝图多头自注意力模块。然后设计了移动通道注意力模块（shift channel attention block,SCAB）对通道重点信息进行加强,包括移动卷积、对比度感知通道注意力和蓝图前馈神经网络。最后设计了蓝图多头自注意力模块（blueprint multi-head self-attention block,BMSAB）,通过蓝图多头自注意力与蓝图前馈神经网络以较低的计算量实现了自注意力过程。结果 本文方法在4个数据集上与10种先进的轻量级超分辨率方法进行比较。客观上,本文方法在不同数据集上取得了不同程度的领先,并且参数量和浮点运算量都处于较低水平。当放大倍数分别为2、3和4时,在Set5数据集上相比SOTA（state-of-theart）方法,峰值信噪比（peak signal to noise ratio,PSNR）分别提升了0.11dB、0.16dB和0.17dB。主观上,本文方法重建图像清晰,模糊区域小,具有丰富的细节。结论 本文所提出的蓝图可分离卷积Transformer网络BSTN以较少的参数量和浮点运算量达到了先进水平,能获得高质量的超分辨率重建结果。… … 相似文献
7782.
7783.
7784.
7785.
目的 肺部肿瘤早期症状不典型易导致错过最佳治疗时间,有效准确的肺部肿瘤检测技术在计算机辅助诊断中变得日益重要,但在肺部肿瘤PET/CT（positron emission computed tomography/computed tomography）多模态影像中,肿瘤与周围组织粘连导致边缘模糊和对比度低,且存在病灶区域小、大小分布不均衡等问题。针对上述问题,提出一种跨模态注意力YOLOv5（cross-modal attention you only look once v5,CA-YOLOv5）的肺部肿瘤检测模型。方法 首先,在主干网络中设计双分支并行的自学习注意力,利用实例归一化学习比例系数,同时利用特征值与平均值之间差值计算每个特征所包含信息量,增强肿瘤特征和提高对比度;其次,为充分学习多模态影像的多模态优势信息,设计跨模态注意力对多模态特征进行交互式学习,其中Transformer用于建模深浅层特征的远距离相互依赖关系,学习功能和解剖信息以提高肺部肿瘤识别能力;最后,针对病灶区域小、大小分布不均衡的问题,设计动态特征增强模块,利用不同感受野的多分支分组扩张卷积和分组可变形卷积,使网络充分高效挖掘肺部肿瘤特征的多尺度语义信息。结果 在肺部肿瘤PET/CT数据集上与其他10种方法进行性能对比,CA-YOLOv5获得了97.37%精度、94.01%召回率、96.36%mAP（mean average precision）和95.67%F1的最佳性能,并且在同设备上训练耗时最短。在LUNA16（lung nodule analysis 16）数据集中本文同样获得了97.52%精度和97.45%mAP的最佳性能。结论 本文基于多模态互补特征提出跨模态注意力YOLOv5检测模型,利用注意力机制和多尺度语义信息,实现了肺部肿瘤检测模型在多模态影像上的有效识别,使模型识别更加准确和更具鲁棒性。… … 相似文献
7786.
现有基于学习的立体匹配算法具有一定局限性,通常特征提取部分使用的常规卷积倾向于捕捉外观信息,忽略了结构信息的提取,并且由于卷积感受野的限制,这些算法在弱纹理、重复纹理等病态区域性能较差.为此本文提出了一种融合梯度信息及全局代价聚合的立体匹配网络模型(GFGANet).首先,设计了… … 相似文献
陶洋;欧双江;唐函;周婉怡 《小型微型计算机系统》2024,45(4):865-872
7787.
7788.
Crash(程序崩溃)分析是漏洞挖掘与利用的关键阶段,精准的crash分类是crash分析和漏洞利用的前提.针对现有的Linux内核crash存在大量重复的问题,本文提出一种对象驱动的Linux内核crash分类方法.该方法将内核crash与内核对象的关系建模为二部图结构,从而将… … 相似文献
7789.
7790.
7791.
目的 图像级弱监督语义分割方法利用类别标签训练分割网络,可显著降低标注成本。现有方法大多采用类激活图定位目标物体,然而传统类激活图只能挖掘出物体中最具辨识性的区域,直接将其作为伪标签训练的分割网络精度较差。本文提出一种显著性引导的弱监督语义分割算法,可在获取更完整类激活图的基础上… … 相似文献
7792.
7793.
7794.
7795.
目的 卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）和自注意力（self-attention,SA）在多媒体应用领域已经取得了巨大的成功。然而,鲜有研究人员能够在图像修复任务中有效地协调这两种架构。针对这两种架构各自的优缺点,提出了一种关联学习的方式以综合利用两种方法的优点并抑制各自的不足,实现高质高效的图像修复。方法 本文结合CNN和SA两种架构的优势,尤其是在特定的局部上下文和全局结构表示中充分利用CNN的局部感知和平移不变性,以及SA的全局聚合能力。此外,图像的降质分布揭示了图像空间中退化的位置和程度。受此启发,本文在背景修复中引入退化先验,并据此提出一种动态关联学习的图像修复方法。核心是一个新的多输入注意力模块,将降质扰动的消除和背景修复关联起来。通过结合深度可分离卷积,利用CNN和SA两种架构的优势实现高效率和高质量图像修复。结果 在Test1200数据集中进行了消融实验以验证算法各个部分的有效性,实验结果证明CNN和SA的融合可以有效提升模型的表达能力;同时,降质扰动的消除和背景修复关联学习可以有效提升整体的修复效果。本文方法在3个图像修复任务的合成和真实数据上与其他10余种方法进行了比较,提出的方法取得了显著的提升。在图像去雨任务上,本文提出的ELF（image deeraining meets association learning and Transformer）方法在合成数据集Test1200上,相比于MPRNet（multi-stage progressive image restoration network）,PSNR（peaksignal-to-noise ratio）值提高0.9dB;在水下图像增强任务上,ELF在R90数据集上超过Ucolor方法4.15dB;在低照度图像增强任务上,相对于LLFlow（flow-based low-light image enhancement）算法,ELF获得了1.09dB的提升。结论 本文方法在效果和性能上具有优势,在常见的图像去雨、低照度图像增强和水下图像修复等任务上优于代表性的方法。… … 相似文献
7796.
基于大数据机器学习的智能软件研发过程需要综合运用软件工程、数据与领域知识工程、机器学习等多方面的知识和工具,涉及的研究主题和人员角色众多,技术实现手段复杂、研发难度大. 面向智能软件的需求工程需要面对领域知识、业务知识、数据科学交织带来的挑战. 然而,如何将领域知识和端到端的机器学习技术恰当地融合到给定的业务流程之中,以及如何应对工业、医疗等高可信要求场景中的可解释性需求,仍是亟待探索的重要研究问题. 调研了近年来面向机器学习应用的需求工程研究文献,对该领域的发展现状、核心问题和代表性方法进行综述. 提出了面向机器学习应用的可解释性需求分析框架. 基于该框架,通过一个工业智能应用案例分析了未来待研究的重要问题,展望了可行的研究路径.
… … 相似文献7797.
在自然语言处理(NLP)的细粒度情感分析问题中,为探索携带结构偏差的预训练语言模型(PLM)对端到端式情感三元组抽取任务的影响,解决方面语义特征依赖容错率低的问题,结合方面感知注意力机制和图卷积网络(GCN),提出用于方面情感三元组抽取任务的方面感知注意力增强图卷积网络(AE-G… … 相似文献
7798.
7799.
7800.
关于我们 |
广告服务 |
商务洽谈 |
联系我们 |
免责条款 |
隐私声明 |
网站导航
网站版权所有：中国科学院软件研究所 京ICP备09084417号-9
地址：北京海淀区中关村南四大街4号 邮编：100190 电话：010-62562563 E-mail ： cj_mail@jscas.ac.cn
本系统由:北京勤云科技发展有限公司提供技术支持
网站版权所有：中国科学院软件研究所 京ICP备09084417号-9
地址：北京海淀区中关村南四大街4号 邮编：100190 电话：010-62562563 E-mail ： cj_mail@jscas.ac.cn
本系统由:北京勤云科技发展有限公司提供技术支持
