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高校学生信息素质教育探析 被引量：1
1
作者 石向文 《开封教育学院学报》 2004年第4期98-99,共2页
本文概要论述了信息素质教育的重要意义,以及对高校学生进行信息素质教育的必要性、基本内容和途径。
关键词 信息化社会 知识经济 信息素质教育
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基于逐层扩张卷积的3D牙颌实例分割
2
作者 唐瑞成 成苗 +5 位作者 何莲 石向文 郭静 赵铱民 王胜朝 余快 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第S01期235-241,共7页
在计算机辅助的正畸手术规划和牙齿识别中,准确地从3D牙颌模型中分割出每颗牙齿至关重要。无需候选区域的分割方法虽然高效且易用,但存在诸多限制:在局部特征聚合时,现有方法依赖欧氏距离寻找特征空间内最近的多个网格单元,只能实现较... 在计算机辅助的正畸手术规划和牙齿识别中,准确地从3D牙颌模型中分割出每颗牙齿至关重要。无需候选区域的分割方法虽然高效且易用,但存在诸多限制:在局部特征聚合时,现有方法依赖欧氏距离寻找特征空间内最近的多个网格单元,只能实现较小的感受野,这可能导致对牙齿网格的错误预测;此外,现有方法未充分考虑3D牙颌模型的方向性和同一牙齿实例的网格单元间的潜在信息。针对上述问题,提出一种名为“逐层扩张卷积”的卷积方法,它能在有效提取特征的同时,不增加任何计算成本;同时,提出方向特征对齐模块和潜在信息挖掘模块,以进一步优化牙颌分割结果。在真实采集的3D牙颌内口扫描数据集上的实验结果表明,所提方法在总体准确率(OA)和平均交并比(mIoU)方面分别达到了98.46%和94.47%,相较于TSGCNet(Two-Stream Graph Convolutional Network),分别提升了3.27个百分点和10.45个百分点。 展开更多
关键词 3D牙颌实例分割 计算机辅助规划 感受野 局部特征聚合 牙颌方向性
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基于MobieNetV2轻量级人脸识别算法 被引量：4
3
作者 蔡啟军 彭程 石向文 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第S01期65-68,共4页
针对射频识别(RFID)会议报到系统出现漏签、替签等问题,采用一种人脸识别算法辅助报到系统解决上述人证不匹配的问题。由于会议报到系统硬件设备的内存有限,需要一个轻量级的网络模型,所以考虑将MobileNetV2网络作为人脸识别算法的研究... 针对射频识别(RFID)会议报到系统出现漏签、替签等问题,采用一种人脸识别算法辅助报到系统解决上述人证不匹配的问题。由于会议报到系统硬件设备的内存有限,需要一个轻量级的网络模型,所以考虑将MobileNetV2网络作为人脸识别算法的研究对象。由于报到系统对实时性和准确率要求比较高,所以需要提高该算法的识别速度和识别准确率,于是对MobileNetV2网络进行改进。为了进一步提高人脸识别的泛化能力和算法的收敛速度,采用自适应缩放余弦损失函数AdaCos替换Arcface损失函数进行网络训练。实验结果表明,所设计的轻量级人脸识别算法在识别准确率、识别速度、算法模型大小等方面取得了很好的效果,该算法在不失精度的前提下,完全可以满足报到系统的需求。 展开更多
关键词 图像处理 深度学习 卷积神经网络 人脸检测 人脸识别
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基于投票筛选增强自编码器的纺织品缺陷分割算法
4
作者 李俊祺 成苗 +2 位作者 张绍兵 何莲 石向文 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第S02期229-237,共9页
基于深度学习的生成式网络目前已被广泛运用于无监督缺陷检测任务中,它的训练过程仅需学习正常样本,就能将异常样本重建为正常样本,重建图像与异常样本之间的误差便可被用作识别异常的标准。但是在纺织品缺陷检测任务中,由于深度神经网... 基于深度学习的生成式网络目前已被广泛运用于无监督缺陷检测任务中,它的训练过程仅需学习正常样本,就能将异常样本重建为正常样本,重建图像与异常样本之间的误差便可被用作识别异常的标准。但是在纺织品缺陷检测任务中,由于深度神经网络具有较强的泛化性,异常区域一般会被保留在重建图像中,导致异常的漏检。为此,提出了一种基于筛选增强自编码器的轻量化生成模型。首先,通过生成模型重建待测图像;其次,在确保重建图像不会保留缺陷区域的前提下,计算它与待测图像之间的残差图;最后,对残差图进行形态学处理后得到缺陷分割的结果。实验结果表明,所提算法能有效重建纺织品纹理,从而可准确分割出缺陷区域,分割准确率、召回率和F1分数分别可达到92.32%、89.11%和90.69%,并且所提算法还能在不同纹理的纺织品上快速迁移,提升了该类产品的检测效率。 展开更多
关键词 纺织品 缺陷检测 无监督学习 自编码器 图像重建 图像分割
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工业场景下基于秩信息对YOLOv4的剪枝 被引量：1
5
作者 秦晓 成苗 +4 位作者 张绍兵 何莲 石向文 王品学 曾尚 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第5期1417-1423,共7页
在工业场景无线射频识别(RFID)实时缺陷检测任务中,为了保证检测精度以及速度常采用YOLO这类深度学习目标检测算法,然而这些算法仍然难以满足工业检测中的速度要求,且无法将相应的网络模型部署到资源受限的设备上。针对以上问题,需要对Y... 在工业场景无线射频识别(RFID)实时缺陷检测任务中,为了保证检测精度以及速度常采用YOLO这类深度学习目标检测算法,然而这些算法仍然难以满足工业检测中的速度要求,且无法将相应的网络模型部署到资源受限的设备上。针对以上问题,需要对YOLO模型进行剪枝压缩,提出了一种基于秩信息的特征信息丰富性和特征信息多样性加权融合的新型网络剪枝方法。首先,加载未剪枝模型进行推理,并在前向传播中获取滤波器对应特征图的秩信息来衡量特征信息丰富性;然后,根据不同大小的剪枝率对秩信息进行聚类或者相似度计算来衡量特征信息的多样性;最后,加权融合得到对应滤波器的重要性程度并对其进行排序后,剪除重要性排序靠后的滤波器。实验结果表明,对于YOLOv4,在剪枝率为28.87%且特征信息丰富性权重为0.75的情况下,所提方法相较于单一使用特征图秩信息的方法提高了2.6%~8.9%的平均精度均值(mAP),所提方法剪枝后的模型甚至相较于未剪枝模型提高了0.4%的mAP并减少了35.0%的模型参数,表明该方法有利于模型部署。 展开更多
关键词 无线射频识别 YOLO 网络剪枝 特征信息丰富性 特征信息多样性 秩信息
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学科馆员基本素质要求和能力要求 被引量：7
6
作者 石向文 《科技信息》 2007年第28期234-234,共1页
本文论述了网络数字化技术环境下,学科馆员必须具备的思想、专业、网络信息素质及认识、获取、创新能力。
关键词 高校图书馆 学科馆员 素质与能力
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学科馆员制度是高校图书馆发展的必然趋势 被引量：1
7
作者 石向文 《黑龙江科技信息》 2007年第11S期146-146,共1页
以探索学科馆员制度为目的,并以用户需求、职能发挥以及建立学科馆员的必要性等方面进行了论述。
关键词 高校图书馆 学科馆员 服务水平
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