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融合组件位置信息特征的少样本字体生成
被引量：
1
1
作者
杨娜
殷雁君
+1 位作者
张文轩
云飞
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2024年第6期1556-1565,共10页
局部组件方法实现少样本字体生成任务,通常会忽略组件位置信息对文字生成的作用,造成生成文字整体结构布局存有偏差。为了能够有效捕获组件位置信息,提出一种融合组件位置信息特征的少样本字体生成方法(CPI-Font)。提出的CPI-Font模型以...
局部组件方法实现少样本字体生成任务,通常会忽略组件位置信息对文字生成的作用,造成生成文字整体结构布局存有偏差。为了能够有效捕获组件位置信息,提出一种融合组件位置信息特征的少样本字体生成方法(CPI-Font)。提出的CPI-Font模型以MX-Font为基本框架,设计一种新的全局位置信息提取器。以坐标注意力提取全局位置信息,并通过多头组件注意力关注每个组件在全局位置信息中的不同重要程度,以捕获局部组件在整个字形中的全局位置关系特征,避免生成的字形结构产生偏差。采用公开构建的39种字体作为汉字数据集,与目前主流模型进行大量实验。实验结果显示,提出模型的LPIPS值达到0.112,FID值达到88.5,在内容和风格上的准确率分别达到83.1%、70.4%,在三个评价指标上模型均优于其他算法。结果表明,CPI-Font模型能够有效捕获组件位置信息,并具有较为先进的少样本字体生成性能。
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关键词
字体生成
全局
位置
信息
局部组件
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职称材料
基于语义一致性约束与局部-全局感知的多模态3D视觉定位
2
作者
罗寒
马浩统
+2 位作者
刘杰
严华
雷印杰
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024年第7期2203-2208,共6页
3D多模态数据稀缺,使得传统方法进行监督训练时文本与视觉特征缺乏语义一致性。同时传统方法还易忽视局部关系与全局信息,从而导致性能不佳。针对上述问题,提出了一种基于语义一致性约束与局部-全局感知的多模态3D视觉定位方法。首先,...
3D多模态数据稀缺,使得传统方法进行监督训练时文本与视觉特征缺乏语义一致性。同时传统方法还易忽视局部关系与全局信息,从而导致性能不佳。针对上述问题,提出了一种基于语义一致性约束与局部-全局感知的多模态3D视觉定位方法。首先,该方法通过蒸馏2D预训练视觉语言模型知识,帮助3D模型提取到点云-文本语义一致性特征;其次设计了局部-全局感知模块,不断补充增强候选目标特征,以更精确匹配目标。在现有的3D视觉定位数据集ScanRefer上进行的实验表明,该方法在Acc@0.25 IoU和Acc@0.5 IoU两个指标上分别达到了50.53%和37.67%,超越了现有大多数3D视觉定位算法,证实了该方法的有效性。
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关键词
3D视觉定位
多模态
特征一致性约束
局部关系
全局
位置
信息
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职称材料
题名
融合组件位置信息特征的少样本字体生成
被引量：
1
1
作者
杨娜
殷雁君
张文轩
云飞
机构
内蒙古师范大学计算机科学技术学院
出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2024年第6期1556-1565,共10页
基金
内蒙古自治区自然科学基金(2021LHMS06009)。
文摘
局部组件方法实现少样本字体生成任务,通常会忽略组件位置信息对文字生成的作用,造成生成文字整体结构布局存有偏差。为了能够有效捕获组件位置信息,提出一种融合组件位置信息特征的少样本字体生成方法(CPI-Font)。提出的CPI-Font模型以MX-Font为基本框架,设计一种新的全局位置信息提取器。以坐标注意力提取全局位置信息,并通过多头组件注意力关注每个组件在全局位置信息中的不同重要程度,以捕获局部组件在整个字形中的全局位置关系特征,避免生成的字形结构产生偏差。采用公开构建的39种字体作为汉字数据集,与目前主流模型进行大量实验。实验结果显示,提出模型的LPIPS值达到0.112,FID值达到88.5,在内容和风格上的准确率分别达到83.1%、70.4%,在三个评价指标上模型均优于其他算法。结果表明,CPI-Font模型能够有效捕获组件位置信息,并具有较为先进的少样本字体生成性能。
关键词
字体生成
全局
位置
信息
局部组件
Keywords
font generation
global position information
local component
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
基于语义一致性约束与局部-全局感知的多模态3D视觉定位
2
作者
罗寒
马浩统
刘杰
严华
雷印杰
机构
四川大学电子信息学院
中国科学院光电技术研究所中国科学院光束控制重点实验室
中国电子科技集团公司第十研究所航空电子信息系统技术重点实验室
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024年第7期2203-2208,共6页
基金
国家自然科学基金面上项目(62276176)。
文摘
3D多模态数据稀缺,使得传统方法进行监督训练时文本与视觉特征缺乏语义一致性。同时传统方法还易忽视局部关系与全局信息,从而导致性能不佳。针对上述问题,提出了一种基于语义一致性约束与局部-全局感知的多模态3D视觉定位方法。首先,该方法通过蒸馏2D预训练视觉语言模型知识,帮助3D模型提取到点云-文本语义一致性特征;其次设计了局部-全局感知模块,不断补充增强候选目标特征,以更精确匹配目标。在现有的3D视觉定位数据集ScanRefer上进行的实验表明,该方法在Acc@0.25 IoU和Acc@0.5 IoU两个指标上分别达到了50.53%和37.67%,超越了现有大多数3D视觉定位算法,证实了该方法的有效性。
关键词
3D视觉定位
多模态
特征一致性约束
局部关系
全局
位置
信息
Keywords
3D visual grounding
multi-modal
feature alignment
local relationship
global location information
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合组件位置信息特征的少样本字体生成
杨娜
殷雁君
张文轩
云飞
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2024
1
下载PDF
职称材料
2
基于语义一致性约束与局部-全局感知的多模态3D视觉定位
罗寒
马浩统
刘杰
严华
雷印杰
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024
0
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