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结合双胞胎结构与生成对抗网络的半监督遥感图像融合 被引量：4
1
作者 黄珊珊 江倩 +3 位作者 金鑫 李昕洁 冯佳男 姚绍文 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第1期92-105,共14页
针对当前遥感图像融合算法中存在的标签图像难获取和光谱畸变等问题,提出一种采用双胞胎结构的半监督遥感图像融合方法.采用了由生成器和鉴别器组成的生成对抗网络结构,其中生成器包含编码器和解码器.首先,对多光谱图像进行放大并转换到... 针对当前遥感图像融合算法中存在的标签图像难获取和光谱畸变等问题,提出一种采用双胞胎结构的半监督遥感图像融合方法.采用了由生成器和鉴别器组成的生成对抗网络结构,其中生成器包含编码器和解码器.首先,对多光谱图像进行放大并转换到HSV空间;将多光谱图像的V通道和全色图像分别送入编码器中的双胞胎网络后,通过卷积层和多重跳层连接模型来提取图像特征;然后,将获得的特征送入解码器进行图像重构;再利用鉴别器对融合后的V通道图像进行鉴别,从而获得最优融合结果;最后,将融合后的V通道与多光谱图像的H,S通道拼接起来获得最终的融合图像.另外,设计了一种复合损失函数进行模型训练.在QuickBird卫星遥感图像数据集上的实验表明,该方法有效提高了融合图像中的空间细节信息和色彩信息,与对比算法相比,其融合图像在主观视觉质量和客观评价指标上都具有一定的优势. 展开更多
关键词 遥感图像融合 双胞胎网络 条件生成对抗网络 全色图像 多光谱图像
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m^(6)AmTwins:基于深度学习和Twins网络的m^(6)A_(m)位点预测
2
作者 贾建华 陈天 +1 位作者 吴跟强 孙明炜 《中国生物化学与分子生物学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期889-895,共7页
N6,2′-O-二甲基腺苷(m^(6)Am)是一种常见的RNA分子的可逆修饰。部分研究已经说明m^(6)Am对mRNA的影响,但现阶段对m^(6)Am的生物学功能探索仍不够。所以我们提出了m^(6)AmTwins,一种新的端到端双胞胎网络,将Transformer(自动编码器)和... N6,2′-O-二甲基腺苷(m^(6)Am)是一种常见的RNA分子的可逆修饰。部分研究已经说明m^(6)Am对mRNA的影响,但现阶段对m^(6)Am的生物学功能探索仍不够。所以我们提出了m^(6)AmTwins,一种新的端到端双胞胎网络,将Transformer(自动编码器)和双向门控循环单元(Bi-GRU)有机结合,简单利用RNA序列得到RNA的检测性。相比于现有的算法,本文亮点在于利用对比学习,构建新的损失函数来训练m^(6)AmTwins模型,提高了模型的泛化能力。基于Twins网络和简单编码方案,在两组正负比为1∶10的非平衡数据集下,其独立测试集上均取得了较好的结果,马修斯相关系数(MCC)分别得到0.53和0.545。同时,为增强m^(6)AmTwins模型的鲁棒性(robustness),本文在训练集上还进行了10折交叉验证,其MCC结果分别为0.562和0.567,说明该模型具有良好的泛化能力,可为生物医学在m^(6)Am上的研究提供一定的价值。 展开更多
关键词 N6 2′-O-二甲基腺苷 特征提取 深度学习 双胞胎网络
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基于Siamese网络的目标跟踪研究
3
作者 方长江 林俊杰 《计算机科学与应用》 2021年第5期1468-1473,共6页
视觉目标跟踪是计算机视觉领域一个重要研究方向,在自动驾驶、视频监控、人机交互、医疗诊断等众多领域有着广泛的应用。随着深度学习的崛起,基于神经网络的视觉目标跟踪已成为主流研究方向,其中基于双胞胎(Siamese)网络模型的方法在目... 视觉目标跟踪是计算机视觉领域一个重要研究方向,在自动驾驶、视频监控、人机交互、医疗诊断等众多领域有着广泛的应用。随着深度学习的崛起,基于神经网络的视觉目标跟踪已成为主流研究方向,其中基于双胞胎(Siamese)网络模型的方法在目标跟踪领域表现出了优异的性能。本文将基于Siamese网络,探究不同干扰和网络结构对目标跟踪性能的影响。 展开更多
关键词 视觉目标跟踪 深度学习 双胞胎网络
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