期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到5篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于多级注意力跳跃连接网络的行人属性识别 被引量：7
1
作者 王林 李聪会 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期314-320,共7页
行人属性识别易受视角、尺度和光照等非理想自然条件变化的影响,且某些细粒度属性识别难度较大。为此,提出一种多级注意力跳跃连接网络MLASC-Net。在网络中间层,利用敏感注意力模块在通道及空间维度上对原特征向量进行筛选加权,设计多... 行人属性识别易受视角、尺度和光照等非理想自然条件变化的影响,且某些细粒度属性识别难度较大。为此,提出一种多级注意力跳跃连接网络MLASC-Net。在网络中间层,利用敏感注意力模块在通道及空间维度上对原特征向量进行筛选加权,设计多级跳跃连接结构来融合所提取的显著性特征。在网络顶层,改进多尺度金字塔池化以融合局部特征和全局特征。在网络输出层,结合验证损失算法自适应更新损失层,加速模型的收敛并提高精度。在PETA和RAP数据集上的实验结果表明,MLASC-Net的识别准确率相较原基准网络分别提高约4.62和6.54个百分点,其在识别效果和模型收敛速度上有明显优势,同时在非理想自然条件下具有良好的泛化能力,可有效提高网络对细粒度属性的鲁棒性。 展开更多
关键词 行人属性识别 多级跳跃连接网络 敏感注意力 多尺度金字塔 残差网络
下载PDF
基于血管连通性的视网膜血管分割技术研究 被引量：3
2
作者 李瑞瑞 彭晓婷 +4 位作者 肖革新 沈莹 杜一华 赵欣媛 刘坤尧 《中国数字医学》 2020年第7期125-129,共5页
为了提高智能医疗图像处理水平,减少人工分析病理图像,节约医院成本,提出一种基于血管连通性的视网膜血管分割技术,该技术采用连接敏感注意力U-Net(connection sensitive attention U-Net,CSAU)的网络模型,设计新型神经网络结构的注意门... 为了提高智能医疗图像处理水平,减少人工分析病理图像,节约医院成本,提出一种基于血管连通性的视网膜血管分割技术,该技术采用连接敏感注意力U-Net(connection sensitive attention U-Net,CSAU)的网络模型,设计新型神经网络结构的注意门,结合提出的连接敏感损失,应用视网膜血管分割,从而实现对异常、分叉和微血管的血管分割。最后,通过在DRIVE、STARE和HRF数据集上进行测试,实验结果表明,基于血管连通性的视网膜血管分割技术可以通过对连通性和拓扑性进行建模保留细血管的连通性。 展开更多
关键词 视网膜血管分割 连接敏感缺失 连接敏感注意力U-Net
下载PDF
面向CBCT图像口腔移植骨区域分割的改进ResUNet网络
3
作者 李辉 丁德锐 +2 位作者 王凤 庄敏杰 朱天佑 《智能计算机与应用》 2023年第12期38-45,共8页
口腔移植骨区域自动分割在计算机辅助诊断中具有重要的临床意义。针对口腔移植骨区域大小不一,形状相异以及正负样本不平衡等特点,提出一种改进的ResUNet深度学习网络,实现对口腔移植骨区域的自动分割。该算法设计了一个新颖的通道敏感... 口腔移植骨区域自动分割在计算机辅助诊断中具有重要的临床意义。针对口腔移植骨区域大小不一,形状相异以及正负样本不平衡等特点,提出一种改进的ResUNet深度学习网络,实现对口腔移植骨区域的自动分割。该算法设计了一个新颖的通道敏感注意力,用来捕获所有通道特征图之间的相互依赖关系,进而使用空间注意力关注这些通道特征上感兴趣的区域,提升口腔移植骨区域分割的准确性。实验结果表明,在口腔移植骨区域自动分割任务中,本文所提算法性能均优于目前医学图像分割的主流方法。 展开更多
关键词 植骨区域分割 ResUNet 通道敏感注意力
下载PDF
基于Reformer模型的文本情感分析 被引量：2
4
作者 王珊 黄海燕 乔伟涛 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第4期1089-1095,共7页
为提高中文文本情感分析任务的准确率,优化训练时长,提出基于Reformer的文本情感分析模型。利用Reformer模型的上下文语义编码能力,充分获得文本上下文的特征,提高文本分类准确率;在Transformer模型的基础上,引入局部敏感哈希注意力机... 为提高中文文本情感分析任务的准确率,优化训练时长,提出基于Reformer的文本情感分析模型。利用Reformer模型的上下文语义编码能力,充分获得文本上下文的特征,提高文本分类准确率;在Transformer模型的基础上,引入局部敏感哈希注意力机制及可逆残差,降低模型的复杂度及内存的占用。在3个公开数据集上进行实验,实验结果表明,该模型在准确率及训练时间上均优于其它模型。 展开更多
关键词 文本情感分析 深度学习 Reformer模型 局部敏感哈希注意力机制 可逆残差
下载PDF
基于时频感知神经网络的语音频带扩展 被引量：1
5
作者 许春冬 凌贤鹏 +1 位作者 应冬文 王晶 《信号处理》 CSCD 北大核心 2021年第10期2004-2012,共9页
为了进一步提高基于深度学习的语音频带扩展性能,提出了一种基于编解码器的神经网络结构,编码器对数据进行深度特征提取,解码器进行宽带语音重构,并在编解码器中间设计了局部敏感哈希自注意力层,用于增强模型对深度特征的有效选择。编... 为了进一步提高基于深度学习的语音频带扩展性能,提出了一种基于编解码器的神经网络结构,编码器对数据进行深度特征提取,解码器进行宽带语音重构,并在编解码器中间设计了局部敏感哈希自注意力层,用于增强模型对深度特征的有效选择。编解码器内部使用了时间卷积网络,有效提升了模型对语音时序数据上下文依赖关系的学习能力。为了促进模型朝更加准确的方向训练,还提出了一种时频感知损失函数,有利于模型在时域、频域以及感知域获取窄带语音到宽带语音的最优映射解。通过主观和客观实验结果表明,该方法优于传统方法和近几年基于深度神经网络的语音频带扩展方法。 展开更多
关键词 语音频带扩展 时间卷积网络 时频感知目标损失 局部敏感哈希注意力机制
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部