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融合残差密集块自注意力机制和生成对抗网络的对抗攻击防御模型 被引量：5
1
作者 赵玉明 顾慎凯 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第3期921-929,共9页
神经网络在图像分类任务上表现优异,但它极易受添加微小扰动的对抗样本的影响,输出错误的分类结果;而目前防御方法存在图像特征提取能力不足、对图像关键区域特征关注较少的问题。针对这些问题,提出了一种融合残差密集块(RDB)自注意力... 神经网络在图像分类任务上表现优异,但它极易受添加微小扰动的对抗样本的影响,输出错误的分类结果;而目前防御方法存在图像特征提取能力不足、对图像关键区域特征关注较少的问题。针对这些问题,提出了一种融合残差密集块(RDB)自注意力机制和生成对抗网络(GAN)的攻击防御模型——RD-SA-DefGAN。该模型将GAN和投影梯度下降(PGD)攻击算法相结合,吸收PGD攻击算法生成的对抗样本进入训练样本扩充训练集,辅以条件约束稳定模型的训练过程。该模型添加了残差密集块和自注意力机制,在充分提取特征的同时,增大了关键区域特征对分类任务的贡献度。在CIFAR10、STL10和ImageNet20数据集上的实验结果表明,RD-SA-DefGAN能对对抗攻击实施有效防御,在抵御PGD对抗攻击上优于Adv.Training、Adv-BNN、Rob-GAN等防御方法。相较于结构最近似的RobGAN,在CIFAR10数据集上,RD-SA-DefGAN在扰动阈值为0.015~0.070时,防御成功率提升了5.0~9.1个百分点。 展开更多
关键词 生成对抗网络 对抗攻击 残差密集块 自注意力机制 防御模型
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基于帧间跨越光流的视频超分辨率重建网络
2
作者 刘扬 刘蓉 +2 位作者 方可 张心月 王光旭 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第4期1277-1284,共8页
面对运动幅度较大的复杂场景,当前的视频超分辨率(VSR)算法在处理长序列时无法充分利用不同距离的帧间信息,难以精确地恢复遮挡、边界和多细节区域。为解决上述问题,提出一种基于帧间跨越光流机制的VSR模型。首先,通过密集残差块(RDB)... 面对运动幅度较大的复杂场景,当前的视频超分辨率(VSR)算法在处理长序列时无法充分利用不同距离的帧间信息,难以精确地恢复遮挡、边界和多细节区域。为解决上述问题,提出一种基于帧间跨越光流机制的VSR模型。首先,通过密集残差块(RDB)提取低分辨率视频帧(LR)的浅层特征;其次,通过光流空间金字塔网络(SPyNet)以不同时间长度的跨越光流对视频帧进行运动估计和运动补偿,并通过RDB对帧间信息进行深层特征提取与矫正;最后,融合浅层特征与深层特征,并通过上采样得到高分辨率视频帧(HR)。在REDS4公开数据集上的实验结果表明,所提模型与经典的非显式运动补偿的动态上采样滤波器视频超分辨率网络(DUF-VSR)相比,峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)分别提升了1.07 dB和0.06。验证了所提模型可有效提高视频图像重建的质量。 展开更多
关键词 视频超分辨率算法 光流 运动补偿 密集残差块 深层特征
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基于双注意力的肺癌半监督学习分割网络 被引量：1
3
作者 王敏 周高希 +1 位作者 王珣 解现金 《光电子．激光》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期132-139,共8页
肺癌计算机断层扫描(computed tomography, CT)中对病灶的分割目前存在两个问题:一是病变区域的大小和形状差异大,二是标注数据量少。为了应对上述问题,提出一种用于肺癌分割的双注意力半监督学习网络(dual attention semi-supervised l... 肺癌计算机断层扫描(computed tomography, CT)中对病灶的分割目前存在两个问题:一是病变区域的大小和形状差异大,二是标注数据量少。为了应对上述问题,提出一种用于肺癌分割的双注意力半监督学习网络(dual attention semi-supervised learning network, SDA-Net)。首先,在U-Net的编码阶段加入残差-密集块(residual-dense block, RDB)进行特征提取,尽可能多地保留浅层特征。其次,在编码阶段末端利用包含位置注意力和通道注意力的双注意力机制整合同一类别特征的语义相关性,增强目标的特征表达。最后,针对标注数据量少的问题,采用双路一致性半监督学习(semi-supervised learning, SSL)的方法,使得双注意力网络同时利用标注数据和未标注数据进行训练,大幅提高了网络分割的性能。测试结果表明,所提方法的Dice相似系数、杰卡德系数、灵敏度和精确度分别达到了0.843 2、0.733 1、0.809 2和0.886 1,优于当前典型的分割算法。 展开更多
关键词 CT成像 多尺度病灶 残差-密集块 双注意力 半监督学习
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