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融合图卷积与Transformer的三维人体姿态估计网络
1
作者 闫永杰 李敏奇 《自动化应用》 2024年第13期71-75,86,共6页
两阶段的3D人体姿态估计方法因先进的2D姿态检测器而取得了显著进步,但深度信息的歧义性仍使这项任务极具挑战性。为解决此难题,提出了MGCNTrans的3D人体姿态估计网络。该方法采用2D-3D的提升策略。MGCNTrans网络融合了Transformer网络... 两阶段的3D人体姿态估计方法因先进的2D姿态检测器而取得了显著进步,但深度信息的歧义性仍使这项任务极具挑战性。为解决此难题,提出了MGCNTrans的3D人体姿态估计网络。该方法采用2D-3D的提升策略。MGCNTrans网络融合了Transformer网络和空间通道图卷积网络的优势。该模型以多帧数据为输入,利用周围帧的信息来约束当前帧的姿态估计。在特征学习方面,图卷积网络被用于学习人体关节之间的物理连接关系,捕捉局部的空间特征。而Transformer网络则挖掘关节之间的隐式关系,提供全局的上下文信息。为提升模型性能,图卷积层融合了空间层和通道层,促使节点在局部和全局范围内更好地进行交互,增加特征多样性,并更准确地估计人体姿态。结果表明,MGCNTrans网络在3D人体姿态估计任务上取得了优越性能,证明了其有效性和先进性。 展开更多
关键词 三维人体姿态估计 图卷积网络 transformer网络
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基于主题交互图的案件话题摘要 被引量：1
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作者 黄于欣 余正涛 +2 位作者 郭军军 于志强 高凡雅 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期1796-1810,共15页
从案件相关的话题评论中生成简短的话题描述对于快速了解案件舆情有着重要作用,其可以看做是基于用户评论的多文档摘要任务.然而用户评论中含有较多噪声且生成摘要所需的重要信息分散在不同的评论句中,直接基于序列模型容易生成错误或... 从案件相关的话题评论中生成简短的话题描述对于快速了解案件舆情有着重要作用,其可以看做是基于用户评论的多文档摘要任务.然而用户评论中含有较多噪声且生成摘要所需的重要信息分散在不同的评论句中,直接基于序列模型容易生成错误或不相关的摘要.为了缓解上述问题,提出一种基于主题交互图的案件话题摘要方法,将嘈杂的用户评论组织为主题交互图,利用图来表达不同用户评论之间的关联关系,从而过滤重要的用户评论信息.具体来说,首先从评论句中抽取案件要素,然后构造以案件要素为节点,包含案件要素的句子为内容的主题交互图;然后利用图Transformer网络生成图中节点的表征,最后生成简短的话题描述.在收集的案件话题摘要数据集上的实验结果表明,所提方法是一种有效的数据选择方法,能够生成连贯、事实正确的话题摘要. 展开更多
关键词 案件话题摘要 用户评论 主题交互图 案件要素 图transformer网络
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多通道稀疏图变换网络用于早期阿尔茨海默病识别 被引量：1
3
作者 邱雅利 朱云 +3 位作者 余双至 宋雪刚 汪天富 雷柏英 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期442-452,共11页
目前阿尔茨海默病(AD)尚无有效的防治方法,早期临床干预可以延缓其进展,改善预后。然而现有的方法只考虑从群体关系中学习到的神经影像学特征而不考虑被试的个体特征。本研究设计了一种新颖的多模态多通道稀疏图变换网络(MSGTN)以期实... 目前阿尔茨海默病(AD)尚无有效的防治方法,早期临床干预可以延缓其进展,改善预后。然而现有的方法只考虑从群体关系中学习到的神经影像学特征而不考虑被试的个体特征。本研究设计了一种新颖的多模态多通道稀疏图变换网络(MSGTN)以期实现早期AD识别。首先,获取并处理每个被试者的影像信息[如弥散张量成像(DTI)和功能磁共振成像(fMRI)等]以及其相应的非影像信息(如年龄、性别等);其次,利用局部加权聚类系数(LWCC)将功能信息和结构信息进行融合,并将已融合的多模态影像特征与受试者的性别和年龄信息相结合来构建稀疏图;最后,将构建的稀疏图输入所设计的MSGTN网络模型用于早期AD识别。从公共数据库ADNI上获得共170个受试者,其中38个晚期轻度认知障碍(LMCI)患者,44个早期轻度认知障碍(EMCI)患者,44个显著记忆下降(SMC)患者和44个正常对照(NC)。结果表明,SMC与NC的准确度为87.02%,EMCI与NC的准确度为87.40%,LMCI与NC的准确度为91.49%,SMC与EMCI的准确度为88.93%、SMC与LMCI的准确度为86.74%、EMCI与LMCI的准确度为92.12%。所提出的诊断模型不仅能够分析出NC与3种不同早期AD疾病状态,而且在3种不同早期AD疾病状态中也取得了优越的分类性能。 展开更多
关键词 阿尔茨海默病 多模态信息融合 早期识别 多通道学习 图稀疏变换网络
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