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基于关系挖掘的跨模态行人重识别
1
作者
金昌胜
王海瑞
《空军工程大学学报》
CSCD
北大核心
2024年第1期106-114,共9页
基于文本的行人重识别模型通常依赖于全局特征对齐和局部特征对齐,但模态间和模态内的相关信息常被忽略。提出了一种基于关系挖掘的跨模态行人重识别方法,该方法包括双流主干网络、负相似度挖掘模块、关系编码器。首先,通过双流主干网...
基于文本的行人重识别模型通常依赖于全局特征对齐和局部特征对齐,但模态间和模态内的相关信息常被忽略。提出了一种基于关系挖掘的跨模态行人重识别方法,该方法包括双流主干网络、负相似度挖掘模块、关系编码器。首先,通过双流主干网络实现了全局和局部特征对齐;其次,通过负相似度挖掘模块提升了图像-文本对特征辨别的细粒度;最后,通过关系编码器模块分别学习图像和文本中隐含的关系信息,实现关系级别的特征对齐。在CUHK-PEDES数据集和ICFG-PEDES数据集上的实验结果证明,文中方法能够达到较高的识别精度。
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关键词
行人重识别
多粒度图像
文本对齐
关系特征融合
卷积神经网络
全局特征
局部特征
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职称材料
Unix文本比对分析高通量RNA-Seq测序基因表达
2
作者
宋东光
卢博彬
陈柳婷
《生物信息学》
2018年第2期119-129,共11页
从RNA-Seq高通量测序短序列进行比对及拼接获得较长转录本并确定基因表达量的方法随着转录组测序的广泛开展仍在不断改进,本文利用类Unix系统的文本处理命令组合对山茶花开花期叶片及花瓣的转录组序列进行比对、序列拼接及其表达量分析...
从RNA-Seq高通量测序短序列进行比对及拼接获得较长转录本并确定基因表达量的方法随着转录组测序的广泛开展仍在不断改进,本文利用类Unix系统的文本处理命令组合对山茶花开花期叶片及花瓣的转录组序列进行比对、序列拼接及其表达量分析。首先对测序序列进行每1万条准随机排序,选取10万条序列分别与100万条序列进行比对,从每个查询序列随机选取9组20 mer比对100万条序列去重后获得该序列的转录数量。利用查询序列首尾20 mer从匹配的比对重叠群进行拼接,初次拼接最长为410 mer,超过两个及以上拼接序列的再次进行相互比对及再拼接,最长1 174 mer。用查询序列的比对匹配数表示其拼接前后的表达量,与用互补链进行比对得到的负链表达量相当。用拼接序列进行NCBI联网blast比对获得了其基因注释。本文得到的结果表明,利用类Unix系统文本比对可以有效用于高通量测序基因表达量及进行序列从头组装等分析。
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关键词
RNA-SEQ
文本比对
基因表达量
重叠群拼接
类Unix系统
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职称材料
题名
基于关系挖掘的跨模态行人重识别
1
作者
金昌胜
王海瑞
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
出处
《空军工程大学学报》
CSCD
北大核心
2024年第1期106-114,共9页
基金
国家自然科学基金(61863016)。
文摘
基于文本的行人重识别模型通常依赖于全局特征对齐和局部特征对齐,但模态间和模态内的相关信息常被忽略。提出了一种基于关系挖掘的跨模态行人重识别方法,该方法包括双流主干网络、负相似度挖掘模块、关系编码器。首先,通过双流主干网络实现了全局和局部特征对齐;其次,通过负相似度挖掘模块提升了图像-文本对特征辨别的细粒度;最后,通过关系编码器模块分别学习图像和文本中隐含的关系信息,实现关系级别的特征对齐。在CUHK-PEDES数据集和ICFG-PEDES数据集上的实验结果证明,文中方法能够达到较高的识别精度。
关键词
行人重识别
多粒度图像
文本对齐
关系特征融合
卷积神经网络
全局特征
局部特征
Keywords
person
re-identification
multi-granularity
image
text
alignments
relationship
feature
fusion
convolutional
neural
network
global
feature
local
feature
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
Unix文本比对分析高通量RNA-Seq测序基因表达
2
作者
宋东光
卢博彬
陈柳婷
机构
佛山科学技术学院园艺系
出处
《生物信息学》
2018年第2期119-129,共11页
文摘
从RNA-Seq高通量测序短序列进行比对及拼接获得较长转录本并确定基因表达量的方法随着转录组测序的广泛开展仍在不断改进,本文利用类Unix系统的文本处理命令组合对山茶花开花期叶片及花瓣的转录组序列进行比对、序列拼接及其表达量分析。首先对测序序列进行每1万条准随机排序,选取10万条序列分别与100万条序列进行比对,从每个查询序列随机选取9组20 mer比对100万条序列去重后获得该序列的转录数量。利用查询序列首尾20 mer从匹配的比对重叠群进行拼接,初次拼接最长为410 mer,超过两个及以上拼接序列的再次进行相互比对及再拼接,最长1 174 mer。用查询序列的比对匹配数表示其拼接前后的表达量,与用互补链进行比对得到的负链表达量相当。用拼接序列进行NCBI联网blast比对获得了其基因注释。本文得到的结果表明,利用类Unix系统文本比对可以有效用于高通量测序基因表达量及进行序列从头组装等分析。
关键词
RNA-SEQ
文本比对
基因表达量
重叠群拼接
类Unix系统
Keywords
RNA-Seq
text
-
align
ing
Gene
expression
Contig-joining
Unix-Like
system
分类号
Q344.13 [生物学—遗传学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于关系挖掘的跨模态行人重识别
金昌胜
王海瑞
《空军工程大学学报》
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
Unix文本比对分析高通量RNA-Seq测序基因表达
宋东光
卢博彬
陈柳婷
《生物信息学》
2018
0
下载PDF
职称材料
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