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基于One-Class学习的鲁棒音频真伪识别
1
作者 梁子琪 张旭龙 +1 位作者 王健宗 肖京 《大数据》 2025年第3期167-187,共21页
深度伪造技术对社会经济、政治稳定和社会安全构成了严重威胁,而深度伪造中,语音伪造技术被广泛应用于电话诈骗、舆论操控等危害性活动中。近年来,随着深度学习技术的应用,语音合成和语音转换技术飞速进步,已经能够生成以假乱真的语音,... 深度伪造技术对社会经济、政治稳定和社会安全构成了严重威胁,而深度伪造中,语音伪造技术被广泛应用于电话诈骗、舆论操控等危害性活动中。近年来,随着深度学习技术的应用,语音合成和语音转换技术飞速进步,已经能够生成以假乱真的语音,足以欺骗机器和人类。针对语音伪造技术的危害,目前已经有许多语音欺骗检测技术来提高说话人验证系统的可靠性。然而,现有方法往往依赖于已知攻击类型的先验知识,在面对未知攻击类型的先验知识时,其泛化能力受到限制。基于One-Class学习构建了一个语音欺骗检测系统,通过为真实语音建立严格的决策边界,将边界外的样本判定为伪造语音,从而增强了模型的泛化能力。此外,针对伪造语音数据稀缺的问题,引入具有更强通用性和鲁棒性的自监督模型Wav2vec2进行特征提取,进一步提高了模型在面对未知类型先验知识攻击时的识别准确率。实验结果表明,提出的方法在保证良好语音鉴伪性能的同时,减少了CM系统对下游ASV系统的潜在干扰,有效解决了伪造语音数据稀缺和模型泛化能力不足的问题。 展开更多
关键词 伪造检测 One-class学习 自监督学习
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作为方法的“中国班主任”:现代化语境下基础教育学自主知识生产的一种可能范式
2
作者 齐学红 任方芳 《华东师范大学学报(教育科学版)》 北大核心 2026年第1期22-33,共12页
在当下的中国人文社会科学领域,正在发生将本土分析单位从“作为对象”“作为目的”向“作为方法”的范式转换,意在寻找能够捕捉中国经验敏感性的分析单位,以此建构促进主体生成、对话世界的自主知识体系。“中国班主任”正是这样一个... 在当下的中国人文社会科学领域,正在发生将本土分析单位从“作为对象”“作为目的”向“作为方法”的范式转换,意在寻找能够捕捉中国经验敏感性的分析单位,以此建构促进主体生成、对话世界的自主知识体系。“中国班主任”正是这样一个源自本土境脉和实践的分析单位,它在中国式现代化历次转型中深度嵌入中国基础教育场域,其观念、秩序、价值和历史的创造过程,也是分工悖论、群己纠葛、管理迷思和话语间距等普适性问题的形成过程。作为一场班主任研究的自我革命,需要研究者重构“中国班主任”的总体性视野,继承和发展“从实求知”的中国传统学术研究品性、责任伦理,以“当下经验历史化”和“世界视域‘附近’化”的双向展开作为具体的实践路径。 展开更多
关键词 作为方法 中国班主任 基础教育 基础教育学 自主知识生产
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与他者相遇:班级公共生活的伦理审视
3
作者 刘长海 王杰红 《教育理论与实践》 北大核心 2026年第1期35-40,共6页
班级公共生活作为现代学校教育的重要载体,强调通过公共精神的涵养、公共关系的构建和公共事务的参与促进学生公共品质的全面养成与发展。具有伦理属性的班级公共生活中充满着与他者的相遇,呈现出三重伦理意蕴:伦理主体的他异性、伦理... 班级公共生活作为现代学校教育的重要载体,强调通过公共精神的涵养、公共关系的构建和公共事务的参与促进学生公共品质的全面养成与发展。具有伦理属性的班级公共生活中充满着与他者的相遇,呈现出三重伦理意蕴:伦理主体的他异性、伦理关系的非对称性与伦理实践的为他性。然而,当前班级公共生活正面临他者失落的伦理危机,具体表现为:规训权力下他异性主体的消解、工具理性下非对称性关系的疏离以及个人主义下为他性实践的悬置。超越班级公共生活的伦理困境呼吁他者的回归,在伦理主体上要多元共生,尊重他者差异;在伦理关系上要“面对面相遇”,回应他者召唤;在伦理实践上要具身行动,践行他者使命。 展开更多
关键词 他者 班级公共生活 他异性 非对称性 为他性 多元共生 面对面共生 具身行动
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VVER-1200核电站安全级执行器驱动指令优先级研究
4
作者 夏利民 王潇 +1 位作者 白玮 鲁超 《自动化仪表》 2026年第1期49-54,共6页
安全级执行器作为核电站重要的组成部分,需要在不同工况下执行不同的动作,以实现核电站的安全保护功能和控制功能。在核电站仪控系统设计时,需考虑来自不同的仪控系统/设备的安全级执行器驱动指令优先级方案,以实现安全级执行器的指令... 安全级执行器作为核电站重要的组成部分,需要在不同工况下执行不同的动作,以实现核电站的安全保护功能和控制功能。在核电站仪控系统设计时,需考虑来自不同的仪控系统/设备的安全级执行器驱动指令优先级方案,以实现安全级执行器的指令优先级处理和驱动功能。以水-水高能反应堆(VVER)-1200堆型核电站国产化平台的主仪控系统为基础,介绍了核电站安全级执行器驱动指令优先级设计原则和设计方法。进一步阐述了控制器、优先级设备以及电气开关盘等不同层级的优先级设计要求和目标。提出了适用于VVER-1200的优先级设计方案,并已成功应用于实际工程项目。该方案对于不同堆型核电站优先级控制方案设计和优先级驱动控制系统研发具有重要的借鉴意义。 展开更多
关键词 水-水高能反应堆 核电站 安全级 仪控系统 执行器 驱动指令 优先级
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一流课程建设对大学英语教师教学学术发展的影响
5
作者 吴岩 李惠胤 《韩山师范学院学报》 2026年第1期109-115,共7页
以大学教师教学学术理论为框架,探讨一流课程建设对大学英语教师教学学术发展的影响。研究发现:一流课程的建设显著增强了大学英语教师教学学术认知能力的发展,促进了英语学科知识与教学学术一般知识的深度融合,有效提升了教师教学学术... 以大学教师教学学术理论为框架,探讨一流课程建设对大学英语教师教学学术发展的影响。研究发现:一流课程的建设显著增强了大学英语教师教学学术认知能力的发展,促进了英语学科知识与教学学术一般知识的深度融合,有效提升了教师教学学术的研究能力,促进了教师教学领导力的发展,促进了教师教学成果的出版与教学学术团队建设,促进了教学业绩在大学评、聘制度上的认可度。建议国家一流课程的建设应具备可持续性,从而促进大学教师教学学术的多样化发展。 展开更多
关键词 教学学术 一流课程建设 大学英语教师发展
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从“特惠制”走向“普惠制”:地方高校一流学科建设范式重构
6
作者 刘丽 《现代教育科学》 2026年第1期8-15,共8页
地方高校(也称省管高校或省属高校)“同质化”一流学科建设范式为省管高校发展带来诸多问题。基于地方高校的历史使命和办学任务,提出地方高校“一流学科建设”新范式:从单一学科发展转向立足于学校属性以及学科结构的“一流本科教育”... 地方高校(也称省管高校或省属高校)“同质化”一流学科建设范式为省管高校发展带来诸多问题。基于地方高校的历史使命和办学任务,提出地方高校“一流学科建设”新范式:从单一学科发展转向立足于学校属性以及学科结构的“一流本科教育”发展目标;从单一学科的一流目标调整为“一流学科群”的建设目标。由此,通过省属高校资源的重新配置、教师评价方式的转型以及专业建设等一流建设范式的新路径实现省属高校的新发展,建立起地方高校一流学科建设新范式。 展开更多
关键词 地方高校 一流学科建设 范式重构 特惠制 普惠制
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One-Class分类器研究 被引量：37
7
作者 潘志松 陈斌 +1 位作者 缪志敏 倪桂强 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期2496-2503,共8页
传统的多类分类问题需要多类样本训练分类器,然而由于样本获取(复杂性或代价)的原因很多情况下只能获取一类样本,故只能利用这一类样本进行学习,形成数据描述从而实现分类,故称之为One-Class分类.鉴于目前单类分类研究存在领域相关方法... 传统的多类分类问题需要多类样本训练分类器,然而由于样本获取(复杂性或代价)的原因很多情况下只能获取一类样本,故只能利用这一类样本进行学习,形成数据描述从而实现分类,故称之为One-Class分类.鉴于目前单类分类研究存在领域相关方法和通用方法百花齐放的格局,本文首先给出了当前One-Class分类器的研究综述,然后重点针对基于核方法的单类分类器进行分析,将该类方法分为对偶方式和核距离方式两类,并分析各自的特点.最后论文介绍了目前的单类分类器的应用领域,指出其在故障分析、异常检测、疾病诊断和敌我识别等现实问题中的重要作用. 展开更多
关键词 单类 核方法 分类器 异常检测
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局部线性与One-Class结合的科技文本分类方法 被引量：4
8
作者 姚力群 陶卿 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2005年第11期1862-1869,共8页
结合了局部线性和One-Class的思想对科技文本分类问题进行了研究,利用局部线性的思想寻找文本样本的内在支撑流形,利用One-Class的思想确定正负样本的分界面·与K近邻算法、线性SVM算法和One-Class问题的SVM算法相比,给出的科技文... 结合了局部线性和One-Class的思想对科技文本分类问题进行了研究,利用局部线性的思想寻找文本样本的内在支撑流形,利用One-Class的思想确定正负样本的分界面·与K近邻算法、线性SVM算法和One-Class问题的SVM算法相比,给出的科技文本分类方法具有分类精度高、参数估计简便、正负样本分类精度可控制等优点,为解决科技文献的分类问题提供了一条有效的途径· 展开更多
关键词 局部线性 科技文献 ONE-class 文本分类
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粗糙one-class支持向量机 被引量：2
9
作者 王磊 杨一帆 周启海 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第9期242-245,共4页
粗糙集理论是处理不确定性和不完备信息的重要方法之一。通过将粗糙集理论引入到one-class支持向量机,提出了一种新颖的粗糙one-class支持向量机。通过定义上近似超平面和下近似超平面,使得训练样本能根据在粗糙间隔中的位置,自适应地... 粗糙集理论是处理不确定性和不完备信息的重要方法之一。通过将粗糙集理论引入到one-class支持向量机,提出了一种新颖的粗糙one-class支持向量机。通过定义上近似超平面和下近似超平面,使得训练样本能根据在粗糙间隔中的位置,自适应地对决策超平面产生影响。并且,outlier样本由于距离上近似超平面较近并产生较小的间隔误差,不会导致决策超平面对它们产生明显的过拟合。实验结果表明,粗糙one-class支持向量机的泛化性能优异,识别率和误识率均优于传统的one-class支持向量机。 展开更多
关键词 粗糙集 ONE-class 支持向量机
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时空对比学习驱动的弱监督图像语义分割网络
10
作者 梁臻 胡燕祝 杨洋 《光学精密工程》 北大核心 2026年第1期150-166,共17页
现有基于视觉变换器(Vision Transformer,ViT)的图像级弱监督语义分割方法主要依赖自注意力机制提取有限的语义信息,未能充分利用多维特征关系,导致目标区域的识别较为粗略。为此,提出一种时空对比学习驱动的弱监督图像语义分割网络(Spa... 现有基于视觉变换器(Vision Transformer,ViT)的图像级弱监督语义分割方法主要依赖自注意力机制提取有限的语义信息,未能充分利用多维特征关系,导致目标区域的识别较为粗略。为此,提出一种时空对比学习驱动的弱监督图像语义分割网络(Spatio-temporal Contrastive Learning,STCL),旨在通过时间、空间角度挖掘监督信息,以提高分割精度。通过ViT的令牌机制,引入了空间特征对比学习模块,结合补丁级令牌和类级令牌对比策略,深入探索图像空间中隐含的语义特征关系;设计了时间上下文对比学习模块,通过构建记忆库,利用历史图像分割中的先验知识来指导当前语义分割任务,并建立了记忆库更新策略和自适应记忆对比度损失,进一步提升了模型对细节区域的辨识能力。实验结果表明,在PASCAL VOC和MS COCO数据集上的平均交并比可以分别达到72.7%以及43.6%,证明了所提出方法的优越性。 展开更多
关键词 计算机视觉 语义分割 弱监督学习 类激活图 视觉变换器 对比学习
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不完备决策系统基于类间容差类的属性约简算法
11
作者 陈春媛 殷锋 吴亮昆 《计算机应用研究》 北大核心 2026年第1期178-182,共5页
针对传统粗糙集理论在处理含缺失值的不完备决策系统时,忽略了不同容差类中的对象在跨类簇间关系的变化情况,提出基于类间容差的属性约简算法。首先,依据决策属性对论域进行划分,将同一决策属性内的样本定义为一个类簇,在不完备决策系... 针对传统粗糙集理论在处理含缺失值的不完备决策系统时,忽略了不同容差类中的对象在跨类簇间关系的变化情况,提出基于类间容差的属性约简算法。首先,依据决策属性对论域进行划分,将同一决策属性内的样本定义为一个类簇,在不完备决策系统中提出了类间一致度、区分度的概念及其基于类间容差类的计算方法;其次,以保持全局类间区分度不变为原则,提出新的属性重要度评价标准,结合启发式搜索策略计算约简;最后,在九个UCI公开数据集上,与其他四种属性约简算法进行对比实验。结果显示,所提算法可有效去除冗余属性,较对比算法平均分类精度提升3.51%。因此,该算法在保证约简效果的同时,能有效提升约简结果的分类性能。 展开更多
关键词 属性约简 不完备决策系统 类间容差类 粗糙集
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融合自编码器和one-class SVM的异常事件检测 被引量：15
12
作者 胡海洋 张力 李忠金 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2020年第12期2614-2629,共16页
目的在自动化和智能化的现代生产制造过程中,视频异常事件检测技术扮演着越来越重要的角色,但由于实际生产制造中异常事件的复杂性及无关生产背景的干扰,使其成为一项非常具有挑战性的任务。很多传统方法采用手工设计的低级特征对视频... 目的在自动化和智能化的现代生产制造过程中,视频异常事件检测技术扮演着越来越重要的角色,但由于实际生产制造中异常事件的复杂性及无关生产背景的干扰,使其成为一项非常具有挑战性的任务。很多传统方法采用手工设计的低级特征对视频的局部区域进行特征提取,然而此特征很难同时表示运动与外观特征。此外,一些基于深度学习的视频异常事件检测方法直接通过自编码器的重构误差大小来判定测试样本是否为正常或异常事件,然而实际情况往往会出现一些原本为异常的测试样本经过自编码得到的重构误差也小于设定阈值,从而将其错误地判定为正常事件,出现异常事件漏检的情形。针对此不足,本文提出一种融合自编码器和one-class支持向量机(support vector machine,SVM)的异常事件检测模型。方法通过高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)提取固定大小的时空兴趣块(region of interest,ROI);通过预训练的3维卷积神经网络(3D convolutional neural network,C3D)对ROI进行高层次的特征提取;利用提取的高维特征训练一个堆叠的降噪自编码器,通过比较重构误差与设定阈值的大小,将测试样本判定为正常、异常和可疑3种情况之一;对自编码器降维后的特征训练一个one-class SVM模型,用于对可疑测试样本进行二次检测,进一步排除异常事件。结果本文对实际生产制造环境下的机器人工作场景进行实验,采用AUC(area under ROC)和等错误率(equal error rate,EER)两个常用指标进行评估。在设定合适的误差阈值时,结果显示受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下AUC达到91.7%,EER为13.8%。同时,在公共数据特征集USCD(University of California,San Diego)Ped1和USCD Ped2上进行了模型评估,并与一些常用方法进行了比较,在USCD Ped1数据集中,相比于性能第2的方法,AUC在帧级别和像素级别分别提高了2.6%和22.3%;在USCD Ped2数据集中,相比于性能第2的方法,AUC在帧级别提高了6.7%,从而验证了所提检测方法的有效性与准确性。结论本文提出的视频异常事件检测模型,结合了传统模型与深度学习模型,使视频异常事件检测结果更加准确。 展开更多
关键词 视频异常事件检测 时空兴趣块 3维卷积神经网络 降噪自编码器 one-class支持向量机
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基于one-class SVM与融合多可视化特征的可通行区域检测 被引量：2
13
作者 高华 赵春霞 韩光 《机器人》 EI CSCD 北大核心 2011年第6期731-735,741,共6页
针对难以获取完备的非可通行区域样本问题,为提高算法在不同场景的适应性,首次把可通行性检测看作单类分类问题,提出了基于one-class SVM的可通行区域检测算法.提出一种改进的融合颜色和纹理的特征提取方法,对各颜色分量进行离散余弦变... 针对难以获取完备的非可通行区域样本问题,为提高算法在不同场景的适应性,首次把可通行性检测看作单类分类问题,提出了基于one-class SVM的可通行区域检测算法.提出一种改进的融合颜色和纹理的特征提取方法,对各颜色分量进行离散余弦变换(DCT)变换,对DCT系数进行金字塔分解,用每个分解的均值和方差描述特征窗口.利用one-class SVM进行训练生成可通行区域的模式.实验表明,方法对新数据具有很好的识别能力,具有较高的检测精度和较低的误检率. 展开更多
关键词 可通行区域检测 ONE-class SVM 多可视化特征 自主导航
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词类习得中的动名词类效应研究
14
作者 杨牧 刘海涛 《现代外语》 北大核心 2026年第1期86-97,共12页
二语习得的本质是构式习得。而相同构式常因填充的动名词类不同出现各异的习得模式,表现出动名词类效应。但动名词类效应的具体表现仍存在争议,其背后成因也亟待思考。本文基于概率配价模式理论,以中介语、目的语树库为资源,从横向纵向... 二语习得的本质是构式习得。而相同构式常因填充的动名词类不同出现各异的习得模式,表现出动名词类效应。但动名词类效应的具体表现仍存在争议,其背后成因也亟待思考。本文基于概率配价模式理论,以中介语、目的语树库为资源,从横向纵向两个视角比较了七个二语水平上的动词/名词发展情况。结果表明中介语中:1)动词比名词更接近目的语;2)动词作支配词比作从属词更接近目的语,名词作从属词比作支配词更接近目的语;3)动词作支配词时和名词作从属词时,依存关系发展的非线性特征更为突出。 展开更多
关键词 概率配价模式 词类效应 动词 名词 二语习得
原文传递
我国老年人健康关注度变化轨迹及影响因素
15
作者 苏晨之 苑秋辰 姚秀钰 《护理研究》 北大核心 2026年第2期227-235,共9页
目的:探究我国老年人健康关注度变化轨迹,分析其影响因素。方法:基于中国健康与养老追踪调查(CHARLS)2013年、2015年、2018年和2020年数据,采用潜变量增长混合模型(LGMM)对老年人健康关注度变化轨迹进行分类。采用多分类Logistic回归模... 目的:探究我国老年人健康关注度变化轨迹,分析其影响因素。方法:基于中国健康与养老追踪调查(CHARLS)2013年、2015年、2018年和2020年数据,采用潜变量增长混合模型(LGMM)对老年人健康关注度变化轨迹进行分类。采用多分类Logistic回归模型分析其变化轨迹影响因素。结果:我国老年人健康关注度变化轨迹可分为上升波动组(567人,占32.5%)、稳定居中组(741人,占42.5%)和下降波动组(436人,占25.0%)。回归分析显示,年龄、性别、慢性病种数、社会医疗保险、是否退休和社交活动频率是老年人健康关注度变化轨迹分类的影响因素(均P<0.05)。结论:我国老年人健康关注度具有群体异质性,未来应关注不同轨迹的变化趋势,根据其影响因素制定长效干预措施,为有效促进老年人主动健康提供依据。 展开更多
关键词 老年人 健康关注度 变化轨迹 影响因素 潜类别增长混合模型
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基于强化类级匹配网络的齿轮箱跨域故障诊断
16
作者 饶朗 邓艾东 +3 位作者 邓敏强 吴一凡 夏卫平 胡沁怡 《动力工程学报》 北大核心 2026年第1期148-156,共9页
为解决风电机组齿轮箱无监督域适应故障诊断领域存在的分类器决策边界附近样本误分类的问题,提出了一种强化类级匹配网络(RCMN)。该网络在最大化分类器差异的基础上,一方面通过引入基于伪标签的多步训练类级匹配机制,解决决策边界附近... 为解决风电机组齿轮箱无监督域适应故障诊断领域存在的分类器决策边界附近样本误分类的问题,提出了一种强化类级匹配网络(RCMN)。该网络在最大化分类器差异的基础上,一方面通过引入基于伪标签的多步训练类级匹配机制,解决决策边界附近样本误分类的问题;另一方面引入自适应对比学习损失函数,解决原有损失函数鲁棒性较差、对参数敏感的缺点。最后,在变转速和变负载2个案例下进行了模型验证。结果表明:在2个案例(共计12个迁移学习任务)中,RCMN的故障诊断准确率均高于最大均值差异、深度相关对齐网络、深度对抗领域适配网络和最大化分类器差异;所提RCMN在解决因分类器决策边界附近样本误分类导致的故障诊断准确率较低的问题上具有一定的有效性和优越性。 展开更多
关键词 故障诊断 无监督 类级匹配 最大化分类器差异 变工况
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网络思想政治教育新平台探索——网络班级管理系统(Ⅰ-Class)实证研究 被引量：1
17
作者 左殿升 王鹏生 刘伟 《山东青年政治学院学报》 2014年第1期118-122,共5页
网络信息时代的全面来临对传统的班级管理和思想政治教育工作产生了巨大的影响和挑战。通过对山东大学、齐鲁工业大学等六所高校900余名学生的问卷调查分析,厘清了新形势下班级管理的困境、重点和方向。通过ICMS(网班管理系统)的研发与... 网络信息时代的全面来临对传统的班级管理和思想政治教育工作产生了巨大的影响和挑战。通过对山东大学、齐鲁工业大学等六所高校900余名学生的问卷调查分析,厘清了新形势下班级管理的困境、重点和方向。通过ICMS(网班管理系统)的研发与实践,探寻出了互联网时代开展班级管理和思想政治教育工作的新途径。 展开更多
关键词 高校 网络信息 班级管理 网络班级 思想政治教育
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基于类别标签引导的协同显著性目标检测方法
18
作者 李芳芳 孔雨秋 +1 位作者 刘洋 李朋玥 《计算机科学》 北大核心 2026年第1期163-172,共10页
像素级标签的获取耗时耗力,而图像级标签的获取要容易得多。目前,使用图像级标签解决协同显著性目标检测任务尚未得到深入探索。对此,运用一种两阶段方法解决弱监督协同显著分割任务,仅依赖图像级标签(即类别标签)进行模型训练。利用类... 像素级标签的获取耗时耗力,而图像级标签的获取要容易得多。目前,使用图像级标签解决协同显著性目标检测任务尚未得到深入探索。对此,运用一种两阶段方法解决弱监督协同显著分割任务,仅依赖图像级标签(即类别标签)进行模型训练。利用类别标签的语义信息,实现对协同显著目标的定位和分割。在第一阶段,提出了伪标签生成网络,利用类别标签作为监督信号,生成输入图像的显著图;在第二阶段,提出了协同显著分割网络,用上一阶段得到的显著图作为伪标签进行监督训练。此外,在训练过程中还引入了自我校正学习策略,以提升模型的性能。文中首次提出使用图像级标签来解决协同显著性目标检测问题,并在3个具有代表性的数据集上进行了实验验证,得到的结果证实了所提方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 协同显著性目标检测 弱监督 自我校正学习策略 类别标签 两阶段方法
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基于欠采样结合半监督学习的肺损伤评级分类
19
作者 黄秋城 张鞠成 +2 位作者 黄天海 褚永华 蒋明峰 《电子科技》 2026年第1期40-46,共7页
肺超声可以通过直接或间接征象辅助医生评估肺部病变情况,快速筛查急性呼吸困难病因,有利于医生更好地评估和管理肺部病变患者。文中提出了一种新的自动肺超声评分方法以实现更精准的肺损伤评估。采用随机欠采样预处理解决数据集中存在... 肺超声可以通过直接或间接征象辅助医生评估肺部病变情况,快速筛查急性呼吸困难病因,有利于医生更好地评估和管理肺部病变患者。文中提出了一种新的自动肺超声评分方法以实现更精准的肺损伤评估。采用随机欠采样预处理解决数据集中存在的类别不平衡问题。通过采用半监督学习方法来更好地利用剔除的样本信息,在训练过程中使用交叉伪损失估计(Cross Pseudo-loss Estimation,CPLE)来选择可靠的伪标记数据进行训练以进一步提升模型性能。实验结果表明,所提方法在实测数据集具有更好的性能,准确率为78.51%,提高了少数类别的分类准确率。 展开更多
关键词 肺超声 肺损伤评估 深度学习 图像分类 欠采样 半监督学习 交叉伪监督 类别不平衡
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