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Velocity Measurement and Freezing Technology of Multi-shot Pellet on HL-1M Tokamak 被引量:1
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作者 李波 李立 +6 位作者 肖正贵 王明旭 刘德权 郑银甲 冯震 王明建 徐小桥 《Plasma Science and Technology》 SCIE EI CAS CSCD 2001年第5期971-976,共6页
A measuring system for high-speed hydrogen ice pellet was introduced in this paper and the photographing of flying pellet taken therein. With the system, a pellet (minimum size of φ 0.3 mm) velocity (ranging from 50 ... A measuring system for high-speed hydrogen ice pellet was introduced in this paper and the photographing of flying pellet taken therein. With the system, a pellet (minimum size of φ 0.3 mm) velocity (ranging from 50 m/s to 2500 m/s) can be measured in the HL-1M tokamak fueling experiments. By analyzing photographs and the conditions of frozen pellets (including gas supply, gas replenishment, temperature controlling etc), the pellet-freezing technology is summarized in the paper. 展开更多
关键词 Velocity Measurement and Freezing Technology of multi-shot Pellet on HL-1M Tokamak HL
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基于多模态提示的开放词汇面部表情识别方法
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作者 马飞 王元 +1 位作者 杨飞霞 徐光宪 《计算机工程与应用》 北大核心 2026年第7期183-195,共13页
近年来,基于深度学习的面部表情识别方法取得了显著进展,然而现有方法对于未知类别泛化能力不足,无法对训练集以外的表情进行开放词汇识别。随着数据规模与模型规模的不断增长,多模态大模型的出现为开放词汇识别提供了新的可能。因此,... 近年来,基于深度学习的面部表情识别方法取得了显著进展,然而现有方法对于未知类别泛化能力不足,无法对训练集以外的表情进行开放词汇识别。随着数据规模与模型规模的不断增长,多模态大模型的出现为开放词汇识别提供了新的可能。因此,在多模态预训练模型CLIP的基础上,提出一种微调高效化的面部表情识别算法MPT-FER。利用多模态提示对预训练好的CLIP进行微调,在推理阶段,针对未知类别的识别,通过计算图像特征与可能相关的文本描述之间的余弦相似度,判断所属类别进行分类。此外,在训练阶段,冻结预训练模型大部分固定参数,仅对多模态提示模块中的可训练参数进行微调,以提升训练效率。实验结果表明,在多个标准数据集上分别取得96.97%、68.33%和100.00%的准确率,并在Old-to-New和零样本测试中表现优异。保证良好性能的同时,所需训练参数量相较原始预训练模型CLIP训练参数量下降98.53%。 展开更多
关键词 面部表情识别 参数高效化微调 多模态提示 预训练 零样本学习
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基于结构感知与蒙特卡洛树搜索的SQL生成
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作者 富宇 李浩冉 《计算机技术与发展》 2026年第3期118-123,117,共7页
自然语言到SQL(Text-to-SQL)任务旨在将用户查询映射为可执行的SQL语句,是自然语言与数据库交互的核心技术。当前主流大型语言模型在处理复杂结构、多表关联及嵌套逻辑时,常出现结构错误、语义偏离和执行失败,限制了其可靠性与泛化能力... 自然语言到SQL(Text-to-SQL)任务旨在将用户查询映射为可执行的SQL语句,是自然语言与数据库交互的核心技术。当前主流大型语言模型在处理复杂结构、多表关联及嵌套逻辑时,常出现结构错误、语义偏离和执行失败,限制了其可靠性与泛化能力。为此,该文提出Struct-MCTS,一种基于结构感知与蒙特卡洛树搜索(MCTS)的Text-to-SQL生成框架。该框架通过细粒度结构化动作建模SQL生成过程,并结合多模型并行生成与协同辩论对候选路径进行动态打分,从而提升生成结果的鲁棒性与一致性。在零样本条件下,Struct-MCTS在Spider和BIRD等复杂数据集上表现出领先的执行准确率,显示出强泛化能力与实际应用潜力。 展开更多
关键词 Text-to-SQL 大语言模型 结构感知 蒙特卡洛树搜索 多模型辩论 零样本学习
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小样本深度学习优化固废基胶凝材料——以赤泥超硫酸盐水泥为例
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作者 宁帅 王若愚 +5 位作者 赵丹 马洋 王琳 侯鹏坤 杨波 程新 《硅酸盐学报》 北大核心 2026年第3期935-946,共12页
利用工业固废作为辅助胶凝材料部分替代水泥熟料可有效降低能耗和碳排放,开发了大掺量矿渣/粉煤灰水泥、超硫酸盐水泥等胶凝材料体系,实现了工业固废的高效利用、变废为宝。然而,仍有海量堆存赤泥、煤矸石等工业固废尚未得到有效利用,... 利用工业固废作为辅助胶凝材料部分替代水泥熟料可有效降低能耗和碳排放,开发了大掺量矿渣/粉煤灰水泥、超硫酸盐水泥等胶凝材料体系,实现了工业固废的高效利用、变废为宝。然而,仍有海量堆存赤泥、煤矸石等工业固废尚未得到有效利用,在制备胶凝材料时,普遍面临活性低、成分/性能波动大等难题。传统试错法难以应对其配比与性能间的复杂关系,而深度学习方法则常受制于小样本问题,且获得的单点最优配比难以适应原料波动。针对上述挑战,提出了一种基于小样本深度学习的胶凝材料配比优化方法,通过构建变分信息瓶颈预测模型,并结合配比可行域进行优化,以提升配比方案对原料波动的适应性。本工作以热活化赤泥替代矿渣制备超硫酸盐水泥为例。结果表明,该方法在小样本条件下成功获得了兼顾抗压强度与碳排放的配比可行域,为性能波动的工业固废在低碳胶凝材料中的应用提供了有效的品质控制方法。 展开更多
关键词 赤泥 赤泥超硫酸盐水泥 深度学习 小样本建模 多目标优化
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Effect of native defects and laser-induced defects on multi-shot laser-induced damage in multilayer mirrors 被引量:1
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作者 王营 赵元安 +1 位作者 邵建达 范正修 《Chinese Optics Letters》 SCIE EI CAS CSCD 2011年第9期82-85,共4页
The roles of laser-induced defects and native defects in multilayer mirrors under multi-shot irradiation condition are investigated. The HfO2/SiO2 dielectric mirrors are deposited by electron beam evaporation (EBE).... The roles of laser-induced defects and native defects in multilayer mirrors under multi-shot irradiation condition are investigated. The HfO2/SiO2 dielectric mirrors are deposited by electron beam evaporation (EBE). Laser damage testing is carried out on both the 1-on-1 and S-on-1 regimes using 355-nm pulsed laser at a duration of 8 ns. It is found that the single-shot laser-induced damage threshold (LIDT) is much higher than the multi-shot LIDT. In the multi-shot mode, the main factor influencing LIDT is the accumulation of irreversible laser-induced defects and native defects. The surface morphologies of the samples are observed by optical microscopy. Moreover, the number of laser-induced defects affects the damage probability of the samples. A correlative model based on critical conduction band (CB) electron density (ED) is presented to simulate the multi-shot damage behavior. 展开更多
关键词 Effect of native defects and laser-induced defects on multi-shot laser-induced damage in multilayer mirrors
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延迟焦化装置加工深拔减渣多维度优化技术开发与应用
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作者 简建超 陈刚 +3 位作者 张苡源 王宾 朱天福 杨军卫 《炼油技术与工程》 2026年第1期6-9,共4页
针对延迟焦化装置在加工减压深拔渣油(深拔减渣)过程中面临的石油焦收率与长周期运行之间的矛盾,通过开发基于弹丸焦判别、炉管结焦诊断与优化操作指导的多维度优化操作指导系统,形成了涵盖原料适应性评价、过程状态诊断、动态优化决策... 针对延迟焦化装置在加工减压深拔渣油(深拔减渣)过程中面临的石油焦收率与长周期运行之间的矛盾,通过开发基于弹丸焦判别、炉管结焦诊断与优化操作指导的多维度优化操作指导系统,形成了涵盖原料适应性评价、过程状态诊断、动态优化决策的完整技术链条,以实现装置在降低焦炭收率的同时确保长周期稳定运行的目标。长周期工业应用表明:优化后装置石油焦收率降低1.61%,焦炭产率系数下降0.07单位,年增效益4670万元,为解决劣质重油加工过程中的多目标优化难题提供了系统化解决方案。 展开更多
关键词 延迟焦化装置 减压深拔渣油 多维度优化 操作指导系统 反应苛刻度 弹丸焦指数 管焦厚度准数 焦炭产率系数
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GNSS退化下智驾拖拉机视觉定位算法研究及端侧部署
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作者 王凌峰 辛沛哲 +1 位作者 江发潮 王国业 《拖拉机与农用运输车》 2026年第2期66-72,共7页
智驾拖拉机作业中,GNSS/RTK常因作物遮挡与多路径效应退化甚至失锁,视觉里程计/SLAM因而成为关键补充。田间弱纹理与重复纹理易导致关键点不稳定与匹配歧义,而端侧算力与存储受限又压缩了前端推理预算。为此,本文提出SP-AgriLite-Focal... 智驾拖拉机作业中,GNSS/RTK常因作物遮挡与多路径效应退化甚至失锁,视觉里程计/SLAM因而成为关键补充。田间弱纹理与重复纹理易导致关键点不稳定与匹配歧义,而端侧算力与存储受限又压缩了前端推理预算。为此,本文提出SP-AgriLite-Focal:一种轻量化且与SuperPoint协议完全兼容的局部特征前端,保持输出组织并复用标准解码/后处理,可在不改动下游匹配与几何验证模块的前提下实现即插即用替换。方法采用GhostConv紧凑编码器与轻量增强结构提升效率,并引入不平衡感知检测目标缓解网格监督下背景主导,从而保留更多可匹配关键点。统一协议评测与端侧基准结果表明,该前端在保证兼容与实时性的同时提升了特征匹配稳定性,适用于GNSS退化条件下的农业视觉定位部署。 展开更多
关键词 局部特征前端 SuperPoint兼容 轻量化网络 零样本迁移 多类Focal交叉熵
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A multi-shot target wheel assembly for high-repetition-rate, laser-driven proton acceleration
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作者 J.Penas A.Bembibre +6 位作者 D.Cortina-Gil L.Martin A.Reija C.Ruiz M.Seimetz A.Alejo J.Benlliure 《High Power Laser Science and Engineering》 SCIE CAS CSCD 2024年第2期87-94,共8页
A multi-shot target assembly and automatic alignment procedure for laser–plasma proton acceleration at high repetition rate are introduced.The assembly is based on a multi-target rotating wheel capable of hosting mor... A multi-shot target assembly and automatic alignment procedure for laser–plasma proton acceleration at high repetition rate are introduced.The assembly is based on a multi-target rotating wheel capable of hosting more than 5000 targets,mounted on a 3D motorized stage to allow rapid replenishment and alignment of the target material between laser irradiations.The automatic alignment procedure consists of a detailed mapping of the impact positions at the target surface prior to the irradiation that ensures stable operation of the target,which alongside the purpose-built design of the target wheel,enables operation at rates up to 10 Hz.Stable and continuous laser-driven proton acceleration at 10 Hz is demonstrated,with observed cut-off energy stability about 15%. 展开更多
关键词 high repetition rate laser-plasma acceleration multi-shot operation proton source target assembly
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ZMG-ADS:基于零样本的多粒度产品表面异常检测与分割模型
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作者 王紫薇 彭敦陆 《小型微型计算机系统》 北大核心 2026年第3期674-681,共8页
现有的产品表面异常检测与分割方法通常依赖于特定数据集进行训练,其泛化能力受限.为缓解模型泛化性不足的问题,本文提出了一种基于零样本学习的多粒度产品表面异常检测与分割模型.该模型首先利用对比语言-图像预训练模型(Contrastive L... 现有的产品表面异常检测与分割方法通常依赖于特定数据集进行训练,其泛化能力受限.为缓解模型泛化性不足的问题,本文提出了一种基于零样本学习的多粒度产品表面异常检测与分割模型.该模型首先利用对比语言-图像预训练模型(Contrastive Language-Image Pre-training,CLIP)对图像-文本提示对进行异常特征提取,并引入多尺度跨模态注意力机制增强特征表达,获取粗粒度异常分割结果.随后,模型通过异常区域生成器识别异常区域,并以此为提示信息,引导分割一切模型(Segment Anything Model,SAM)进行细粒度异常分割.最终,通过融合粗细粒度的分割结果,生成最终异常分割结果.在MVTec AD和VisA数据集上的实验结果表明,本文模型在多个评估指标上优于对比模型,有效提升了检测精度和泛化能力. 展开更多
关键词 零样本学习 异常检测 图像分割 多尺度特征融合 注意力机制
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基于图的多视角对比学习小样本关系抽取模型
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作者 肖毓航 李贯峰 +1 位作者 陈昱胤 秦晶 《计算机应用》 北大核心 2026年第3期732-740,共9页
小样本关系抽取(FSRE)任务旨在从有限的标注数据中识别文本中实体间的语义关系。针对现有方法因采用单一视角的对比学习和静态图结构而导致的特征对齐不足与任务适配性差等问题,提出一种融合多视角对比学习与动态图生成机制的FSRE模型SA... 小样本关系抽取(FSRE)任务旨在从有限的标注数据中识别文本中实体间的语义关系。针对现有方法因采用单一视角的对比学习和静态图结构而导致的特征对齐不足与任务适配性差等问题,提出一种融合多视角对比学习与动态图生成机制的FSRE模型SAGM(Synergistic Anchored Graph-based Model)。该模型在预训练阶段,通过多视角对比学习引入句子锚定和标签锚定策略,从而优化实例与关系标签特征的对齐效果;在任务生成阶段,利用图生成模块构建任务特定的图结构,并结合多头注意力引导层动态调整特征重要性,从而提升模型在小样本和跨领域任务中的适应性。在FewRel 1.0、FewRel 2.0以及NYT-25数据集上的实验结果表明,所提模型在多个N-way K-shot设置下取得了较高的准确率,表现出良好的泛化能力和任务适应性,验证了它在小样本和跨领域场景中的有效性。 展开更多
关键词 关系抽取 小样本学习 预训练模型 对比学习 多头注意力
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基于SSD算法的煤矿运输车辆智能识别研究
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作者 李鑫 景若光 彭飞 《机械设计与制造工程》 2026年第2期133-137,共5页
针对传统车辆识别算法难以适应复杂环境,易出现错误识别与识别迟钝等问题,在单步多框目标检测算法的基础上,提出了一种多尺度特征融合模型,旨在提升算法对煤矿环境的适应性及车辆识别的整体性能。通过对比测试实验结果发现,该模型的召... 针对传统车辆识别算法难以适应复杂环境,易出现错误识别与识别迟钝等问题,在单步多框目标检测算法的基础上,提出了一种多尺度特征融合模型,旨在提升算法对煤矿环境的适应性及车辆识别的整体性能。通过对比测试实验结果发现,该模型的召回率为91.1%,F1值为0.938,准确率为94.2%。此外,在进一步的测试中还发现,模型的平均识别时间为0.04 s,平均正确率达94.5%,且能良好识别复杂车辆场景。由此表明,该模型能良好地应用于煤矿运输车辆的智能识别。 展开更多
关键词 车辆识别 单步多框目标检测 多尺度特征融合 智能识别 改进
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基于深度学习的小样本图像分类方法综述
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作者 陈镜宇 吴加莹 +3 位作者 罗佳 郁文倩 古月敬之 仲兆满 《计算机应用研究》 北大核心 2026年第2期332-341,共10页
针对训练资源受限与部署环境要求日益严格的问题,小样本图像分类方法因其能够利用少量标注数据训练出高精度分类模型,已成为深度学习领域的研究热点。对基于深度学习的小样本图像分类算法进行系统梳理,阐述其基本流程与评价指标。根据... 针对训练资源受限与部署环境要求日益严格的问题,小样本图像分类方法因其能够利用少量标注数据训练出高精度分类模型,已成为深度学习领域的研究热点。对基于深度学习的小样本图像分类算法进行系统梳理,阐述其基本流程与评价指标。根据方法特点,将现有研究归纳为基于优化、基于度量以及基于多模态三类,分别总结其主要技术路径与典型算法;进一步,通过对比分析现有算法在小样本数据集上的性能表现,总结其发展趋势,并指出该领域后续的主要研究方向。 展开更多
关键词 深度学习 人工智能 小样本学习 图像分类 多模态 大语言模型
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利用实体间提示的迭代式短文本实体链接方法
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作者 应天和 胡建鹏 +2 位作者 李敏 刘岚 李安 《计算机工程与设计》 北大核心 2026年第2期536-543,共8页
为解决传统方法在短文本实体链接中因特征不足导致的准确率下降问题,提出一种基于实体间提示的迭代式实体链接方法。该方法使用预训练模型对实体提及进行分类,提高候选实体生成的准确性;通过注意力机制识别上下文中的关键关联实体,并结... 为解决传统方法在短文本实体链接中因特征不足导致的准确率下降问题,提出一种基于实体间提示的迭代式实体链接方法。该方法使用预训练模型对实体提及进行分类,提高候选实体生成的准确性;通过注意力机制识别上下文中的关键关联实体,并结合其知识库描述生成链接提示;为了避免初期提示造成的噪音和错误问题,对目标实体提及进行多轮迭代式链接,逐步提高链接准确率。在两个公开数据集上的实验结果显示,该方法在短文本实体链接任务上优于现有技术,尤其在小样本情况下表现出色,可有效应对上下文信息不足和样本量有限的挑战。 展开更多
关键词 实体消歧 提示学习 短文本特征抽取 注意力机制 多轮次迭代式实体链接 预训练模型 小样本实体链接
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面向零样本分类的遥感视觉语言模型综述
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作者 檀晓萌 席博博 +2 位作者 薛长斌 李云松 徐海涛 《遥感学报》 北大核心 2026年第2期279-295,共17页
经过大规模通用数据的训练,视觉语言模型具备了一定的图文理解能力,在零样本分类、小样本分类、图文检索、图像字幕、视觉问答和视觉定位等多种任务上的性能优异,但在处理遥感等特殊领域图像时,其常因领域分布差异导致性能大幅下降。近... 经过大规模通用数据的训练,视觉语言模型具备了一定的图文理解能力,在零样本分类、小样本分类、图文检索、图像字幕、视觉问答和视觉定位等多种任务上的性能优异,但在处理遥感等特殊领域图像时,其常因领域分布差异导致性能大幅下降。近两年,不少学者对视觉语言模型的遥感领域专用化进行了研究。构建了多个大规模遥感图像文本对数据集,以实现视觉语言模型的遥感领域微调,使其具备地理感知能力。本文以零样本分类任务为主线,重点筛选并分析了支持该任务的遥感视觉语言模型相关研究,采用对比分析法,从遥感图文数据集构建、模型微调策略及架构改进3个维度总结了遥感视觉语言模型的发展。结果表明,用于零样本分类的遥感域视觉语言模型性能高度依赖于大规模高质量标注遥感图文数据对,且受限于高性能算力。此外,当前模型的发展较为分散多样,这使得遥感视觉语言模型的统一基准评价难以建立。未来研究应聚焦于开发融合地理空间先验知识的轻量化架构,并建立统一的遥感视觉语言模型基准评价体系。 展开更多
关键词 遥感智能解译 视觉语言模型 遥感视觉语言模型 模型微调技术 多模态学习 图文对齐 零样本 分类 遥感数据集构建
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小样本细粒度图像分类的Mamba-小波多尺度建模方法
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作者 仝傲 任劼 +1 位作者 孟宗阳 鲁磊 《智能科学与技术学报》 2026年第1期72-82,共11页
小样本细粒度图像分类旨在在有限标注样本条件下识别类别间细微差异,广泛应用于智能识别、生态监测及自动驾驶等领域。现有卷积结构受限于固定感受野和局部建模方式,对多尺度特征的关联描述不足,注意力或频域方法虽提升了细粒度特征的... 小样本细粒度图像分类旨在在有限标注样本条件下识别类别间细微差异,广泛应用于智能识别、生态监测及自动驾驶等领域。现有卷积结构受限于固定感受野和局部建模方式,对多尺度特征的关联描述不足,注意力或频域方法虽提升了细粒度特征的判别性,但在跨尺度依赖建模与特征融合方面仍存在局限。为提升多尺度细粒特征的表达能力,提出了一种小样本细粒度图像分类的Mamba-小波多尺度建模方法,该方法构建了Mamba状态空间建模的多尺度特征关系网络(MSFRNet)。该网络包含两大核心创新模块:小波引导动态Mamba多尺度特征提取(WDMFE)模块与交叉尺度注意力融合(CAF)模块。其中,WDMFE模块通过小波引导的动态自适应Mamba结构强化不同尺度下的频率感知与上下文建模,CAF模块采用通道与空间注意力机制整合多尺度特征以实现跨尺度补充。实验结果在CUB-200-2011、Stanford-Dogs和Stanford-Cars等基准数据集上获得了较高分类准确率,并呈现出稳定的性能提升。结果表明,该网络能够有效增强细粒度特征表达与跨任务泛化能力,并为小样本细粒度识别模型的多尺度建模提供可拓展框架。 展开更多
关键词 小样本细粒度图像分类 Mamba状态空间模型 多尺度特征建模 小波引导特征提取 注意力机制 特征融合
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基于语义的小样本学习原型优化方法 被引量:1
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作者 刘媛媛 邵明文 +1 位作者 张黎旭 邵浚 《模式识别与人工智能》 北大核心 2025年第2期132-142,共11页
语义信息可为小样本学习提供丰富的先验知识,然而,现有的小样本研究只在浅层结合图像与语义,无法充分利用语义探索类别特征,从而限制模型性能.为了缓解此问题,文中提出基于语义的小样本学习原型优化方法.首先,设计逐通道级语义提示模块... 语义信息可为小样本学习提供丰富的先验知识,然而,现有的小样本研究只在浅层结合图像与语义,无法充分利用语义探索类别特征,从而限制模型性能.为了缓解此问题,文中提出基于语义的小样本学习原型优化方法.首先,设计逐通道级语义提示模块,引导方法提取视觉特征,逐步优化类原型.然后,设计多模态边界损失,将视觉和语义维度上的类间相关性与损失函数结合,约束方法增强类原型的区分性.最后,通过两阶段微调,充分利用语义知识优化类原型,提高分类准确率.在4个基准数据集上的实验表明文中方法性能较优. 展开更多
关键词 小样本学习 原型优化 语义知识 多模态小样本学习 提示学习
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融合多尺度特征与注意力的小样本目标检测 被引量:3
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作者 张英俊 甘望阳 +1 位作者 谢斌红 张睿 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第3期689-696,共8页
针对现有小样本目标检测模型存在的尺度变化问题,支持集与查询集之间的外观变化、遮挡导致的误检与漏检问题,本文提出一种融合多尺度特征与注意力的小样本目标检测模型.首先,采用ResNet-101网络进行特征提取,同时引入ASPP(Atrous Spatia... 针对现有小样本目标检测模型存在的尺度变化问题,支持集与查询集之间的外观变化、遮挡导致的误检与漏检问题,本文提出一种融合多尺度特征与注意力的小样本目标检测模型.首先,采用ResNet-101网络进行特征提取,同时引入ASPP(Atrous Spatial Pyramid Pooling)模块获取不同的感受野,以捕获目标细节信息的多尺度特征.其次,采用Bi-FPN网络进行多尺度特征融合,获得更具代表性的查询特征与支持特征,有效缓解尺度变化问题.然后,利用提出的注意力引导特征增强模块对查询特征与支持特征进行自身关注,使得它们具有更好的判别能力,由此促进查询特征与支持特征的融合,以更好地应对外观变化和遮挡带来的挑战,从而缓解误检、漏检问题.最后,将分类头与边界框回归头进行解耦,分别对RPN网络基于细粒度查询特征产生的候选区域进行目标分类与目标定位.在PASCAL VOC与MS COCO数据集上的实验结果表明,所提模型的检测性能优于主流的小样本目标检测模型,相较于基线模型DCNet,mAP平均分别提升了3.5%与2.1%. 展开更多
关键词 小样本学习 元学习 目标检测 多尺度特征融合 注意力机制
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跨域元优化和双通道注意力结合的少样本多源域目标检测
18
作者 朱松豪 王双丞 《电子学报》 北大核心 2025年第10期3659-3670,共12页
本文针对一个新的、具有挑战性的问题,即实现源域、中间域到单个目标域的知识转移,其中目标域的每个类别仅有少量标记样本.此种情况下的知识转移过程面临以下两个困难:一是目标数据极其稀缺,从而导致没有足够的目标域特征分布;二是现有... 本文针对一个新的、具有挑战性的问题,即实现源域、中间域到单个目标域的知识转移,其中目标域的每个类别仅有少量标记样本.此种情况下的知识转移过程面临以下两个困难:一是目标数据极其稀缺,从而导致没有足够的目标域特征分布;二是现有的少样本学习方法无差别地提取每部分特征,从而导致少样本目标检测性能不佳.为解决上述问题,本文提出一种少样本多源域目标检测方法.提出一种新的元优化机制,通过引入的混合域将源域和目标域对齐,用以缓解目标域稀缺特征分布的问题.具体而言,首先利用图像级混合生成混合图像,和相应的标签共同构成第一个混合域;然后通过双通道注意力机制生成细粒度特征,再利用特征级混合生成特征级混合特征,和相应的标签共同构成第二个混合域;最后通过区域建议网络和感兴趣区域网络生成感兴趣区域特征,再利用感兴趣区域特征级混合生成ROI(Region Of Interest)级混合ROI特征,和相应的标签共同构成第三个混合域.生成的三个混合域共同用于计算损失函数,完成元优化过程.提出一种包含卷积层和特征校准的双通道注意力机制,用以学习更具判别性的深度特征表征,其中卷积层用于防止关键空间信息的丢失,特征校准用于选择性地增强重要特征并削弱非重要特征.具体而言,首先利用卷积层子模块生成粗粒度特征表示;其次,利用特征校准子模块根据特征间的相关性建立注意力权重,并将这些注意力权重与原始特征进行整合,从而有选择地强化重要区域,同时抑制不重要区域.COCO数据集和PASCAL-VOC数据集的大量实验结果证明了本文提出的跨域元优化和双通道注意力结合的少样本多源域目标检测方法的有效性和鲁棒性.在检测效果上超越了同领域内其他方法,同时在不同数据集上保持了良好的泛化性能,此外模型的参数量在同领域内相比其他方法有显著优势. 展开更多
关键词 少样本多源域目标检测 跨域元优化 双通道注意力
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结合双层路由与多尺度注意力的多目标跟踪实验设计
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作者 项学智 周宪坤 +2 位作者 贲晛烨 王路 吴广浩 《实验室研究与探索》 北大核心 2025年第12期69-77,90,共10页
为解决一阶段跟踪器忽略全局信息利用且未能有效融合多尺度信息的问题,提出一种融合全局与多尺度信息的一阶段多目标跟踪框架。该框架通过双层路由Transformer模块增强全局信息交互,并采用细粒度动态稀疏注意力对关键图像区域全局建模,... 为解决一阶段跟踪器忽略全局信息利用且未能有效融合多尺度信息的问题,提出一种融合全局与多尺度信息的一阶段多目标跟踪框架。该框架通过双层路由Transformer模块增强全局信息交互,并采用细粒度动态稀疏注意力对关键图像区域全局建模,以突出目标细节信息;针对ReID任务引入多尺度注意力模块,实现丰富的特征聚合与上下文信息的有效利用,从而提升对目标尺度变化的鲁棒性。在MOT16、MOT17和MOT20数据集上的实验结果表明,所提方法的IDF1指标分别达75.0、74.3和68.8,在多个基准测试中取得了有竞争力的结果,验证了其在提升检测质量与身份嵌入效果方面的有效性,为高效多目标跟踪提供了新思路。 展开更多
关键词 一阶段跟踪 多目标跟踪 双层路由Transformer 多尺度注意力
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基于迁移多层感知机的挤压铸件性能预测研究
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作者 邓建新 农张华 +1 位作者 尹政 戴博林 《广西大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期370-383,共14页
为了基于更少的试验样本数据来更准确地预测铸件性能,提出基于已有数据和迁移多层感知机的挤压铸件性能预测方法。首先基于预测的铸件性能,从材料、工艺参数、铸件性能等方面设计数据迁移规则,筛选出最适合迁移的历史铸件数据,在此基础... 为了基于更少的试验样本数据来更准确地预测铸件性能,提出基于已有数据和迁移多层感知机的挤压铸件性能预测方法。首先基于预测的铸件性能,从材料、工艺参数、铸件性能等方面设计数据迁移规则,筛选出最适合迁移的历史铸件数据,在此基础上建立工艺参数与性能间的贝叶斯优化的预训练多层感知机模型,然后引入少量目标铸件试验数据,通过冻结-微调隐藏层参数的迁移策略,最终建立面向新铸件的性能预测模型。应用实例表明,迁移模型的平均预测误差相对基模型最大可降低80.46%。与现有基于单一铸件数据的预测模型相比,所提方法运用历史案例,实现了工艺参数与铸件性能间的知识迁移,进一步降低了对训练样本的需求,从而减少新铸件的试验次数和成本。 展开更多
关键词 挤压铸件 性能预测 迁移学习 多层感知机 贝叶斯优化 少样本学习
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