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Wisdom and Geology, the North German Basin, and the Significance of Thrown Dices
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作者 Heinz-Jürgen Brink 《International Journal of Geosciences》 CAS 2023年第1期150-186,共37页
For thousands of years, mankind is observing the surrounding nature. Often, they found no obvious clues for inexplicable and complex facts, leading to the belief that their wisdom was limited. This is in the majority ... For thousands of years, mankind is observing the surrounding nature. Often, they found no obvious clues for inexplicable and complex facts, leading to the belief that their wisdom was limited. This is in the majority of cases still true today, but based on hundreds of years of (geo-) scientific work some older thoughts can now be readjusted by combining newer geological, environmental, historical and philosophical clues. Facts about the development of the North German Basin are used to demonstrate the variability of geological systems and how these can be described by taking dice as a metaphor for ruling geological parameters. This includes all kinds of plate tectonically controlled basin forming processes, especially metamorphism of the lower crust due to a fixed mantle plume, basin filling processes with their galactic and lunar overprints, basin modifying tectonics due to internal (halokinesis, inversion) or external forces (one-sided loads at the surface due to mighty Delta sediments or glacial ice sheets) and geochemical reactions as a result of pressure and temperature changes in course of subsidence. Especially, the Rotliegend (Lower Permian) Gas Play is one of the possible illustrations of the entity of the North German Basin with its more than 70 - 90 independent parameters belonging to a global set of very complex hydrocarbon systems. Processes on Earth like the formation of systems of hydrocarbon fields as well as environmental systems (e.g. river systems, lakes, islands, sedimentary basins) are subordinated to the dices of nature and are steered invisibly by a selection of rules of the game that one understands as natural laws. The facts and remaining uncertainties as well as problems with subsurface-related processes (e.g. manmade tectonics, subsidence and uplift) guide the thoughts of engaged individuals on how to proceed wisely with limited predictability of challenges and dangers of a subsurface system. This work will be a trial to associate once more the natural sciences (geology) and the humanities (philosophy) for the benefit of both. 展开更多
关键词 North German Basin Subsurface Problems Geological Parameters WISDOM THOUGHTS dices
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面向腺体组织病理学图像分割的改进U2-Net模型
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作者 张正旭 陈庆奎 +1 位作者 付直兵 黄陈 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第4期914-921,共8页
结直肠癌是全球癌症患病人数当中致死率最高的癌症之一,为提高结直肠腺体的分割准确率,本文把U2-Net引入到医学图像分割领域,并对其改进以提高分割效果.首先,为减弱下采样带来的细节特征丢失和上采样时插值误差,在RSU内部的桥接处引入A... 结直肠癌是全球癌症患病人数当中致死率最高的癌症之一,为提高结直肠腺体的分割准确率,本文把U2-Net引入到医学图像分割领域,并对其改进以提高分割效果.首先,为减弱下采样带来的细节特征丢失和上采样时插值误差,在RSU内部的桥接处引入ASPP模块并且使用深度可分离卷积替换普通卷积以提高有效特征的提取能力同时减少参数量;其次,在外层解码器阶段引入了注意力机制以加强特征间的融合,减少因跳跃连接而丢失的空间信息;最终,把交叉熵损失和Dice相结合作为最终损失函数来解决类不平衡问题.在SJTU_GSFPH数据集与U2-Net相比F1-Score和Dice分别提升了1.43和1.03,HD降低了10.93;在GlaS数据集中与U2-Net相比Dice提升了1.29,HD降低了3.82.实验结果表明,本文方法有效提升了结直肠腺体分割的精准度. 展开更多
关键词 U2-Net 结直肠 医学图像分割 DICE
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改进UNet++模型的脑肿瘤图像分割算法 被引量:1
3
作者 付豪 张振利 陈源 《河北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期398-407,共10页
针对计算机辅助脑肿瘤图像边缘分割模糊、分割精度不高的问题,提出了一种改进的嵌套UN-et++脑肿瘤图像分割算法.首先,设计MCAM(Mishcoordinateattentionmodule)模块代替原UNet++的特征提取部分,嵌入坐标注意力机制(coordinateattention,... 针对计算机辅助脑肿瘤图像边缘分割模糊、分割精度不高的问题,提出了一种改进的嵌套UN-et++脑肿瘤图像分割算法.首先,设计MCAM(Mishcoordinateattentionmodule)模块代替原UNet++的特征提取部分,嵌入坐标注意力机制(coordinateattention,CA)关注不同方向上的位置信息以增强特征提取能力,使用Mish激活函数替换ReLU激活函数防止出现梯度消失,提高脑肿瘤图像分割精度和泛化能力;其次,在特征提取后加入SME(squeezeMishexcitation)模块进行挤压和激励,扩大特征图的感受野以增强对肿瘤特征的学习能力;最后,利用焦点Dice损失函数关注模糊样本的分割,从而改善脑肿瘤图像边缘分割模糊的问题.提出的算法在Figshare数据集上进行仿真实验,实验结果表明,在均值交并比(MIoU)、类别平均像素准确率(MPA)、骰子系数(Dice)和豪斯多夫距离(Hausdorffdistance,HD)评估指标上分别达到83.26%、81.91%、86.45%和18.57mm.与3DUNet、Swin-UNet、DD-UNet、LRAE-UNet和AI-UNet等算法进行对比,证明提出的算法分割效果更优. 展开更多
关键词 脑肿瘤图像分割 UNet++ MCAM CA注意力机制 Mish激活函数 SME 焦点Dice损失函数
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抗辐射加固的D触发器全定制设计
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作者 田佳昊 曹贝 孙鸿悦 《黑龙江大学自然科学学报》 2025年第2期244-252,共9页
全定制技术是半定制设计的基础,芯片受到高能粒子辐射,易导致损坏,因此抗辐射加固全定制设计对芯片的可靠性至关重要。本文采用中芯国际(Semiconductor Manufacturing International Corporation,SMIC)0.18μm工艺,对数字集成电路中常用... 全定制技术是半定制设计的基础,芯片受到高能粒子辐射,易导致损坏,因此抗辐射加固全定制设计对芯片的可靠性至关重要。本文采用中芯国际(Semiconductor Manufacturing International Corporation,SMIC)0.18μm工艺,对数字集成电路中常用的D触发器标准单元进行加固全定制设计,其中包括电路级加固设计、版图加固设计、物理信息提取与时序信息提取及逻辑综合验证、自动布局布线验证。完成了1倍驱动能力和2倍驱动能力的高速D触发器(FFDHD1X和FFDHD2X)的抗辐射加固设计。通过采用12管双互锁存储单元(Dual interlocked storage cell,DICE)结构设计消除单粒子翻转效应(Single-event upset,SEU)的影响,同时在版图设计中加入保护环的方式削弱SEU影响。对FFDHD1X和FFDHD2X的加固设计以及抗辐射能力进行仿真,再进一步提取时序信息以及版图物理信息,生成可用于半定制设计的新的库文件。最后对设计出来的抗辐射加固D触发器标准单元库进行逻辑综合验证、自动布局布线验证,验证结果表明本文全定制设计的抗辐射加固D触发器可被主流商业电子设计自动化(Electronic design automation,EDA)工具识别与使用,能应用在有抗辐射要求的数字集成电路中。 展开更多
关键词 全定制设计 抗辐射加固 D触发器 DICE结构
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基于优化U-net的单色图像分割算法
5
作者 肖政文 刘丹 《信息记录材料》 2025年第1期204-207,共4页
数字图像处理在公安领域的应用十分广泛,其中对单色图像分割预处理,在人脸识别、车辆识别和指纹识别等方面有着十分重要的作用。本文提出一种改进的U-net,选取交叉损失函数(constituent error,CE)与Dice Loss组合作为损失函数,提高网络... 数字图像处理在公安领域的应用十分广泛,其中对单色图像分割预处理,在人脸识别、车辆识别和指纹识别等方面有着十分重要的作用。本文提出一种改进的U-net,选取交叉损失函数(constituent error,CE)与Dice Loss组合作为损失函数,提高网络模型对小目标的分类精度;添加批量归一化BN层(batch normalization)模块和LayerScale模块提高网络在训练时的收敛速度和稳定性,抑制无用特征并且突出有效特征;选取视觉几何组(visual geometry group,VGG)作为主干网络提高采样过程中对特征的重复利用率;选用两倍双线性插值上采样的方式,提高网络模型对特征的重复利用率。本文基于自制的单色图像数据集,利用改进的U-net对单色图像进行语义分割,在像素准确率、类别平均像素准确率、平均交并比方面比原始的U-net分别提高了1.43%、1.57%、8.75%,取得了良好的语义分割效果。 展开更多
关键词 单色图像 语义分割 改进U-net 交叉熵损失函数(CE) Dice Loss损失函数 LayerScaler模块
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Diced cartilage in capsula based on diced cartilage in fascia technique:A case report
6
作者 Henri Stephan Hady Rihani +1 位作者 Elie Dagher Jad El Choueiri 《World Journal of Clinical Cases》 2025年第19期92-98,共7页
BACKGROUND The Turkish Delight technique,initially described by Erol in 2000,involves the use of diced cartilage wrapped in oxidized cellulose(Surgicel^(TM))for nasal grafting in secondary rhinoplasty.CASE SUMMARY Thi... BACKGROUND The Turkish Delight technique,initially described by Erol in 2000,involves the use of diced cartilage wrapped in oxidized cellulose(Surgicel^(TM))for nasal grafting in secondary rhinoplasty.CASE SUMMARY This paper presents a novel adaptation called Diced Cartilage in Capsula,where diced cartilage is wrapped in the periprosthetic capsule material formed from a previous breast augmentation procedure instead of fascia,a technique based on the Diced Cartilage in Fascia method.Utilizing autologous,biocompatible material minimizes foreign body reactions and enhances graft integration.This innovative approach demonstrates the potential for specific practices in cosmetic surgery by optimizing patient-specific resources and improving surgical outcomes.CONCLUSION The report compares traditional Turkish Delight applications with this new method,discussing biocompatibility,technique efficacy,and benefits in rhinoplasty. 展开更多
关键词 Diced Cartilage in Capsula Diced Cartilage in Fascia Turkish delight Periprosthetic capsule RHINOPLASTY Case report
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基于Swin Transformer的层次化年龄估计网络
7
作者 徐琳哺 胡春龙 《软件工程》 2025年第8期38-41,47,共5页
在人脸年龄估计任务中,针对现有深度学习模型在提取层次化特征方面存在不足的问题,提出了一种基于Swin Transformer的层次化年龄估计网络(HAEN-Swin)。该网络包含浅层和深层特征提取模块,分别捕获面部基础结构和细节特征,实现多层次特... 在人脸年龄估计任务中,针对现有深度学习模型在提取层次化特征方面存在不足的问题,提出了一种基于Swin Transformer的层次化年龄估计网络(HAEN-Swin)。该网络包含浅层和深层特征提取模块,分别捕获面部基础结构和细节特征,实现多层次特征提取,显著提升年龄估计准确性。此外,针对数据集样本分布不均衡的问题,网络还引入了Dice相似系数作为损失函数的一部分。实验结果表明,HAEN-Swin在MORPH数据集上表现最佳,平均绝对误差(MAE)为2.45,充分验证了该模型的有效性和优越性。 展开更多
关键词 年龄估计 SwinTransformer Dice相似系数
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改进MambaUNet网络对肝脏肿瘤CT图像的轻量化级联分割
8
作者 李柯 刘文忠 秦镜淘 《中国医学物理学杂志》 2025年第8期1068-1078,共11页
为解决卷积神经网络在全局上下文建模能力的局限性以及Transformer在自注意力机制中二次计算的复杂性,提出一种基于MambaUNet改进的MD-MambaUNet网络。该网络结合了多向选择扫描模块(MD-SS2D),从CT图像的多个方向提取空间特征,显著提升... 为解决卷积神经网络在全局上下文建模能力的局限性以及Transformer在自注意力机制中二次计算的复杂性,提出一种基于MambaUNet改进的MD-MambaUNet网络。该网络结合了多向选择扫描模块(MD-SS2D),从CT图像的多个方向提取空间特征,显著提升全局上下文建模能力,并通过引入部分卷积,构建轻量化混合卷积模块,显著减少模型的参数量,能在保持高水平性能的同时,以更低的计算成本处理大规模的医疗图像数据。基于LiTS2017、3DIRCADB公共数据集进行实验,MD-MambaUNet在LiTS2017数据集中,肝脏与肿瘤分割的Dice相似性系数指标分别较MambaUNet网络提高3.32%和4.77%,达到95.36%和76.93;交并比指标分别较MambaUNet网络提高4.18%和4.92%,达到91.43%和69.74%。在3DIRCADB数据集中,肝脏与肿瘤分割的Dice相似性系数指标分别较MambaUNet网络提高2.08%和2.21%,达到93.81%和64.68%;交并比指标分别较MambaUNet网络提高0.79%和3.13%,达到87.23%和57.65%,同时参数量相比MambaUNet减少了13.71 M,使得模型能部署在临床场景成为可能。 展开更多
关键词 肝脏肿瘤分割 MD-MambaUNet CT图像 Dice相似性系数
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新的区间图片模糊集Dice相似度及其应用
9
作者 王茗青 罗敏霞 赵瑞瑞 《中国计量大学学报》 2025年第1期76-81,共6页
目的:鉴于当前区间图片模糊集相似度的度量方法未充分考虑决策者风格对决策结果的影响,提出一种新型的区间图片模糊集Dice相似度,并探讨其在多属性决策中的应用。方法:将区间图片模糊集转化为包含决策者风格的图片模糊集。基于这一转换... 目的:鉴于当前区间图片模糊集相似度的度量方法未充分考虑决策者风格对决策结果的影响,提出一种新型的区间图片模糊集Dice相似度,并探讨其在多属性决策中的应用。方法:将区间图片模糊集转化为包含决策者风格的图片模糊集。基于这一转换,利用图片模糊集Dice相似度原理,发展带有决策者风格的区间图片模糊集Dice相似度。结果:新型的区间图片模糊集Dice相似度满足Dice相似度的公理化定义。结论:将提出的Dice相似度应用于多属性决策场景中,并与现有的决策方法进行比较,结果表明所提出的决策方法合理有效。 展开更多
关键词 区间图片模糊集 Dice相似度 多属性决策
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基于改进YOLOv8n的煤矿井下钻杆计数方法 被引量:6
10
作者 姜媛媛 刘宋波 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第8期112-119,共8页
为提高煤矿井下钻杆计数的效率和精度,提出了一种基于改进YOLOv8n模型的煤矿井下钻杆计数方法。建立了YOLOv8n−TBiD模型,该模型可准确检测矿井钻机工作视频中的钻杆并进行有效分割:为有效捕获钻杆的边界信息,提高模型对钻杆形状识别的精... 为提高煤矿井下钻杆计数的效率和精度,提出了一种基于改进YOLOv8n模型的煤矿井下钻杆计数方法。建立了YOLOv8n−TBiD模型,该模型可准确检测矿井钻机工作视频中的钻杆并进行有效分割:为有效捕获钻杆的边界信息,提高模型对钻杆形状识别的精度,使用加权双向特征金字塔网络(BiFPN)替换路径聚合网络(PANet);针对钻杆易与昏暗的矿井环境混淆的问题,在Backbone网络的SPPF模块后添加三分支注意力(Triplet Attention),以增强模型抑制背景干扰的能力;针对钻杆在图像中占比小、背景信息繁杂的问题,采用Dice损失函数替换CIoU损失函数来优化模型对目标钻杆的分割处理。利用YOLOv8n−TBiD模型分割出的钻杆及其掩码信息,根据打钻过程中钻杆掩码面积变小而装新钻杆时钻杆掩码面积突然增大的规律,设计了一种钻杆计数算法。选取综采工作面实际采集的钻机工作视频对基于YOLOv8n−TBiD模型的钻杆计数方法进行了实验验证,结果表明:①YOLOv8n−TBiD模型检测钻杆的平均精度均值达94.9%,与对比模型GCI−YOLOv4,ECO−HC,P−MobileNetV2,YOLOv5,YOLOX相比,检测准确率分别提升了4.3%,7.5%,2.1%,6.3%,5.8%,检测速度较原始YOLOv8n模型提升了17.8%。②所提钻杆计数算法在不同煤矿井下环境的视频数据集上实现了99.3%的钻杆计数精度。 展开更多
关键词 矿井钻机 钻杆计数 YOLOv8n−TBiD BiFPN Triplet Attention Dice损失函数 钻杆掩码 图像分割
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基于拉普拉斯金字塔残差网络的多尺度图像压缩研究
11
作者 田学军 章文强 +3 位作者 马梓轩 陈良哲 叶卉荣 舒忠 《印刷与数字媒体技术研究》 CAS 北大核心 2024年第5期33-44,共12页
为了更好地进行图像重建,加强对图像多尺度特征表示和特征融合的处理,本研究提出一种新的多尺度特征融合图像重建网络模型。模型包括迭代降采样和迭代上采样过程。迭代降采样过程是通过在拉普拉斯金字塔残差控制网络模型中将高斯卷积核... 为了更好地进行图像重建,加强对图像多尺度特征表示和特征融合的处理,本研究提出一种新的多尺度特征融合图像重建网络模型。模型包括迭代降采样和迭代上采样过程。迭代降采样过程是通过在拉普拉斯金字塔残差控制网络模型中将高斯卷积核与子采样和高斯平滑滤波迭代操作规则相结合完成的。迭代上采样过程是通过使用拉普拉斯卷积核和二阶差分操作规则实现的。GJ-UNet深度学习网络模型通过其编码器下采样模块实现图像多尺度语义特征的精细分类,并在解码器上采样模块中应用反卷积和卷积操作规则,规范处理图像多尺度语义特征。实验表明,所提出的方法可以实现高精度的特征提取,同时对于图像特征融合的相关性更强,提取的图像边缘信息更清晰且相对噪声信息更低,重建图像的视觉效果基本与原始输入图像相同。本研究有望广泛应用于计算机图像视觉领域。 展开更多
关键词 压缩感知图像重构 图像多尺度特征 拉普拉斯金字塔模型 差分运算 GJ-UNet深度学习网络模型 Dice损失函数
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基于复杂纹理特征融合的材料图像分割方法
12
作者 韩越兴 杨珅 +1 位作者 陈侨川 王冰 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第1期220-227,共8页
为解决材料图像分割中存在小样本、纹理复杂和数据分布不平衡的问题,抓住材料图像同相像素具有高度相似性的特性,提出一种基于复杂纹理特征融合的材料图像分割方法。在编码阶段,使用全卷积神经网络(FCN)作为基础网络,VGG16作为骨干网络... 为解决材料图像分割中存在小样本、纹理复杂和数据分布不平衡的问题,抓住材料图像同相像素具有高度相似性的特性,提出一种基于复杂纹理特征融合的材料图像分割方法。在编码阶段,使用全卷积神经网络(FCN)作为基础网络,VGG16作为骨干网络;将改进的FCN的每层的特征图放入设计的级联的特征融合模块(CFF block),融合高低层语义信息;将融合的特征图放入多尺度学习模块(multi-scale block)进一步提取纹理特征。在解码阶段,对特征图施加注意力机制(Attention block),保留关键的特征图;针对材料图像中数据不平衡问题,采用并改进Dice损失,优化分割结果。通过对比实验和消融实验验证该方法的mIoU在多个数据集上均优于经典的深度学习方法。 展开更多
关键词 材料图像分割 全卷积神经网络 特征融合 Dice损失 交叉熵损失 注意力机制 小样本
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基于改进U-Net的遥感图像语义分割 被引量:6
13
作者 高康哲 王凤艳 +1 位作者 刘子维 王明常 《吉林大学学报(地球科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1752-1763,共12页
全卷积神经网络在遥感图像语义分割中得到了广泛应用,该方法地物分类精度和效率较高,但对地物分布不均匀遥感图像占比较少地物的分类准确率较低。为了提高遥感图像的分类精度,本文通过添加先验知识方法丰富输入数据特征,采用密集链接方... 全卷积神经网络在遥感图像语义分割中得到了广泛应用,该方法地物分类精度和效率较高,但对地物分布不均匀遥感图像占比较少地物的分类准确率较低。为了提高遥感图像的分类精度,本文通过添加先验知识方法丰富输入数据特征,采用密集链接方式提高上下采样过程中特征的重复利用率,采用可以优化交并比的损失函数Dice Loss和可以提高难分类类别精度的损失函数Focal Loss相加组合作为网络模型的损失函数,采用LayerScale模块加快模型收敛、抑制无用特征、突出有效特征的方式,对U-Net的输入、网络结构、损失函数进行改进,优化语义分割效果。结果表明,基于高分影像数据集(GID)改进的U-Net相较于原始U-Net像素精度、均类像素精度、平均交并比分别提高了0.0233、0.0409、0.0665,提升了地物分类精度,取得了较好的分类效果。 展开更多
关键词 深度学习 多特征 密集链接 Focal Loss Dice Loss LayerScale模块 改进U-Net 语义分割
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Dice系数前向预测的快速正交正则回溯匹配追踪算法 被引量:3
14
作者 陈平平 陈家辉 +2 位作者 王宣达 方毅 王锋 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1488-1498,共11页
为了提高压缩感知重构算法的成功率与重构精度,该文提出基于Dice前向预测的正交正则回溯匹配追踪算法(DLARBOMP)。在该算法中,首先从匹配准则与预选阶段原子选取的角度,利用Dice系数代替原子内积计算相关度,保留原始信号信息的特性,以... 为了提高压缩感知重构算法的成功率与重构精度,该文提出基于Dice前向预测的正交正则回溯匹配追踪算法(DLARBOMP)。在该算法中,首先从匹配准则与预选阶段原子选取的角度,利用Dice系数代替原子内积计算相关度,保留原始信号信息的特性,以此选择与残差最匹配的原子,提高算法的重构精度。同时,针对信号重构过程回溯算法的时间过长问题,在每次原子迭代过程中,该文利用正则化选择多个原子而非单个原子,实现重构精度与重构时间的平衡。最后,通过稀疏1维信号与2维图像信号重构的实验结果,显示了所提DLARBOMP算法在1维信号重构时兼顾了性能与效率,在2维压缩图像信号重构时提高其峰值信噪比(PSNR),优于正交匹配追踪(OMP)及其最新改进贪婪类算法。 展开更多
关键词 信号重构 压缩感知 Dice系数 正则回溯 贪婪类算法
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动态综合气候经济模型发展与应用
15
作者 向华丽 向梦云 《武汉商学院学报》 2024年第4期46-53,共8页
动态综合气候经济模型(DICE)是由美国耶鲁大学经济学教授威廉·诺德豪斯(William Nordhaus)开发的经济学模型,旨在帮助政策制定者制定应对气候变化的有效策略。为了更深入了解该模型,我们从该模型被引文献中,基于模型含义—模型的... 动态综合气候经济模型(DICE)是由美国耶鲁大学经济学教授威廉·诺德豪斯(William Nordhaus)开发的经济学模型,旨在帮助政策制定者制定应对气候变化的有效策略。为了更深入了解该模型,我们从该模型被引文献中,基于模型含义—模型的扩展—模型应用三个方面进行了文献选择,从而开展了文献综述。通过文献梳理我们认为DICE一方面应成为我国绿色发展的理论基础,另一方面需要引入人工智能算法进一步优化该模型。 展开更多
关键词 DICE模型 气候变化 经济增长 人工智能 绿色发展
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改进的DeepLabV3+指针式仪表图像分割算法 被引量:3
16
作者 杨武 胡敏 +2 位作者 常鑫 赵昕宇 余华云 《国外电子测量技术》 2024年第1期10-19,共10页
针对现有的仪表自动化读数算法占用空间大、推理速度较慢以及不能有效分割图像中密集细小目标的问题,提出改进的DeepLabV3+指针式仪表分割算法。首先以轻量化的MobileNetV2来构建网络主干达到降低参数量和推理权重、提高检测速度的目的... 针对现有的仪表自动化读数算法占用空间大、推理速度较慢以及不能有效分割图像中密集细小目标的问题,提出改进的DeepLabV3+指针式仪表分割算法。首先以轻量化的MobileNetV2来构建网络主干达到降低参数量和推理权重、提高检测速度的目的。其次通过分块并归策略设计CSP-ASPP结构,在保证网络性能的同时降低参数量。之后使用改进后的SKFF模块通过自注意力机制以非线性方式融合多尺度特征,将原网络解码器中的二尺度特征融合变为四尺度特征融合。最后使用交叉熵损失联合加权的Dice损失作为网络的总损失函数,解决仪表分割中各类别像素分布不均的问题。最后通过实验证明,改进后的DeepLabV3+算法在仪表分割数据集上的平均交并比(mIoU)和平均像素准确率(mPA)达到了89.3%和94.8%,相对原网络分别提高了0.7%、0.6%,参数量和推理权重却仅有原网络的约7%,同时在GPU和CPU上的推理速度分别达到91和16 fps,解决了嵌入式设备部署困难的问题,达到了实时检测的要求,提高了仪表自动化读数的效率。 展开更多
关键词 指针式仪表图像分割 DeepLabV3+ 轻量化 分块并归 多尺度特征融合 Dice Loss
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基于多尺度空洞融合注意力的车道线检测算法 被引量:2
17
作者 李沐原 张兰春 张博源 《电子测量技术》 北大核心 2024年第23期84-92,共9页
UFSA-LD算法在提取车道线的细长结构特征时,面临信息丢失、长距离上下文捕获困难以及边界细节识别不敏感等挑战。本文提出一种基于多尺度空洞特征融合注意力的车道线检测算法:在UFSA-LD辅助分割分支加入MDFA模块,借助空洞空间金字塔池化... UFSA-LD算法在提取车道线的细长结构特征时,面临信息丢失、长距离上下文捕获困难以及边界细节识别不敏感等挑战。本文提出一种基于多尺度空洞特征融合注意力的车道线检测算法:在UFSA-LD辅助分割分支加入MDFA模块,借助空洞空间金字塔池化(ASPP)扩展了网络的感受野,多尺度捕捉车道特征;利用融合注意力机制(FCBAM)从通道与空间多维度过滤干扰信息,增强关键特征表示。引入Dice Loss损失函数,更多关注车道线的边缘与局部结构信息。实验结果表明:改进后模型在TuSimple数据集上检测精度由95.81%提升至96.03%;在CULane数据集上F1指标较原文提升1.8,验证了模型改进的有效性。 展开更多
关键词 车道线检测 ASPP 融合注意力 Dice Loss
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自愿减排机制下海洋碳汇交易的双重效益与影响因素 被引量:8
18
作者 魏震昊 孙国茂 姚中杰 《中国人口·资源与环境》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第4期48-59,共12页
中国提出由能耗双控(控总量、控强度)转向碳排放双控,彰显了实现“双碳”目标的坚定决心与大国担当。身为第一大碳排放国,中国不仅需要以控碳为目标进行强制减排,更需要鼓励广泛“增汇”以实现社会化负排放。作为强制减排市场的有益补充... 中国提出由能耗双控(控总量、控强度)转向碳排放双控,彰显了实现“双碳”目标的坚定决心与大国担当。身为第一大碳排放国,中国不仅需要以控碳为目标进行强制减排,更需要鼓励广泛“增汇”以实现社会化负排放。作为强制减排市场的有益补充,自愿减排市场兼顾全民参与和市场运作,两者互补协同、双轮驱动,是未来绿色低碳高质量发展的必经之路。该研究聚焦海洋碳汇(蓝碳)交易,构建了包含海洋碳汇的DSGE模型,借助脉冲响应,判断基于自愿减排机制的海洋碳汇交易是否兼顾“经济与环境”双重效益;通过敏感性分析,考察双重效益的波动情况;结合福利分析,探索双重效益与社会福利的提升策略。结果表明:①基于自愿减排机制的海洋碳汇交易能够实现双重效益,其中环境效益更显著。②做大做强海洋经济和适度加大政府补贴后,双重效益波动收敛,有助于海洋碳汇市场的平稳运行,海洋碳汇效率对环境效益的提升作用明显,而碳汇价格对双重效益的影响微弱。③实施海洋碳汇交易后社会福利改善明显,并且海洋产值占比的福利提升效果最显著,政府激励性补贴对福利提升的效果次之,交易价格与碳汇效率对福利的影响较弱。建议进一步强化“海洋强国”“海洋命运共同体”战略实施,加快海洋高质量发展;加强海洋碳汇方法学研究和技术创新,持续提升碳汇效率;政府适度提高激励性补贴,通过完善区域性自愿减排市场体系建设,加速推动海洋碳汇市场的落地实施。 展开更多
关键词 海洋碳汇 碳交易 自愿减排 DSGE DICE
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基于卷积神经网络的颅内囊状动脉瘤半自动分割模型的构建与验证研究
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作者 耿介文 王思敏 +2 位作者 胡鹏 何川 张鸿祺 《中国脑血管病杂志》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期577-586,共10页
目的基于卷积神经网络创建一种半自动的颅内囊状动脉瘤分割技术。方法回顾性连续纳入2017年7月至2020年7月“中国颅内动脉瘤计划”数据库中首都医科大学宣武医院的单中心数据,所有数据在分析前均进行了匿名处理。收集所有患者的基线资料... 目的基于卷积神经网络创建一种半自动的颅内囊状动脉瘤分割技术。方法回顾性连续纳入2017年7月至2020年7月“中国颅内动脉瘤计划”数据库中首都医科大学宣武医院的单中心数据,所有数据在分析前均进行了匿名处理。收集所有患者的基线资料,包括性别、年龄(≥60岁和<60岁)和DSA机型、DSA序列数及动脉瘤信息,包括动脉瘤个数、直径(≥5 mm和<5 mm)、颈宽(宽颈、窄颈)及位置(分叉部、侧壁)。根据8∶1∶1的比例将数据通过随机数字表法随机分为训练集、测试集和验证集。3个数据集患者的DSA三维断层数据均采用三维旋转DSA模式在造影机完成,并由3位有经验的神经外科医师对DSA三维断层数据显示的动脉瘤进行标注,并最终生成动脉瘤的标准标签。动脉瘤分割模型包括训练阶段和分割阶段。训练阶段,使用训练集的DSA三维断层图像数据与动脉瘤的分割标签以及通过Marching Cubes算法提取的血管边缘信息,对模型进行端到端的训练,在测试集上监控模型的分割指标,保留分割指标最高的模型。分割阶段,医师在验证集的动脉瘤DSA三维断层图像上选择一个动脉瘤内部的点,截取感兴趣体积(VOI),输入训练好的血管与动脉瘤分割最优模型,得到动脉瘤的分割结果,将分割的VOI定位回原始DSA三维断层图像以获得最终的动脉瘤轮廓。将分割网络模型的分割结果与人工获取的标准标签进行比较,以计算Dice相似系数(DSC)。对验证集数据按照动脉瘤直径、颈宽、位置进行分层,以比较不同亚组间的DSC。计算动脉瘤分割掩膜的长、宽和高的边界框,将其中的最大值作为动脉瘤的最大直径,与标准标签中的最大直径进行对比。在验证集中统计并比较颅内动脉瘤标准标签人工获取时间与分割网络模型获取时间(从定位动脉瘤到获取满意的动脉瘤颈分割时间)。结果最终纳入了756例患者的969个DSA序列显示的1094个动脉瘤的三维断层数据。其中,训练集纳入604例患者共783个DSA序列的877个动脉瘤,测试集纳入77例患者共100个DSA序列的117个动脉瘤,验证集纳入75例患者共86个DSA序列的100个动脉瘤。(1)各数据集基线比较结果显示,动脉瘤直径(P=0.003)、动脉瘤位置(P=0.003)的各数据集间的差异有统计学意义。余基线资料各数据集间差异无统计学意义(均P>0.05)。(2)验证集中动脉瘤分割的平均DSC为0.868±0.078。直径≥5 mm的动脉瘤分割的平均DSC高于直径<5 mm的动脉瘤(0.891±0.041比0.855±0.088,P=0.038)。窄颈、宽颈、分叉、侧壁动脉瘤分割的DSC值分别为0.882±0.065、0.859±0.085、0.876±0.072及0.863±0.080,组间差异均无统计学意义(均P>0.05)。(3)动脉瘤分割模型在验证集所得到的掩膜最大直径与人工分割获得的标准标签的最大直径有较好的一致性[(5.78±3.18)mm比(5.37±2.92)mm,r=0.97]。在验证集中,人工分割与应用神经网络分割动脉瘤的平均时长分别为2.5 min、34 s。结论本研究基于卷积神经网络创建半自动的颅内囊状动脉瘤分割技术可较为准确分割动脉瘤,该模型有助于动脉瘤形态学分析。 展开更多
关键词 颅内囊性动脉瘤 分割模型 神经网络 U形网络结构 Dice相似系数
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基于U^(2)-Net和形态学的裂缝损伤量化评估研究
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作者 李云汇 康帅 +1 位作者 贺东青 丁亚芃 《工业建筑》 2024年第11期67-77,共11页
针对混凝土结构表观裂缝数据类别不均衡与损伤特征量化问题,提出了一种基于U^(2)-Net和形态学结合的裂缝损伤评估方法。首先,将Dice损失函数与损失权重融合构造损失函数,并嵌入迁移学习,使用U^(2)-Net网络对混凝土构件表观裂缝的数据集... 针对混凝土结构表观裂缝数据类别不均衡与损伤特征量化问题,提出了一种基于U^(2)-Net和形态学结合的裂缝损伤评估方法。首先,将Dice损失函数与损失权重融合构造损失函数,并嵌入迁移学习,使用U^(2)-Net网络对混凝土构件表观裂缝的数据集进行训练,根据预测得到的裂缝二值图像,提取预测裂缝图的骨架,最终将裂缝划分为线性裂缝和网状裂缝,针对不同类型的裂缝使用形态学对预测出的裂缝提取对应的特征参数,并对相应的裂缝特征参数进行误差分析,验证裂缝特征参数的有效性。研究结果表明:该方法预测出的裂缝特征参数与真实标记的参数误差相对较小,线性裂缝长度、最大宽度和平均宽度的相对误差平均值分别为-1.34%、1.08%和2.64%,网状裂缝面积和覆盖率的相对误差平均值分别为0.05%和0.07%,表明该方法检测精度相对较高,对混凝土结构的裂缝检测有一定的参考价值。 展开更多
关键词 U^(2)-Net Dice损失函数 裂缝量化 形态学 非均衡数据集
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