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Discrete and Topological Correspondence Theory for Modal MeetImplication Logic and Modal MeetSemilattice Logic in Filter Semantics
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作者 Fei Liang Zhiguang Zhao 《逻辑学研究》 2025年第3期25-66,共42页
In the present paper,we give a systematic study of the discrete correspondence the-ory and topological correspondence theory of modal meet-implication logic and moda1 meet-semilattice logic,in the semantics provided i... In the present paper,we give a systematic study of the discrete correspondence the-ory and topological correspondence theory of modal meet-implication logic and moda1 meet-semilattice logic,in the semantics provided in[21].The special features of the present paper include the following three points:the first one is that the semantic structure used is based on a semilattice rather than an ordinary partial order,the second one is that the propositional vari-ables are interpreted as filters rather than upsets,and the nominals,which are the“first-order counterparts of propositional variables,are interpreted as principal filters rather than principal upsets;the third one is that in topological correspondence theory,the collection of admissi-ble valuations is not closed under taking disjunction,which makes the proof of the topological Ackermann 1emma different from existing settings. 展开更多
关键词 topological correspondence theory SEMILATTICE modal meet implication logic modal meet semilattice logic discrete correspondence theory semantic structure propositional variables filter semantics
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具身智能的模型分析:基于语义自主视角 被引量:1
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作者 段玉聪 《新疆师范大学学报(哲学社会科学版)》 北大核心 2026年第2期93-102,共10页
具身智能强调智能体通过传感—行动与物理环境交互,进而涌现更高级的认知能力。DIKWP语义模型将认知过程视为包含数据、信息、知识、智慧和意图五要素的网状交互转化系统,突破了传统层级模型的局限;意识“BUG”理论认为意识是认知系统... 具身智能强调智能体通过传感—行动与物理环境交互,进而涌现更高级的认知能力。DIKWP语义模型将认知过程视为包含数据、信息、知识、智慧和意图五要素的网状交互转化系统,突破了传统层级模型的局限;意识“BUG”理论认为意识是认知系统因信息处理限制产生的“错误”,这种“错误”可能孕育创新和意识跃迁;DIKWP×DIKWP交互模型揭示跨主体语义映射与人格映射机制。文本基于上述模型理论,对认知与物理鸿沟、语义不一致、安全伦理和高投入等进行分析,并立足哲学基础和国际比较视野探讨语义自主、人工意识和自我模型等深层问题,力图为具身智能的发展提供理论参考和实践建议。 展开更多
关键词 具身智能 DIKWP语义模型 意识“BUG”理论 语义闭环 语义主权 人机共融 人工意识
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基于监督判别学习的图像抗噪语义通信机制
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作者 应俊 徐伟伟 +3 位作者 祝志远 周继华 王汝言 吴大鹏 《重庆邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期65-73,共9页
语义通信是指在通信过程中利用语义信息对通信内容进行理解、解释和处理的过程,相比于传统通信不仅提高了传输效率和可靠性,还大大缩短了信息交流与理解所需的时间。语义通信容易遭受语义噪声的威胁,导致系统性能下降,如何在语义通信过... 语义通信是指在通信过程中利用语义信息对通信内容进行理解、解释和处理的过程,相比于传统通信不仅提高了传输效率和可靠性,还大大缩短了信息交流与理解所需的时间。语义通信容易遭受语义噪声的威胁,导致系统性能下降,如何在语义通信过程中抵御噪声干扰是个难点问题。为了解决该问题,针对图像语义通信系统提出一种基于监督判别学习的语义抗噪通信机制。在数据集上的仿真结果表明,相比于基线算法,所提出的算法在语义噪声和物理信道噪声的干扰下均可以获得性能提升,同时保证模型的数据恢复和任务执行。 展开更多
关键词 语义噪声 语义通信 对抗训练 深度监督网络
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基于多模态语义信息的文本生成图像方法
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作者 杨冰 周家辉 +1 位作者 姚金良 向学勤 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2026年第2期360-369,共10页
针对文本语义与图像语义不一致以及图像细节表现不足的问题,提出新的文本生成图像方法.基于多模态语义信息建立鉴别依据,在文本语义基础上引入真实图像语义,以解决文本描述信息密度低的问题,有效缓解生成图像细节缺失或失真的现象.在生... 针对文本语义与图像语义不一致以及图像细节表现不足的问题,提出新的文本生成图像方法.基于多模态语义信息建立鉴别依据,在文本语义基础上引入真实图像语义,以解决文本描述信息密度低的问题,有效缓解生成图像细节缺失或失真的现象.在生成器中集成可变形卷积和星模块卷积,增强生成器表达能力,提高生成图像的细节表现和整体质量.为了验证所提方法的有效性,在CUB数据集和COCO数据集上进行模型训练及评估.与生成式对抗对比语言-图像预训练模型(GALIP)相比,所提方法在保证高效生成的同时,在细节表现、语义一致性及整体质量上具有显著优势. 展开更多
关键词 文本生成图像 多模态语义 可变形卷积 星模块卷积 语义对齐鉴别器
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基于WSS-Pointnet的变电站点云弱监督语义分割方法
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作者 裴少通 孙海超 +2 位作者 胡晨龙 王玮琦 兰博 《电工技术学报》 北大核心 2026年第1期234-245,共12页
现有的变电站点云语义分割算法均采用完全监督学习,需要大量人工标注点云数据,导致分割任务耗时长且成本高昂。为解决这一问题,该文提出一种基于PointNet改进的弱监督语义分割PointNet(WSS-PointNet)算法。首先,通过构建多层降采样结构... 现有的变电站点云语义分割算法均采用完全监督学习,需要大量人工标注点云数据,导致分割任务耗时长且成本高昂。为解决这一问题,该文提出一种基于PointNet改进的弱监督语义分割PointNet(WSS-PointNet)算法。首先,通过构建多层降采样结构,结合采样层与分组层对输入点云数据进行多尺度特征提取,从而捕捉点云在不同尺度上的几何和拓扑信息。在此基础上,引入PointNet结构以进一步提取区域特征,优化局部特征整合与全局特征表示;针对粗粒度语义特征的优化,提出膨胀式语义信息嵌入与浸染式语义信息嵌入两种模块,分别采用“由内而外”和“由外而内”的信息传递策略对点云语义信息进行细致处理,两种嵌入机制均基于图卷积神经网络,通过捕捉局部连接模式与信息共享实现语义特征的高效传播。其次,构建变电站点云数据集,并对WSS-PointNet算法进行消融实验,同时与主流的完全监督学习算法和弱监督学习算法进行对比。经实验验证,WSS-PointNet相比于改进前将变电站点云分割的总体精度(OA)提高了10.3个百分点,平均交并比(mIoU)提高了10.1个百分点,平均准确率(mAcc)提高了10.5个百分点,同时在标注所需时间方面缩短了90%,接近完全监督算法中最好的分割效果。该模型可显著降低处理变电站点云数据的时间与成本,同时保持点云分割的高精度。 展开更多
关键词 点云语义分割 弱监督方法 膨胀式语义信息嵌入 浸染式语义信息嵌入 变电站
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“满堂”类复合词句法语义问题的历时视角
6
作者 张定 《古汉语研究》 北大核心 2026年第1期68-76,159,共10页
“满堂”类复合词来源于动宾结构的词汇化和重新分析。其内部成员词汇化进程不一,内部结构关系在一些语境中有定中和动宾两解。通过句法测试,一些成员可以确定为名词,内部结构关系由动宾重新分析为定中。其中的“满”类动词语义上经历... “满堂”类复合词来源于动宾结构的词汇化和重新分析。其内部成员词汇化进程不一,内部结构关系在一些语境中有定中和动宾两解。通过句法测试,一些成员可以确定为名词,内部结构关系由动宾重新分析为定中。其中的“满”类动词语义上经历了“完整、聚集、充满、到终点、长成→整个→所有→每”的连续演变过程。 展开更多
关键词 满堂 句法语义 词汇化 语义演变
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基于跨粒度HFLTS语义向量距离的军事评估方法
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作者 杜秀丽 周睿 +3 位作者 程伟龙 吕亚娜 邱少明 文世喜 《火力与指挥控制》 北大核心 2026年第2期38-46,共9页
犹豫模糊语言术语集可以更好地反映专家在军事评估中的意见,但不同专家的偏好排序相同、数值差度大时,现有距离测度难以准确反映专家的实际意见。针对上述问题,引入考虑投影值的因素,定义了由犹豫度和语义值构成的二元向量,提出跨粒度... 犹豫模糊语言术语集可以更好地反映专家在军事评估中的意见,但不同专家的偏好排序相同、数值差度大时,现有距离测度难以准确反映专家的实际意见。针对上述问题,引入考虑投影值的因素,定义了由犹豫度和语义值构成的二元向量,提出跨粒度犹豫模糊语言术语集的语义向量距离,将该距离用于基于跨粒度犹豫模糊语言术语集语义向量距离的军事评估,并通过军事评估大群体决策相关案例验证可行性。 展开更多
关键词 军事评估 投影值 二元向量 跨粒度 语义向量距离
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基于改进U-Mamba网络的聚酯纤维超微结构分割算法
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作者 周宇 隗兵 +2 位作者 郝矿荣 皋磊 王华平 《纺织学报》 北大核心 2026年第1期72-79,共8页
针对工业生产中聚酯纤维超微结构中的团聚效应对产品的颜色均匀性、机械性能均匀性及光泽度等性能的负面影响这一问题,提出一种基于改进U-Mamba的聚酯纤维超微结构分割算法。首先利用扫描电子显微镜采集聚酯纤维超微结构中团聚粒子分布... 针对工业生产中聚酯纤维超微结构中的团聚效应对产品的颜色均匀性、机械性能均匀性及光泽度等性能的负面影响这一问题,提出一种基于改进U-Mamba的聚酯纤维超微结构分割算法。首先利用扫描电子显微镜采集聚酯纤维超微结构中团聚粒子分布的高分辨率图像并建立对应的超微结构数据集以评估模型性能,使用结合边缘检测算法的预训练神经网络对纤维图像进行去噪、滤波以及自动着色处理,通过设计高阶视觉状态空间模块和多尺度信息融合模块,改进后的U-Mamba深度网络模型能够准确识别并分割超微结构中团聚体。实验结果表明:在超微结构数据集下,该算法对比其它经典算法具有较高的分割准确性,其交并比达到78.9%,平均准确率达到96.1%,能够满足工业生产中机器视觉技术在高功能纤维超微结构分析中的应用需求。 展开更多
关键词 聚酯纤维 超微结构分布 机器视觉 U-Mamba算法 语义分割
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生成式零样本深度学习模型的轴承故障诊断方法
9
作者 刘月文 刘文淼 +2 位作者 李永亭 齐咏生 刘慧文 《中国农机化学报》 北大核心 2026年第1期201-209,共9页
基于深度学习的故障诊断模型需要大量数据进行训练,然而在实际工况中环境恶劣,完备故障数据的获取困难,导致模型训练精度差甚至无法训练。为此,引入生成式零样本学习模型,然而生成式模型也存在一些局限性,如生成的特征质量可能比较差,... 基于深度学习的故障诊断模型需要大量数据进行训练,然而在实际工况中环境恶劣,完备故障数据的获取困难,导致模型训练精度差甚至无法训练。为此,引入生成式零样本学习模型,然而生成式模型也存在一些局限性,如生成的特征质量可能比较差,与真实特征之间存在较大差距,限制模型性能。针对此问题,提出一种结合互补属性和回归模块生成式零样本学习(CARMGZSL)方法并应用于轴承故障诊断。首先采用连续小波变换将一维故障信号转换为时频图,使用CNN提取故障特征;然后设计一种语义属性模块,依据不同故障定义不同语义属性,通过生成对抗模块将可见类故障的语义属性和故障特征进行对抗性训练,生成不可见类故障特征并送入判别器,和真实故障样本特征进行判别;再构造一类回归模块,将生成样本特征通过回归模块重构为语义属性送入生成器,使生成样本特征更加逼真;最后通过相似性度量实现对不可见类故障与生成式不可见类故障的距离判别,完成故障识别。通过凯斯西储大学轴承数据集进行算法验证,结果表明,在零样本情况下,该方法可实现滚动轴承零样本故障诊断,相比于其他经典的零样本诊断算法,所提方法平均准确率达到92.32%,具有更好的诊断性能。 展开更多
关键词 滚动轴承 零样本学习 故障诊断 生成对抗网络 语义特征
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庭审话语中“那么”的互动功能
10
作者 李悦聪 殷树林 《汉语学报》 北大核心 2026年第1期11-23,共13页
本文从定性和定量角度考察庭审话语中连词“那么”的非真值语义互动功能及其影响因素。研究表明,“那么”在庭审话语中凸显话轮转接、话题管理、人际关系构建和信息处理这四个互动功能。这四个功能在庭审话语中呈现非对称分布,形成受到... 本文从定性和定量角度考察庭审话语中连词“那么”的非真值语义互动功能及其影响因素。研究表明,“那么”在庭审话语中凸显话轮转接、话题管理、人际关系构建和信息处理这四个互动功能。这四个功能在庭审话语中呈现非对称分布,形成受到语言内部机制因素、社会文化因素和交际互动需求因素的影响。 展开更多
关键词 “那么” 庭审话语 互动功能 非真值语义
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跨层级交互与方位感知的航拍图像语义分割
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作者 刘杰 吴紫钰 +1 位作者 田明 韩轲 《光学精密工程》 北大核心 2026年第2期267-278,共12页
针对航拍图像语义分割中提取特征尺度单一、细节丢失、边界模糊的问题,本文提出一种跨层级交互与方位感知的航拍图像语义分割网络。通过方向解耦注意力策略构建方位感知模块,增强模型对空间方向信息的处理能力;设计跨层级交互模块进行... 针对航拍图像语义分割中提取特征尺度单一、细节丢失、边界模糊的问题,本文提出一种跨层级交互与方位感知的航拍图像语义分割网络。通过方向解耦注意力策略构建方位感知模块,增强模型对空间方向信息的处理能力;设计跨层级交互模块进行跨通道特征交互融合,提升空间感知能力,同时利用通道-空间注意力机制增强特征提取能力,在复杂场景中缓解细节模糊问题;最后对分割头进行轻量化设计,去除冗余操作,在降低计算量的同时保证分割性能。实验结果表明,本文网络在UAVid数据集与Aeroscapes数据集的平均交并比相较于基线模型SegFormer分别提升了1.7%和1.3%,证明了该网络在航拍图像等复杂情况下语义分割的有效性。Human类别相较基线模型分割精度提升了1.8%,证明了本文网络在小目标分割方面表现出色。与多个主流网络相比,本文方法在两个数据集上均实现了最高的分割精度,表现出更优的泛化能力。 展开更多
关键词 跨层级交互 语义分割 航拍图像 轻量化 方向解耦
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语义引导的红外与可见光图像混合交叉特征融合方法
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作者 季赛 乔礼维 孙亚杰 《计算机科学》 北大核心 2026年第2期253-263,共11页
对于自编码器图像融合算法难以突出红外显著目标,现有融合策略难以同时考虑全局结构与局部细节信息,以及大多数融合算法过度关注统计指标,而忽视了高级视觉任务的支持需求的问题,提出了一种基于语义分割网络引导的图像融合方法,并设计... 对于自编码器图像融合算法难以突出红外显著目标,现有融合策略难以同时考虑全局结构与局部细节信息,以及大多数融合算法过度关注统计指标,而忽视了高级视觉任务的支持需求的问题,提出了一种基于语义分割网络引导的图像融合方法,并设计了混合交叉特征机制作为融合策略。首先,在编码器和解码器之间引入浅层和深层的跳跃连接,通过最大值选择策略融合特征,以突出显著目标并减少冗余信息。其次,融合策略采用混合交叉特征机制,在单一框架内通过交叉注意力和卷积操作融合不同模态特征,来整合全局上下文与局部细粒度信息。最后,将生成的融合图像输入到分割网络中,利用语义损失引导高级语义信息回流至融合网络,以生成具有丰富语义信息的融合图像。结果表明,所提方法在RoadScene数据集的SD,MI,VIFF,Qabf和AG等客观评价指标上,相较于7种对比算法分别平均提高了33.93%,112.81%,49.89%,27.64%,23.87%。在MSRS数据集的语义分割任务中,该方法在car,person和bicycle这3个类别上交并比超越了7种先进算法,分别平均提高了3.47%,6.37%和9.57%。 展开更多
关键词 图像融合 红外与可见光图像 交叉注意力机制 卷积 语义分割
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类簇分布引导的标签噪声检测与清洗
13
作者 姜高霞 张妮 王文剑 《小型微型计算机系统》 北大核心 2026年第2期326-335,共10页
标签噪声通常会误导分类器训练并对分类性能产生负面影响.利用聚类技术可以实现类簇分布引导的标签噪声辅助检测,但存在特征语义和标签语义不一致的问题,导致噪声识别过于敏感.为了充分挖掘数据分布信息以提升噪声检测准确度,本文提出... 标签噪声通常会误导分类器训练并对分类性能产生负面影响.利用聚类技术可以实现类簇分布引导的标签噪声辅助检测,但存在特征语义和标签语义不一致的问题,导致噪声识别过于敏感.为了充分挖掘数据分布信息以提升噪声检测准确度,本文提出一种类簇分布引导的噪声检测与清洗方法(Cluster Distribution-Guided Label Noise Detection and Cleaning,CDGDC).该方法通过类别编码的属性增强机制实现特征语义和标签语义的自适应融合,并构造近邻特征曲线来进一步排除伪标签噪声,最后对识别出的噪声进行纠正或过滤的针对性清洗以提升数据质量.实验结果表明,所提方法在模拟和真实含噪数据集上能够准确识别标签噪声,并有效提高了分类器泛化性能. 展开更多
关键词 标签噪声 类簇分布 语义一致性 噪声检测与清洗 泛化性能
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基于深度残差注意力网络的光伏组件分割
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作者 李鹏 宁昊 +2 位作者 宿雲龙 孟庆伟 陈继明 《太阳能学报》 北大核心 2026年第1期72-81,共10页
针对遥感图像中光伏组件的分割和提取问题,提出一种基于深度残差注意力网络的遥感图像光伏组件语义分割方法。首先基于U-Net结构搭建光伏组件遥感图像分割框架;然后,使用深度残差神经网络替换原始U-Net的特征提取部分,提升网络的图像特... 针对遥感图像中光伏组件的分割和提取问题,提出一种基于深度残差注意力网络的遥感图像光伏组件语义分割方法。首先基于U-Net结构搭建光伏组件遥感图像分割框架;然后,使用深度残差神经网络替换原始U-Net的特征提取部分,提升网络的图像特征提取和表达能力;最后,在网络的残差模块中引入一种高效局部注意力机制,用于进一步增强局部特征的表达能力,提高算法对光伏组件的分割和提取精度。利用该算法在遥感图像光伏组件公开数据集上进行分割提取实验,结果表明改进算法在3类不同空间分辨率的数据集上表现优于DeepLabv3+、UCTransNet、UDTransNet、HRNetV2、SegFormer等方法,相较于原始U-Net网络的mIoU、Dice、mPA和Precision等评价指标平均提升5.80%、2.91%、3.06%和3.92%。 展开更多
关键词 光伏组件 深度学习 语义分割 深度残差网络 U-Net 注意力机制
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思史之际:观念史研究的目标——兼答对《中国观念史的视域与方法》的评论
15
作者 高瑞泉 《哲学分析》 北大核心 2026年第1期43-61,197,共20页
当今的中国观念史是相对晚起的,属于现代学术形态,但其学科意识需要在更长的历史脉络中获得安顿:观念史有其前史,在古代传统学术演化中有迹可循。其直接的前驱则始自20世纪初期。它分为实证的观念史和解释的或批判的观念史两类,后者原... 当今的中国观念史是相对晚起的,属于现代学术形态,但其学科意识需要在更长的历史脉络中获得安顿:观念史有其前史,在古代传统学术演化中有迹可循。其直接的前驱则始自20世纪初期。它分为实证的观念史和解释的或批判的观念史两类,后者原属第一序的哲学史,当下则为哲学史的别样形态。“解释”和“批判”二者兼容而又可各有侧重。观念史的最终目标是“观念之思”,不过走了观念之历史展开的迂回路径。历史语义学(historical semantics)的方法固然是必要的,如何运用哲学语义学(philosophic semantics)作具体的哲学分析最为重要。提出“真观念”的理想型,首要功能是自律,同时也可能有某种作业指引的意义,包括期望开出中国哲学史的新面相。与“观念之思”更切近的问题是:何谓观念?以及由此进入到观念发生学。观念作为“固定化的思想产品”所包含的“思议”与“想象”二者关系如何?它们给与观念的意义之构成性作用,都是有待深入研究的议题。 展开更多
关键词 观念史 真观念 哲学语义学 想象
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面向雷达智能感知的语义电磁散射建模
16
作者 徐丰 张旭 +1 位作者 岳子瑜 卫江涛 《电波科学学报》 北大核心 2026年第1期3-16,共14页
雷达图像解译是提升雷达卫星应用效益和支撑未来无人智能平台的关键技术之一。微波视觉是基于电磁数据认识物理世界的感知逆问题,其核心任务就是如何根据物理规律建模来求解从微波雷达观测图像中反推语义信息的问题。微波视觉的正问题... 雷达图像解译是提升雷达卫星应用效益和支撑未来无人智能平台的关键技术之一。微波视觉是基于电磁数据认识物理世界的感知逆问题,其核心任务就是如何根据物理规律建模来求解从微波雷达观测图像中反推语义信息的问题。微波视觉的正问题是表征建模电磁波与真实物理世界相互作用机理的“微波图形学”,发展适用于感知逆问题的电磁散射建模。本文提出了发展面向雷达智能感知的语义电磁散射建模,以目标语义为中心,引入多样性随机建模,由追求单一样本的精确一致性转变为追求样本分布的一致性。本文阐述了语义电磁散射建模的问题背景、基本属性和关键任务,并在语义电磁散射基元字典和语义电磁散射表征树两个层面展开介绍了若干进展和技术途径,最后简要介绍了作者团队前期开展的相关研究进展。 展开更多
关键词 合成孔径雷达(SAR) 雷达智能感知 语义散射建模 微波视觉
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基于语义分割模型的城市街景空间评价与资本化效应研究——以杭州市主城区为例
17
作者 张凌 陈庚 张钊 《浙江大学学报(理学版)》 北大核心 2026年第1期13-26,共14页
对居住环境品质的追求体现了新时代居民对美好生活的向往,住宅周边的街景逐渐成为购房者关注的重点。当前,针对住宅邻域环境资本化效应的研究大多专注于讨论公共服务设施的配置,为进一步研究住宅邻域街景视觉特征对住宅价格的影响,采用... 对居住环境品质的追求体现了新时代居民对美好生活的向往,住宅周边的街景逐渐成为购房者关注的重点。当前,针对住宅邻域环境资本化效应的研究大多专注于讨论公共服务设施的配置,为进一步研究住宅邻域街景视觉特征对住宅价格的影响,采用基于深度学习的语义分割模型(segment anything model,SAM),提取住宅周边街道空间的视觉特征,并基于特征价格模型,从多个维度分析街景视觉特征对住宅价格的影响。结果表明:(1)街景视觉特征对住宅价格具有显著影响,且不同购买力、不同城市区域的购房者对城市街景的支付意愿存在差异;(2)街景视觉特征指标与住宅价格呈非线性关系,除天空开阔程度外,其他街景特征均存在阈值,在阈值附近居民表现出强烈的支付意愿;(3)街景视觉特征指标与传统住宅特征存在交互资本化效应,街景视觉特征指标对传统住宅特征起补偿作用。 展开更多
关键词 街景图像 语义分割 邻域视觉环境 住宅价格 资本化效应
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基于特征融合及多尺度上下文提取的实时语义分割
18
作者 刘伯红 刘磊 《重庆邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期167-176,共10页
针对实时语义分割算法常用的双分支结构存在空间分支和上下文分支特征融合不充分、多尺度上下文信息提取不全面等问题,提出基于特征融合及多尺度上下文提取的实时语义分割网络。设计空间-多尺度双向注意力融合模块,使用空间注意力机制... 针对实时语义分割算法常用的双分支结构存在空间分支和上下文分支特征融合不充分、多尺度上下文信息提取不全面等问题,提出基于特征融合及多尺度上下文提取的实时语义分割网络。设计空间-多尺度双向注意力融合模块,使用空间注意力机制和多尺度特征融合模块实现双分支交互融合,促进空间特征以及语义特征在双分支上的流动;在上下文分支末端设计了串联聚合金字塔池化模块,更精确地捕捉细节信息;聚合空间分支不同阶段特征,增强模型对图像特征的全面理解能力,促进深层特征与浅层特征的深度融合;使用多尺度注意力特征融合模块引导空间分支和上下文分支融合。实验结果表明,构建的网络在Cityscapes数据集上平均交并比(mean intersection over union,MIoU)达到78.0%,推理速度为104.5 Frame/s;在CamVid数据集上,MIoU达到75.9%,推理速度为224.6 Frame/s。 展开更多
关键词 实时语义分割 特征融合 注意力机制 多尺度上下文提取
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基于自监督学习的玉米植株图像小样本语义分割模型
19
作者 邓寒冰 刘鑫 +1 位作者 李朝阳 苗腾 《农业机械学报》 北大核心 2026年第1期72-82,共11页
图像语义分割技术是获取玉米植株表型信息的重要手段之一,传统的全监督语义分割方法往往依赖大量像素级标签,但玉米在不同生长阶段形态多变,导致图像标注成本高昂,制约模型在实际生产中的应用。为了去掉模型训练中的人工标注过程,本研... 图像语义分割技术是获取玉米植株表型信息的重要手段之一,传统的全监督语义分割方法往往依赖大量像素级标签,但玉米在不同生长阶段形态多变,导致图像标注成本高昂,制约模型在实际生产中的应用。为了去掉模型训练中的人工标注过程,本研究提出了一种基于自监督学习的玉米植株图像小样本语义分割网络(Self-supervised few-shot semantic segmentation network for maize plant images,MSDANet),以提高不同生长时期玉米植株图像的语义分割精度和模型泛化能力。MSDANet利用基于超像素的自监督学习方法生成伪标签,无需人工标注即可为支持集图像构建初步监督信号;设计混合遮蔽机制(Mixed masking,MM),应用基于伪标签的语义遮蔽,在特征空间构建多样性遮蔽样本,促进模型学习更鲁棒性的特征表达,从而提高复杂背景下的分割精度。针对图像中玉米植株存在的弯曲、重叠、遮挡等复杂形态问题,本研究为模型设计了多尺度可变形大核卷积注意力机制(Multi-scale deformable large kernel attention,MS-DLKA),通过融合多尺度感受野和可变形卷积,能够灵活感知玉米植株在不同尺度下的重要结构信息,有效提高了语义分割精度。在小样本数据集上进行验证,在1-shot设置下,MSDANet的mIoU和FB-IoU分别达到75.63%和87.12%;在5-shot设置下,mIoU和FB-IoU分别达到76.04%和87.21%,均优于本研究给出的同类其他模型。此外,与当前主流的全监督小样本语义分割模型对比,在1-shot和5-shot设置下,mIoU分别提升2.9、2.93个百分点。结果表明,MSDANet模型能够在无人工标签和小样本的前提下,实现高精度的玉米植株图像语义分割任务,为不同生长时期的玉米图像分析与植物表型测量提供了技术支持。 展开更多
关键词 玉米图像 植物表型 图像处理 深度学习 语义分割 自监督学习
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