一种基于深度学习的产品分类统计方法的研究

对于流水线上多类产品不规则混合放置条件下的统计问题,利用基于faster R-CNN和改进的深度卷积网络结合的图像识别方法,实现了对产品的在线分类计数。首先利用faster R-CNN方法获取图像中产品的位置信息,然后用改进的深度卷积网络对图像进行特征提取,将产品区域的位置信息映射到最后一层特征图上,再用ROI池化对产品区域特征进行尺度归一化,把归一化后的产品特征输入softmax分类器识别,从而实现了分类统计。实验结果表明,该方法能够在工业生产中实现多类混线产品在线自动分类统计。     

基于矩阵分解双线性池化的多模态融合虚假新闻检测

现有的大多数虚假新闻检测方法将视觉和文本特征串联拼接,导致模态信息冗余并且忽略了不同模态信息之间的相关性。为了解决上述问题,提出一种基于矩阵分解双线性池化的多模态融合虚假新闻检测算法。首先,该算法将多模态特征提取器捕捉的文本和视觉特征利用矩阵分解双线性池化方法进行有效融合,然后与虚假新闻检测器合作鉴别虚假新闻;此外,在训练阶段加入了事件分类器来预测事件标签并去除事件相关的依赖。在Twitter和微博两个多模态谣言数据集上进行了对比实验,证明了该算法的有效性。实验结果表明提出的模型能够有效地融合多模态数据,缩小模态间的异质性差异,从而提高虚假新闻检测的准确性。     

金字塔原型对齐的轻量级小样本语义分割网络

小样本图像语义分割任务是计算机视觉领域一个有挑战性的问题,其目标是利用现有一张或几张带有密集分割注释的图片来预测未见类图像的分割掩码.针对该任务,提出了一个基于金字塔原型对齐的轻量级小样本图像语义分割网络.首先,该网络在MobileNetV2网络的深度可分离卷积和逆残差结构基础上,通过金字塔池化模块进行提取特征,保持高维度和低维度的信息,获得不同尺度的特征.同时通过在支持集原型和查询集之间进行相互对齐,使得网络能够从支持集中学到更多的信息,充分利用支持集的信息进行反馈.基于PASCAL-5i数据集的大量实验结果表明,提出的网络结构的均值在1-way 1-shot和1-way 5-shot上分别为49.5％和56.6％,与先进的主流小样本语义分割网络PANet相比分别对应提高了1.4％和0.9％,网络参数量为3.0 MB,相比PANet减小了11.7 MB,同时浮点计算量显著减少,证明了该网络在小样本图像语义分割中的有效性和高效性.     

一种基于角色的虚拟机池单点失效处理方法

现有的虚拟机池化管理普遍采用的是master/slave模式,存在单点失效问题。针对此问题,设计并实现一种基于角色的虚拟机池单点失效处理方法。该方法采用角色划分和选取机制自动指定主备节点,并基于序列法解决了自动选取机制中存在多个master节点冲突问题。实验表明,该方法能够实现master节点对用户透明的失效恢复。     

基于RCNN的问题相似度计算方法

在搜索引擎、问答系统中利用深度学习的方法计算问题相似度是NLP领域研究的热点。结合卷积神经网络（CNN）和长短记忆网络（LSTM）,提出了递归卷积神经网络（RCNN）问句相似度的计算方法,首先利用双向递归神经网络提取上下文信息,然后采用1D卷积神经网络将词嵌入信息与上下文信息进行融合;再利用全局最大池化提取关键信息来完成问句的语义表示;最后通过匹配层判断问句对的相似度。在Quora Question Pairs数据集上的实验结果表明,该相似度计算方法准确率为83.57%,优于其他方法。     

基于改进HRNet的眼底视网膜血管分割算法

针对现有眼底视网膜血管分割算法普遍存在的微小血管细节丢失和病灶信息误判等问题,提出一种基于改进HRNet的血管分割算法.在预处理阶段,利用限制对比度自适应直方图均衡化和自适应的Gamma矫正提高血管与背景对比度;在编码阶段,将HRNet原始卷积替换为可变形卷积,提升卷积对复杂血管形态结构的适应能力;在多尺度特征融合阶段,引入空间金字塔池化和多尺度卷积,扩大感受野同时增强对目标局部特征关注度,改善血管伪影和细微信息丢失的问题.该算法在DRIVE数据库上仿真实验,其准确率、灵敏度和特异性分别为95.79％、80.33％和98.12％.     

融合可变形卷积网络的鱼眼图像目标检测

环视鱼眼图像具有目标形变大和图像失真的缺点,导致传统网络结构在对鱼眼图像进行目标检测时效果不佳。为解决环视鱼眼图像中由于目标几何畸变而导致的目标检测难度大的问题,提出一种基于可变形卷积网络的鱼眼图像目标检测方法。将Cascade_RCNN中固定的卷积层和池化层分别替换为可变形卷积层和可变形池化层,使用Resnet50网络提取候选区域以获得检测框,级联具有不同IoU阈值的检测网络进行检测框抑制。在公开鱼眼图像数据集SFU_VOC_360和本文所采集的真实道路场景鱼眼图像数据集上进行实验,结果表明,该方法在鱼眼图像目标检测中具有有效性,目标检测准确率高于Cascade_RCNN网络。     

基于改进的双向长短期记忆网络的视频摘要生成模型

针对传统视频摘要方法往往没有考虑时序信息以及提取的视频特征过于复杂、易出现过拟合现象的问题,提出一种基于改进的双向长短期记忆（BiLSTM）网络的视频摘要生成模型。首先,通过卷积神经网络（CNN）提取视频帧的深度特征,而且为了使生成的视频摘要更具多样性,采用BiLSTM网络将深度特征识别任务转换为视频帧的时序特征标注任务,让模型获得更多上下文信息;其次,考虑到生成的视频摘要应当具有代表性,因此通过融合最大池化在降低特征维度的同时突出关键信息以淡化冗余信息,使模型能够学习具有代表性的特征,而特征维度的降低也减少了全连接层需要的参数,避免了过拟合问题;最后,预测视频帧的重要性分数并转换为镜头分数,以此选取关键镜头生成视频摘要。实验结果表明,在标准数据集TvSum和SumMe上,改进后的视频摘要生成模型能提升生成视频摘要的准确性;而且它的F1-score值也比基于长短期记忆（LSTM）网络的视频摘要模型DPPLSTM在两个数据集上分别提高1.4和0.3个百分点。