基于生成对抗网络的无监督图像风格迁移

无监督的图像风格迁移是计算机视觉领域中一个非常重要且具有挑战性的问题.无监督的图像风格迁移旨在通过给定类的图像映射到其他类的类似图像.一般情况下成对匹配的数据集很难获得,这极大限制了图像风格迁移的转换模型.因此,为了避免这种限制,对现有的无监督的图像风格迁移的方法进行改进,采用改进的循环一致性对抗网络进行无监督图像风格迁移.首先为了提升网络的训练速度,避免梯度消失的现象出现,在传统的循环一致性网络生成器部分引入DenseNet网络;在提高生成器的性能方面,生成器网络部分引入attention机制来输出效果更好的图像;为了减少网络的结构风险,在网络的每一个卷积层都使用谱归一化.为了验证本文方法的有效性,在monet2photo、vangogh2photo和facades数据集上进行了实验,实验结果表明,该方法在Inception score平均分数和FID距离评价指标上均有所提高.     

A pair of parallel differential magnetic‐field probes with high measurement accuracy and high electric‐field suppression ratio

Magnetic‐field probes can be used for electromagnetic interference measurement of high‐speed circuits. The main magnetic probe performance includes sensitivity, spatial resolution, electric‐field suppression ratio (EFSR), and measurement accuracy. In this article, a pair of differential magnetic‐field probes is proposed to improve measurement accuracy without reducing sensitivity. The proposed differential probes consist of two asymmetric loop probes, which are designed in the same plane and separated by a row of periodic vias. The proposed differential probes are fabricated under PCB process. High accuracy can be achieved by measuring difference between outputs of the two probes. In addition, EFSR can be improved by size optimization of the differential magnetic‐field probes. Simulation and measurement results show the operating bandwidth is from 100 MHz to 12 GHz, the measurement error is 3.4% and the EFSR is about 40 dB. The proposed probes have higher measurement accuracy and higher EFSR than the conventional single probe, and larger operation bandwidth than the stacked differential probes.     

基于注意力机制的深度学习推荐算法

针对目前基于评论文本的推荐算法存在文本特征和隐含信息提取能力不足的问题, 提出一种基于注意力机制的深度学习推荐算法. 通过分别构建用户和项目的评论文本表示, 利用双向门控循环单元提取文本的上下文依赖关系以获得文本特征表示, 引入注意力机制, 更准确的获取用户兴趣偏好和项目属性特征. 将生成的用户和项目评论数据的两组隐含特征分别输入全连接层处理, 再合并到同一个向量空间进行评分预测, 得到推荐结果. 在Yelp和Amazon两个公开数据集中进行实验, 结果表明所提出的算法与其他算法相比, 具有更好的推荐性能.     

基于计算机视觉的管路振动感知算法

为解决电厂生产区域中管路振动超出正常范围未能及时预警而导致管路破损或连接法兰、阀门处出现工质泄漏的问题,提出了一种基于计算机视觉的管路振动感知算法,首先采用卷积神经网络估计待测管路的光流信息,然后通过分析光流信息检测出管路是否振动,接着通过振动测量模块对监测画面中检测出振动的管路目标的振动频率和振幅进行测量,从而实现对管路振动的感知.在电厂原有摄像头拍摄的振动管路数据上进行了实验,测试结果表明本文方法的速度约为4 f/s,振动频率的测量误差小于0.08.为计算机视觉技术在不改变电厂原有硬件装置的情况下实现实时管路振动检测和测量任务提供了新的思路.     

协同进化遗传算法及在车间调度中的应用

提出了一种新型协同进化遗传算法.该算法借鉴了协同进化的思想,对种群进行分组处理,每个组根据自己组内个体的优良情况以及个体差异情况采用不同的交叉策略和变异策略.为防止早熟,当未触发灾变条件时仅采用自适应策略动态调整变异因子;当触发灾变条件时,在采用自适应策略的基础上引入灾变机制产生部分新个体以跳出局部最优,函数优化结果表明了该算法的有效性.采用该算法求解以最小化最大完工时间为优化目标的流水车间调度问题,结果表明,该算法在收敛速度以及优化结果的准确性都优于传统的遗传算法,在求解车间调度问题方面具有良好的性能.     

基于RetinaNet-CPN网络的视频人体关键点检测

为解决基于视频流的人体关键点检测效果不佳及视频流切片后可能会发生运动模糊的问题,提出了一种改进的RetinaNet-CPN网络对人体关键点进行检测,有效解决切片后运动模糊图像的干扰并提高了人体关键点的检测准确率.视频流切片后,先用改进的RetinaNet网络检测出图片中的所有人并对每个目标框做模糊检测,对大于阈值的目标框做去模糊处理,最后用引入注意力机制的CPN网络提取关键点.将RetinaNet衡量预测框与真实框差异的IOU函数改成DIOU后,在仿真实验中目标检测AP提高了近3％;对于模糊的图片,利用匀速直线运动频谱特征估算出的模糊核与实际模糊核相差不大,对其做去模糊处理后基本能恢复出原清晰图片;同时引入注意力机制为各通道和特征层分配合理的权重,使得CPN检测AP提高近1％,AR提升0.5％.     

基于ViLBERT与BiLSTM的图像描述算法

传统图像描述算法存在提取图像特征利用不足、缺少上下文信息学习和训练参数过多的问题,提出基于ViLBERT和双层长短期记忆网络(BiLSTM)结合的图像描述算法.使用ViLBERT作为编码器,ViLBERT模型能将图片特征和描述文本信息通过联合注意力的方式进行结合,输出图像和文本的联合特征向量.解码器使用结合注意力机制的BiLSTM来生成图像描述.该算法在MSCOCO2014数据集进行训练和测试,实验评价标准BLEU-4和BLEU得分分别达到36.9和125.2,优于基于传统图像特征提取结合注意力机制图像描述算法.通过生成文本描述对比可看出,该算法生成的图像描述能够更细致地表述图片信息.     

基于注意力机制和卡尔曼滤波的多目标跟踪

为了解决目前多目标跟踪算法在行人遮挡后无法再次准确跟踪的问题,提出了一种融入注意力机制和改进卡尔曼滤波的多目标跟踪算法,选用联合检测和重识别框架提取特征,同时完成目标检测和重识别任务.设计了并行支路注意力机制,包括空间注意力和通道注意力两个部分,每个部分都采用并行支路的方式完成池化和卷积操作.在跟踪阶段,本文提出了速度先验卡尔曼滤波,实现对行人运动状态更精确的预测.采用CUHK-SYSU数据集对算法进行训练,并在MOT16数据集上做算法的验证和测试.本算法的多目标跟踪准确度(MOTA)达到了65.1％,多目标跟踪精确度(MOTP)达到了78.8％,识别F1值(IDF1)达到62.3％.实验表明,提出的跟踪算法可以有效地提高跟踪的整体性能,实现对目标的持续跟踪.     

双流网络信息交互机制下的微表情识别

针对深度学习的方法用于微表情识别时微表情识别的实验数据库非常稀缺,导致神经网络在学习的过程中知识获取有限而难以提高精度及泛化能力的问题,提出基于双流网络信息交互的微表情识别方法.通过改进的深度互学习策略引导图像序列不同模态之间的交互训练,提高网络的识别率.方法基于RGB图像序列建立主体网络,基于光流建立辅助网络;在训练阶段,通过设计互学习损失中的有监督学习损失和拟态损失,优化训练过程,使得每一种模态都能学习正确地预测训练样本的真实标识,同时能与其他模态的预测相匹配;在测试阶段,由于互学习机制增强了RGB分支的判别能力,因此可对光流分支进行剪裁,在保证精度的前提下提高识别速度.在CASME,CASMEⅡ和SMIC数据库上的实验结果表明,该方法有效地提高了识别精度,整体性能优于已有方法.     

基于深度网络的出租车Pick-up需求预测

在智慧城市建设中,区域的出租车需求预测是一个十分重要的模块。为了预测指定区域未来时刻的出租车需求,本文通过拓展已有序列模型,提出一个多时间分辨率的基于层次注意力机制的循环高速网络（Multi-Time Resolution Hierarchical Attention-Based Recurrent Highway Networks, MTR-HRHN）。MTR-HRHN将对外生数据时空特征的提取和目标数据的时空建模整合到单个框架中,并且通过多分辨率（例如每个小时或者每天）对序列数据不同的时间属性建模,从而捕获更全面的时间模式。最后,在纽约市出租车数据集上评估MTR-HRHN的预测性能。实验结果表明,与其他经典时间序列预测方法相比,MTR-HRHN在多个高需求区域的短期需求预测上表现出更好的预测性能。