面向多标签小样本学习的双流重构网络

多标签图像分类问题是计算机视觉领域的重要问题之一,它需要对图像中的所有标签进行预测.而一幅图像中待分类的标签个数往往不止一个,同时图像中对象的大小、位置和姿态的变化都会对模型的分类性能产生影响.因此,如何有效地提高图像特征的准确表达能力是一个亟需解决的难题.针对上述难题,文中提出了一个新颖的双流重构网络来对图像进行特征...     

融合弱监督目标定位的细粒度小样本学习

目的 小样本学习旨在通过一幅或几幅图像来学习全新的类别。目前许多小样本学习方法基于图像的全局表征,可以很好地实现常规小样本图像分类任务。但是,细粒度图像分类需要依赖局部的图像特征,而基于全局表征的方法无法有效地获取图像的局部特征,导致很多小样本学习方法不能很好地处理细粒度小样本图像分类问题。为此,提出一种融合弱监督目标定位的细粒度小样本学习方法。方法 在数据量有限的情况下,目标定位是一个有效的方法,能直接提供最具区分性的区域。受此启发,提出了一个基于自注意力的互补定位模块来实现弱监督目标定位,生成筛选掩膜进行特征描述子的筛选。基于筛选的特征描述子,设计了一种语义对齐距离来度量图像最具区分性区域的相关性,进而完成细粒度小样本图像分类。结果 在mini Image Net数据集上,本文方法在1-shot和5-shot下的分类精度相较性能第2的方法高出0.56%和5.02%。在细粒度数据集Stanford Dogs和Stanford Cars数据集上,本文方法在1-shot和5-shot下的分类精度相较性能第2的方法分别提高了4.18%,7.49%和16.13,5.17%。在CUB 200-...     

基于深度元学习的小样本图像分类研究综述

深度元学习是解决小样本分类问题的流行范式。对近年来基于深度元学习的小样本图像分类算法进行了详细综述。从问题的描述出发对基于深度元学习的小样本图像分类算法进行概括,并介绍了常用小样本图像分类数据集及评价准则;分别从基于模型的深度元学习方法、基于优化的深度元学习方法以及基于度量的深度元学习方法三个方面对其中的典型模型以及最新研究进展进行详细阐述。最后,给出了现有算法在常用公开数据集上的性能表现,总结了该课题中的研究热点,并讨论了未来的研究方向。     

基于小样本学习的林业病害识别

近年来,国家越来越重视林业的发展,而林业病害防治问题始终是林业发展过程中的一项重点工作.针对传统林业病害识别方法存在数据需求量大、模型易过拟合、部分病害类别采样困难,缺乏标准公开数据集等问题,提出了一种基于小样本学习的林业病害识别模型(DML-MB模型),实现了对于林业病害任务的识别.首先,利用从林业局获取的林业病害数据,整理并建立了7类,共210张林业病害图像数据集.其次,模型在训练分类器的过程中引入深度相互学习(DML)策略,让不同网络在训练时不断分享学习经验,提升了深度神经网络的性能.最后,删除分类器中的全连接层获得特征提取器并迁移到DML-MB模型的元学习网络中进行训练.实验结果表明, DML-MB模型在林业病害数据集上的1-shot和5-shot的测试精度分别为61.38%和73.56%,相较于主流的小样本模型,精度最高提升了2.78%和4.52%.     

基于小样本学习的LCD产品缺陷自动检测方法

针对高分辨率液晶显示器产品(liquid crystal display, LCD)质量在线检测需求,基于深度学习提出一种LCD缺陷自动检测方法。通过设计自适应浅层特征提取层,并引入稀疏卷积结构,多维度、多尺度的提取深层特征,采用迁移学习和深度卷积生成对抗生网络扩充数据强化训练,构建基于小样本学习的LCD表面缺陷检测模型。其特征在于,采用设计的自动分割与定位预处理软件将高分辨率图像划分成适于卷积神经网络学习的图像子块,并根据模型对图像子块的判定类别和定位坐标,同时获取多类型缺陷检测结果。实验结果表明,本文模型可以有效提高检出率,并减少漏检率。     

基于小样本学习和语义信息的图像描述模型

为克服传统图像描述模型只能描述已知对象的问题,结合小样本目标检测器和知识图谱,提出一种新的图像描述模型.小样本目标检测器能够检测出描述模型无法识别的对象,并且给出对象的名称,利用知识图谱提供对象的背景知识,结合对象信息,通过引入注意力机制引导模型选取合适的单词,进而生成包含这些对象的描述语句.实验结果表明,该模型的平均...     

面向小样本学习的轻量化知识蒸馏

小样本学习旨在模拟人类基于少数样例快速学习新事物的能力, 对解决样本匮乏情境下的深度学习任务具有重要意义. 但是, 在诸多计算资源有限的现实任务中, 模型规模仍可能限制小样本学习的广泛应用. 这对面向小样本学习的轻量化任务提出了现实的需求. 知识蒸馏作为深度学习领域广泛使用的辅助策略, 通过额外的监督信息实现模型间知识迁移, 在提升模型精度和压缩模型规模方面都有实际应用. 首先验证知识蒸馏策略在小样本学习模型轻量化中的有效性. 并结合小样本学习任务的特点, 针对性地设计两种新的小样本蒸馏方法: (1)基于图像局部特征的蒸馏方法; (2)基于辅助分类器的蒸馏方法. 在miniImageNet和TieredImageNet数据集上的相关实验证明所设计的新的蒸馏方法相较于传统知识蒸馏在小样本学习任务上具有显著优越性.     

基于小样本学习的个性化Hashtag推荐

近年来,Hashtag推荐任务吸引了很多研究者的关注。目前,大部分深度学习方法把这个任务看作是一个多标签分类问题,将Hashtag看作为微博的类别。但是这些方法的输出空间固定,在没有进行重新训练的情况下,不能处理训练不可见的Hashtag。然而,实际上Hashtag会随着时事热点不断快速更新。为了解决这一问题,该文提出将Hashtag推荐任务建模成小样本学习任务。同时,结合用户使用Hashtag的偏好降低推荐的复杂度。在真实的推特数据集上的实验表明,与目前最优方法相比,该模型不仅可以取得更好的推荐结果,而且表现得更为鲁棒。     

面向小样本学习的嵌入学习方法研究综述

为了解决机器学习在样本量较少的情况下所面临的巨大挑战,研究人员提出了小样本学习的概念.在现有的小样本学习研究工作中,嵌入学习方法取得了不错的效果,引发了大量关注.根据训练特征嵌入函数时结合任务特征信息的方式,将嵌入学习方法划分为单一嵌入模型和混合嵌入模型两大类.依据划分的类别,对现有的嵌入学习方法的研究工作展开进行研究...     

融合多维度卷积神经网络的肺结节分类方法

针对CT图像肺结节分类任务中分类精度低,假阳性高的问题,提出了一种加权融合多维度卷积神经网络的肺结节分类模型,该模型包含两个子模型：基于二维图像的多尺度密集卷积网络模型,以捕获更宽泛的结节变化特征并促进特征重用;基于三维图像的三维卷积神经网络模型,以充分利用结节空间上下文信息。使用二维和三维CT图像训练子模型,根据子模型分类误差计算其权重,对子模型分类结果进行加权融合,得到最终分类结果。该模型在公共数据集LIDC-IDRI上分类准确率达到94.25%,AUC值达到98%。实验结果表明,加权融合多维度模型可以有效地提升肺结节分类性能。     

基于深度学习和迁移学习的水果图像分类

图像识别作为深度学习领域内的一项重要应用,水果图像的分类识别在智慧农业以及采摘机器人等方面具有重要应用。针对以往传统图像分类算法存在泛化能力差、准确率不高等问题,提出一种在TensorFlow框架下基于深度学习和迁移学习的水果图像分类算法。该算法采用Inception-V3的部分模型结构对水果图像数据进行特征提取,采用Softmax分类器对图像特征进行分类,并通过迁移学习方式进行训练得到迁移训练模型。测试结果表明,该算法与传统水果分类算法对比,具有较高识别准确率。     

基于自学习边权重图卷积网络的用户用能分类

用户分类是用能分析的一种重要方法,而智能电表的广泛应用为用户用能分析提供了大量的可用数据.为进一步提高用户分类精度与用能特征的提取能力,本文提出了一种自学习边权重的图卷积网络.所提出的网络通过具有注意力机制的特殊初始化层将原始能耗数据转换为图,并从生成的图中提取能耗特征,最终根据图的学习特征输出用户类.为证明所提出方法的有效性,本文在实际用能数据集上进行了对比实验.实验结果表明,本文方法不仅能够更好地提取用户特征,而且取得了更好的分类性能.     

结合注意力和改进样本选取方法的少样本高光谱分类孪生网络

针对高光谱图像(hyperspectral image)样本人工标记困难导致的样本数量不足的问题, 本文提出了一个结合注意力和空间邻域的少样本孪生网络算法. 它首先对高光谱图像进行PCA预处理, 实现数据降维; 其次, 对模型训练样本采用间隔采样和边缘采样的方式进行选取, 以有效减少冗余信息; 之后, Siamese network以大小不同的patch形式进行两两结合, 构建出样本对作为训练集进行训练, 不仅实现了数据增强的效果, 还能在提取光谱信息特征的同时, 充分提取目标像素光谱信息以及其周围邻域空间信息; 最后, 添加光谱维度的注意力模块以及空间维度的相似度度量模块, 分别对光谱信息和空间邻域信息进行权重分布, 以达到提升分类性能的目的. 实验结果表明, 本文提出的方法在部分公开数据集上对比常用方法取得了较好的实验效果.     

基于图卷积网络的运动想象识别

运动想象识别将大脑的神经活动信号转为编码输出以实现意念控制,是脑机接口的一个重要研究方向.近年来深度学习算法的应用进一步提高了运动想象识别的准确率,但是当前基于深度学习的运动想象分析都将多路脑电信号作为二维矩阵信号,忽视了不同节点的空间关联信息.为了解决这个问题,将图卷积网络算法应用到运动想象分类中,通过多个节点脑电信...     

适用于小子样时间序列预测的动态回归极端学习机

针对设备状态在线监测中的小子样建模问题,提出一种基于动态回归极端学习机(dynamic regression extreme learning machine,DR-ELM)的设备状态在线监测方法.该方法利用设备状态数据训练基于DR-ELM的预测模型,通过逐次增加新数据与删减旧数据的方式,对DR-ELM预测模型进行在线训练,从而实现对设备状态的准确预测.混沌时间序列预测仿真与基于时间序列预测的风机状态监测实例表明,相比于极端学习机(extreme learning machine,ELM)与在线贯序极端学习机(on-line sequential extreme learning machine,OS-ELM),该方法的计算效率与预测精度更高.     

融合CNN和Transformer的图像去噪网络

目前基于深度学习的图像去噪算法无法综合考虑局部和全局的特征信息, 进而影响细节处的图像去噪效果, 针对该问题, 提出了融合CNN和Transformer的图像去噪网络(hybrid CNN and Transformer image denoising network, HCT-Net). 首先, 提出CNN和Transformer耦合模块(CNN and Transformer coupling block, CTB), 构造融合卷积和通道自注意力的双分支结构, 缓解单纯依赖Transformer造成的高额计算开销, 同时动态分配注意力权重使网络关注重要图像特征. 其次, 设计自注意力增强卷积模块(self-attention enhanced convolution module, SAConv), 采用递进式组合模块和非线性变换, 减弱噪声信号干扰, 提升在复杂噪声水平下识别局部特征的能力. 在6个基准数据集上的实验结果表明, HCT-Net相比当前一些先进的去噪方法具有更好的特征感知能力, 能够抑制高频的噪声信号从而恢复图像的边缘和细节信息.     

医学图像分析深度学习方法研究与挑战

深度学习（Deep learning,DL）,特别是深度卷积神经网络（Convolutional neural networks,CNNs）,能够从医学图像大数据中自动学习提取隐含的疾病诊断特征,近几年已迅速成为医学图像分析研究热点.本文首先简述医学图像分析特点;其次,论述深度学习基本原理,总结深度CNNs在医学图像分析中的分类、分割框架;然后,分别论述深度学习在医学图像分类、检测、分割等各应用领域的国内外研究现状;最后,探讨归纳医学图像分析深度学习方法挑战及其主要应对策略和开放的研究方向.     

融合多尺度门控卷积和窗口注意力的结肠息肉分割

结肠息肉的准确分割对于切除异常组织和降低息肉转换为结肠癌的风险具有重要意义. 目前的结肠息肉分割模型在对息肉图像进行分割时存在着较高的误判率和分割精度较低的问题. 为了实现对息肉图像的精准分割, 提出了一种融合多尺度门控卷积和窗口注意力的结肠息肉分割模型(MGW-Net). 首先, 设计一种改进的多尺度门控卷积块(MGCM)取代U-Net的卷积块, 来实现对结肠息肉图像信息的充分提取. 其次, 为了减少跳跃连接处的信息损失并充分利用网络底部信息, 结合改进的空洞卷积和混合增强的残差窗口注意力构建了多信息融合增强模块(MFEM), 以优化跳跃连接处的特征融合. 在CVC-ClinicDB和Kvasir-SEG数据集上的实验结果表明, MGW-Net的相似性系数分别为93.8%和92.7%, 平均交并比分别为89.4%和87.9%, 在CVC-ColonDB、CVC-300和ETIS数据集上的实验结果表明其拥有较强的泛化性能, 从而验证了MGW-Net可以有效地提高对结肠息肉分割的准确性和鲁棒性.     

基于动态图卷积的加权点云分类网络

传统的直接处理点云的PointNet类深度学习网络大多只考虑了点云的全局特征而忽视了点云局部特征,动态图卷积网络DGCNN通过构建[k]近邻图完成了对局部特征的弥补。然而现有的DGCNN使用简单的边缘特征作为局部特征的输入,没有对局部特征进行更深入的研究,且仅使用最大池化处理点云无序性问题,这造成了一定的信息损失。提出加权点云分类网络WDGCNN,使用特征拼接思想优化网络结构以实现多层次特征的融合、通过对[k]近邻图构成的边缘特征设计恰当的加权函数以弱化远点的干扰,相对加强近点的特征、采用最大池化和平均池化相结合的对称函数弥补单独使用最大池化造成的全局信息损失的新方法,实现了模型优化。实验结果表明,在通用点云分类数据集ModelNet40上,WDGCNN相比于DGCNN分类准确率由91.61%达到了93.22%,验证了新方法的有效性。