基于SQP局部搜索的蝙蝠优化算法

针对基本蝙蝠算法存在寻优精度不高,后期收敛速度较慢和易陷入局部最优等问题,提出一种基于序贯二次规划（Sequential Quadratic Programming,SQP）的蝙蝠优化算法。该算法应用佳点集理论构造初始种群,增强了初始种群的遍历性;为避免算法陷入早熟收敛,引入柯西变异算子对种群中精英个体进行变异操作,增加种群多样性;在迭代后期,对最优个体进行SQP局部搜索,提高蝙蝠算法的局部深度搜索能力,保证个体在靠近全局最优值时能够寻优到全局最优解,加快种群进化速度。通过仿真实验结果证明,改进后的蝙蝠算法性能优越,具有良好的寻优精度和收敛速度。     

基于信息融合策略的卷积神经网络剪枝方法

针对现有结构化剪枝方法过度依赖预训练模型和直接丢弃不重要卷积核的信息造成了明显的性能下降的问题,提出一种基于信息融合策略的卷积神经网络剪枝方法（APBM）,以较小精度损失降低模型复杂度、实现模型加速。首先APBM方法引入信息熵概念以表示卷积核的相似度分布,并使用分布之间的相对熵动态衡量卷积核的重要程度;同时在训练的前向传播中采用信息融合策略：融合非重要卷积核信息与重要卷积核信息,以减少剪枝过程中的信息损失和提高剪枝的容错性。在CIFAR10和CIFAR100数据集上进行验证和对比实验。实验结果表明：相对于HRank、Polarization、SWP等剪枝算法,APBM方法训练时间更少、模型压缩率更高,精度保持最佳。在基于CIFAR10的剪枝任务中,对VGG16和ResNet56分别剪掉92.74%和48.84%的参数量;在基于CIFAR100的剪枝任务中,对VGG16和ResNet56分别剪掉72.91%和44.18%的参数量。     

模态自适应的红外与可见光图像融合

为解决低照度和烟雾等恶劣环境条件下融合图像目标对比度低、噪声较大的问题,提出一种模态自适应的红外与可见光图像融合方法(mode adaptive fusion,MAFusion).首先,在生成器中将红外图像与可见光图像输入自适应加权模块,通过双流交互学习二者差异,得到两种模态对图像融合任务的不同贡献比重;然后,根据各模...     

多尺度代价体信息共享的多视角立体重建网络

目的 多视角立体重建方法是3维视觉技术中的重要部分。相较于传统方法,基于深度学习的方法大幅减少重建所需时间,同时在重建完整性上也有所提升。然而,现有方法的特征提取效果一般和代价体之间的关联性较差,使得重建结果仍有可以提升的空间。针对以上问题,本文提出了一种双U-Net特征提取的多尺度代价体信息共享的多视角立体重建网络模型。方法 为了获得输入图像更加完整和准确的特征信息,设计了一个双U-Net特征提取模块,同时按照3个不同尺度构成由粗到细的级联结构输出特征;在代价体正则化阶段,设计了一个多尺度代价体信息共享的预处理模块,对小尺度代价体内的信息进行分离并传给下层代价体进行融合,由粗到细地进行深度图估计,使重建精度和完整度有大幅提升。结果 实验在DTU(Technical University of Denmark)数据集上与CasMVSNet相比,在准确度误差、完整度误差和整体性误差3个主要指标上分别提升约16.2%,6.5%和11.5%,相较于其他基于深度学习的方法更是有大幅度提升,并且在其他几个次要指标上也均有不同程度的提升。结论 提出的双U-Net提取多尺度代价体信息共享的多视角立体...     

基于脉冲神经网络的时空交互图像分类

脉冲神经网络作为人工智能发展的重要方向之一,在神经形态工程和类脑计算领域得到了广泛的关注.为解决脉冲神经网络泛化性差、内存和时间消耗较大等问题,本文提出了一种基于脉冲神经网络的时空交互图像分类方法.首先引入时间有效训练算法弥补梯度下降过程中的动能损失;其次融合空间随时间学习算法,提高网络对信息的高效处理能力;最后添加空间注意力机制,增强网络对空间维度上重要特征的捕捉能力.实验结果表明,改进后的方法在CIFAR10、DVS Gesture、CIFAR10-DVS这3个数据集上的训练内存占用分别减少了46.68%、48.52%、10.46%,训练速度分别提升了2.80倍、1.31倍、2.76倍,在保证精度的情况下,网络性能得到有效提升.     

改进的超分辨率图像重建算法

针对超分辨率卷积神经网络(SRCNN)卷积层较少、训练时间长、不易收敛且表达和泛化能力受限等问题,提出了一种残差反卷积SRCNN(RD-SRCNN)算法.首先利用不同大小的卷积核进行卷积操作,以更好地提取低分辨率图像中的细节特征;然后将获取的图像特征输入由不同大小卷积核构成的卷积层和指数线性单元激活层组成的残差网络,并...     

结合前景特征增强与区域掩码自注意力的细粒度图像分类

为解决细粒度图像分类中不相关背景信息干扰以及子类别差异特征难以提取等问题,提出了一种结合前景特征增强和区域掩码自注意力的细粒度图像分类方法。首先,利用ResNet50提取输入图片的全局特征;然后通过前景特征增强网络定位前景目标在输入图片中的位置,在消除背景信息干扰的同时对前景目标进行特征增强,有效突出前景物体;最后,将特征增强的前景目标通过区域掩码自注意力网络学习丰富、多样化且区别于其他子类的特征信息。在训练模型的整个过程,建立多分支损失函数约束特征学习。实验表明,该模型在细粒度图像数据集CUB-200-2011、Stanford Cars和FGVC-Aircraft的准确率分别达到了88.0%、95.3%和93.6%,优于其他主流方法。     

基于数据挖掘的肝癌早期复发预测与阈值研究

肝癌术后的早期复发率极高,然而肝癌术后症状不明显,传统医学手段判断肝癌是否早期复发的准确率并不理想.针对这一问题,本文选取医院就诊病人信息作为数据对象,采用数据挖掘技术,探究机器学习方法对肝癌早期复发的疾病预测应用效果,以及肝癌早期复发的最优阈值.首先对病人信息数据进行数据清洗等数据预处理操作,运用多个特征工程方法增加预测的精准性.将逻辑回归、随机森林、SVM支持向量机以及GBDT梯度提升树4种模型进行比较,最终选择GBDT梯度提升树建立预测模型.选择准确率、精确率、召回率和AUC 4个指标对所建立的模型进行评估,并得出了肝癌早期复发的最优阈值,为医学领域的相关研究与临床应用提供了一定的参考.     

结合亮度感知与密集卷积的红外与可见光图像融合

为解决弱光照条件下红外与可见光图像融合质量差的问题,提出一种结合亮度感知与密集卷积的红外与可见光图像融合方法（brightness perception and dense convolution,BPD-Fusion）。首先,对可见光图像进行亮度计算,得到亮度权重并对其暗区域进行亮度增强;然后,将增强的可见光图像与红外图像级联输入生成器,在其Conv1阶段后嵌入密集卷积以获取更丰富的图像特征;最后,为了达到较强的图像重构与生成能力,建立多损失函数构建端到端的图像融合过程。在TNO和KAIST数据集上进行融合质量测评:主观评价上,提出的方法视觉效果良好;客观评价上,差异相关和、信息熵、互信息和平均梯度指标均优于对比方法。