基于显著性多尺度特征协作融合的行人重识别方法

由于背景信息复杂、遮挡等因素的影响,现有基于局部特征的行人重识别方法所提取的特征不具有辨别力和鲁棒性,从而导致重识别精度较低,针对该问题,提出一种基于显著性检测与多尺度特征协作融合的SMC-ReID方法。利用显著性检测提取行人中具有判别力的特征区域,融合显著性特征与全局特征并完成不同尺度的切块,将上述不同尺度的特征进行协作融合以保证特征切块后的连续性,根据全局特征和局部特征的差异性联合3种损失函数进行学习。在推理阶段,将各个尺度的特征降低到同一维度并融合成新的特征向量,以实现相似性度量。在行人重识别公开数据集Market1501、DukeMTMC-reID和CUHK03上进行实验,结果表明,SMC-ReID方法所提取的特征具有较强的可区分性和鲁棒性,识别准确率优于SVDNet和PSE+ECN等方法。     

基于深度学习的文本分类技术研究进展

随着深度学习技术的快速发展,许多研究者尝试利用深度学习来解决文本分类问题,特别是在卷积神经网络和循环神经网络方面,出现了许多新颖且有效的分类方法。对基于深度神经网络的文本分类问题进行分析,介绍卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等方法在文本分类中的应用和发展,分析多种典型分类方法的特点和性能,从准确率和运行时间方面对基础网络结构进行比较,表明深度神经网络较传统机器学习方法在用于文本分类时更具优势,其中卷积神经网络具有优秀的分类性能和泛化能力。在此基础上,指出当前深度文本分类模型存在的不足,并对未来的研究方向进行展望。     

轻量化卷积神经网络在SAR图像语义分割中的应用

针对合成孔径雷达图像的语义分割问题,构建了一个全新的TerraSAR-X语义分割数据集GDUT-Nansha。然后,为解决传统深度学习方法模型体积大,难以在样本数量偏少的合成孔径雷达图像数据集上应用的问题,对轻量化卷积神经网络ENet模型进行了分析和改造。提出了一种改进的轻量化卷积神经网络模型(revised weighted loss eNet,RWL-ENet);针对合成孔径雷达图像数据集样本不平衡问题,使用了带有权重的损失函数。通过和其他经典卷积神经网络语义分割模型的对比实验,验证了新数据集的可靠性;同时,在参数量和模型体积远远小于其他网络模型的前提下,RWL-ENet模型在像素精度、平均像素精度、平均交并比三个定量指标上分别达到了0.884、0.804和0.645。     

代码搜索方法研究进展

开源软件的成功推动了软件产业的蓬勃发展,大量代码资源为代码搜索创造了条件.如何通过代码搜索技术找到需求代码成为一个重要问题.为了更好地推进后续研究工作,首先对代码搜索相关概念及研究趋势进行介绍和说明;其次对使用不同技术的代码搜索研究工作进行综述,包括基于信息检索、查询和代码描述增强、程序特征分类以及深度学习等方面,并进一步总结归纳不同方法的优缺点;接下来针对代码搜索技术所应用的多个领域进行介绍,包括程序合成、代码推荐与补全和代码风格改善等方面;最后分析现阶段代码搜索面临的主要问题,为未来该方向的发展提供一定的参考与建议.     

基于Octave卷积的混合精度神经网络量化方法

浮点数位宽的深度神经网络需要大量的运算资源,这导致大型深度神经网络难以在低算力场景（如边缘计算）上部署。为解决这一问题,提出一种即插即用的神经网络量化方法,以压缩大型神经网络的运算成本,并保持模型性能指标不显著下降。首先,基于Octave卷积将输入特征图的高频和低频成分进行分离;其次,分别对高低频分量应用不同位宽的卷积核进行卷积运算;第三,使用不同位宽的激活函数将高低频卷积结果量化至相应位宽;最后,混合不同精度的特征图来获得该层卷积结果。实验结果证实了所提方法压缩模型的有效性,在CIFAR-10/100数据集上,将模型压缩至1+8位宽时,该方法可保持准确率指标的下降小于3个百分点;在ImageNet数据集上,使用该方法将ResNet50模型压缩至1+4位宽时,其正确率指标仍高于70%。     

深度学习在主动脉中膜变性病理图像分类中的应用

胸主动脉瘤和夹层（TAAD）是严重的心血管疾病之一,而中膜变性（MD）的组织学改变对疾病的诊断及早期干预具有重要的临床意义。针对病理图像的高度复杂性使得MD的诊断过程耗时费力且一致性差的问题,提出了一种基于深度学习的病理图像分类方法,并将其应用于四种MD病变类型以进行性能验证。该方法使用了一种改进的基于GoogLeNet的卷积神经网络模型,首先采用迁移学习来将先验知识应用于TAAD病理图像的表达,然后使用Focal loss和L2正则化来解决数据不平衡问题,从而进一步优化模型性能。实验结果表明,所提模型的平均四分类准确率达到98.78%,表现出较好的泛化性能。可见所提方法可以有效地提升病理学家的诊断效率。     

基于深度学习的医学图像配准技术研究进展

医学图像配准技术对于病灶检测、临床诊断、手术规划,疗效评估等有着广泛的应用价值。系统性地总结了基于深度学习的配准算法,从深度迭代、全监督、弱监督到无监督学习的研究发展趋势,分析了各种方法的优势与局限。总体来看,无论是对数据的要求、配准精度,还是计算效率,无监督学习因其不依赖金标准和解剖标签,采用端到端的网络配准框架就可以自动执行需要的任务等优势成为研究的主流方向。然而,基于无监督学习的医学图像配准方法在医学图像领域的可解释性、跨模态多样性和可重复可扩展性方面同样面临着一些研究难点和挑战,这为将来实现更精准的医学图像配准方法指明了研究方向。     

深度学习场景文本检测方法综述

自然场景文本检测对于机器理解场景等有着重要作用。近年来,随着深度学习的发展,自然场景文字检测方法也日新月异,取得了很好的检测效果。分析、总结了近年来基于深度学习的场景文字检测方法,将其归纳分类为基于回归、基于分割,以及两者混合三种类型,并对各类检测方法的优缺点进行了对比分析。介绍了场景文本检测性能指标及常用的公开数据集以及下载方式。对场景文字检测领域研究进行总结和展望,有望为深度学习场景文本检测方法提供新的研究方向。     

基于X线的成人OSA计算机辅助诊断综述

阻塞性睡眠呼吸暂停（Obstructive Sleep Apnea,OSA）是成年人较为常见的呼吸类疾病之一,该疾病的特点是睡眠过程中频繁出现上气道完全或部分塌陷,严重影响人们的睡眠质量以及身体健康。阻塞性睡眠呼吸暂停综合征的诊断主要依靠多导睡眠监测,但这种方法无法满足目前大量的诊断需求。随着人工智能的出现及发展,假设深度学习可以有效地协助医生进行诊断该综合征。主要从阻塞性睡眠呼吸暂停的临床诊断方式出发,介绍了颅面侧位片作为诊断数据集的优势,以及人工智能诊断OSA的现状,提出了人工智能辅助医师诊断OSA的技术路线,分析了目前该诊断系统仍然存在的问题和挑战。     

基于深度学习的网络流量预测研究综述

精准地预判网络流量变化趋势可以帮助运营商准确预估网络的使用情况,合理分配并高效利用网络资源,以满足日益增长且多样化的用户需求。以深度学习算法在网络流量预测领域的进展为线索,阐述了网络流量预测的评价指标和目前公开的网络流量数据集及应用,具体分析了网络流量预测中常用的深度信念网络、卷积神经网络、循环神经网络和长短时记忆网络共四种深度学习方法,并重点介绍了近年来针对不同问题所提出的改进神经网络模型,总结了各模型特点及应用场景。最后对网络流量预测未来发展进行了展望。