基于编解码网络的人脸对齐和重建算法

针对现有的三维人脸重建模型复杂度较高和对多种人脸姿态重建效果不佳的问题, 本文提出了一种可以在不同人脸姿态条件下, 有效地实现人脸对齐并从单张二维人脸图片重建出三维人脸的卷积神经网络. 首先设计了由密集卷积网络模块和转置卷积模块构成的编解码网络, 并在损失函数中引入图像结构相似度评价, 构造新的损失函数, 通过训练神经网络得出模型, 模型实现了人脸对齐和三维人脸重建任务. 在AFLW2000-3D数据集上验证性能,实验表明该网络有效提升了人脸对齐和人脸重建的效果.     

基于编码—解码模型的D类功率放大器行为建模

D类功率放大器具有优异的传输效率,属于开关类功放,其输出信号存在较大的非线性失真。对D类功率放大器进行行为建模时要同时考虑其非线性和记忆特性。文中将小波变换引入到编码—解码神经网络模型中,提出了小波编码—解码神经网络模型。使用基于门限循环单元的编码—解码模型和小波编码—解码模型进行D类功率放大器的行为建模。实验结果表明,文中提出的D类功率放大器行为模型相比于传统的Voterra-Laguerre模型而言,在信号的时域和频域都具有更高的精度。     

一种编解码器模型的锂离子电池健康状态估算

随着锂离子电池应用领域的愈加广泛,实时、准确的评估其健康状态(state of health,SOH)成为确保电池安全可靠运行的重要要求。该文提出一种基于注意力机制解码器模型的锂离子电池SOH估算方法,该算法结合与GRU的特点,将数据编码成一组包含内在特征的序列,并由注意力帮助解码器完成最终的解算。该算法无需建立电池模型,也不需要过多的先验知识,仅通过单个采样周期的电压、电流采样值即可获得较高精度的SOH估计值。为适应更多应用场景,该文设计定长片段放电数据、定长片段充电数据及变长片段充电数据等3种输入模式,验证实验中,3种估算模式的平均绝对误差均小于1%,表明该估算方法具有估算周期短、估算精度高及适应性强等特性。     

面向图像篡改取证的多特征融合U形深度网络

随着图像篡改工具的智能化发展,图像篡改不再局限于拼接、移除等某一具体的类型,往往包含多种篡改类型及其组合操作,使得图像篡改取证工作更具挑战性。提出一种端到端的多特征融合U形深度网络,利用编解码网络提取篡改区域与真实区域之间的对比度差异、边缘差异等篡改痕迹,并使用富隐写模型卷积层获取伪造图像的噪声分布不规律信息,从而在无预处理的情况下实现可疑区域的检测并分割出高置信度的篡改区域。在此基础上,使用特征提取模块获取融合的篡改特征,在融合定位模块中利用分级监督策略融合不同分辨率提取的篡改特征,以准确定位篡改区域,实现篡改区域检测与像素级的分割。实验结果表明,基于所提网络的图像篡改取证方法在NIST16和CASIA数据库上的F1值分别为0.841和0.605,与基于MFCN、RGB-N、MANTRA-net等网络的图像篡改取证方法相比,有较优的检测性能和较高的实时性,且对JPEG压缩、缩放等处理具有更强的鲁棒性。     

基于门控循环图卷积网络的交通流预测

交通流预测在智能交通系统的建设中起着关键性的作用,然而现有预测方法无法准确地挖掘其潜在的时空相关性,而且大都采用全连接网络进行单步预测。为了进一步挖掘数据的时空特性以及提升长短期预测的精度,提出了一种门控循环图卷积网络（GR-GCN）模型。首先,利用频域上的图卷积结合门控循环单元（GRU）构建一个时空组件（STC）以同时捕获节点的时空相关性,充分地提取数据的时空特征;然后,利用该时空组件构成编码器单元,并将时间序列数据和路网结构数据输入其中;最后,使用门控循环单元作为解码器单元,并按照时间顺序将两者组成一个编码器—解码器（encoder-decoder）结构,依次解码出每个时刻的预测结果。在加利福尼亚交通局（Caltrans）性能评估系统中高速公路数据集PeMSD4和PeMSD8进行了实验。结果表明,所提模型GR-GCN在预测未来15 min、30 min、45 min和60 min的交通流量方面优于大多数现有基准模型,尤其是在长期预测方面。     

基于非对称U型金字塔重建的轻量级人脸超分辨率网络

为解决深度卷积神经网络在人脸超分辨率任务中模型复杂并难以实际应用的问题,提出一种轻量级人脸超分辨率网络.利用残差编码块构成的编码结构进行特征提取,在解码结构中引入金字塔重建从而实现快速准确的超分辨率.为降低解码块中上采样操作的参数量,采用基于分辨率选择的非一致通道扩宽策略.为避免增加分支,通过热图损失引入人脸先验知识....     

基于改进Attention Mask编解码器CPI的研究

化合物-蛋白质相互作用(CPI)的研究对药物发现有着重要作用,它可以为药物靶标选择提供有价值的信息,在一定程度上提高先导化合物的命中率,进而加快药物发现的进程.由此提出了一种基于改进Attention Mask编解码器的化合物与蛋白质相互作用分类的预测模型,分别使用RDkit和Item2vec处理化合物的SMILES字...     

基于层次化结构表示的数据到文本生成方法

最近的数据到文本生成方法广泛采用了编码器—解码器架构或其变体,但是这些方法无法识别数据中不同部分的信息的重要性,导致在选择适当的内容和排序方面表现不佳。针对这些问题,提出了一个基于层次化结构表示的数据到文本生成方法,它包括规划阶段和生成阶段,规划阶段通过实体级、记录级的多层次注意力来增强语义空间的表达能力,输出的计划代表重要内容的高层次表示,同时将计划输入给生成阶段的生成器得到最终的文本。通过在两个数据到文本生成的数据集上进行的广泛实验表明,该方法相比于已有的数据到文本生成方法,生成的文本对数据的描述更加准确,质量更高,该方法的提出为数据到文本生成的研究提供了一定的指导性作用。     

基于视觉特征引导融合的视频描述方法

视频描述生成因其广泛的潜在应用场景而成为近年来的研究热点之一。针对模型解码过程中视觉特征和文本特征交互不足而导致描述中出现识别错误的情况,提出基于编解码框架下的视觉与文本特征交互增强的多特征融合视频描述方法。在解码过程中,该方法使用视觉特征辅助引导描述生成,不仅为每一步的生成过程提供了文本信息,同时还提供了视觉参考信息,引导其生成更准确的词,大幅度提升了模型产生的描述质量;同时,结合循环dropout缓解解码器存在的过拟合情况,进一步提升了评价分数。在该领域广泛使用的MSVD和MSRVTT数据集上的消融和对比实验结果证明,提出的方法的可以有效生成视频描述,综合指标分别增长了17.2和2.1个百分点。     

日交通流预测的编码器-解码器深度学习模型研究

精准的日交通流预测是智能交通领域的重要研究内容之一。目前已有的日交通流预测模型大多在短期预测模型的基础上通过多步预测或者多目标预测的方式改进而来。这两种改进方案中,前者对误差的传播更为敏感,而后者则忽视了预测结果的时序关系,导致预测模型精度偏低。提出了一种用于日交通流预测的编码器-解码器深度学习模型,首先将长短时记忆网络（long short-term memory,LSTM）作为编码器-解码器模型的基本单元以提高模型捕捉长期依赖关系的能力,其次引入注意力机制调节编码向量的权重以进一步提高模型的预测精度。新的模型是一种典型的序列到序列预测模型,与传统的序列到点的模型相比更加契合日交通流预测的需求。为验证模型的有效性,取美国5号州际公路西雅图段的实际交通流数据进行实验,实验结果表明,提出的预测模型在平均车流密度大于40辆/km的时间段中,其预测结果的平均绝对百分比误差（mean absolute percentage error,MAPE）与LSTM、门控循环单元（gated recurrent unit,GRU）、反向传播（back propagation,BP）神经网络、卷积神经网络...