检索结果-南通市图书馆

作者：魏晓巍临沂大学

学位级别：硕士

随着科技的进步与发展,人工智能技术已经逐步应用于各行各业,计算机视觉作为人工智能研究领域的重点方向之一,应用于多种场景之中。其中,道路环境场景下的计算机视觉应用已经开始广泛发展,但是目前应用于该领域中的目标检测算法仍存在... 详细信息

随着科技的进步与发展,人工智能技术已经逐步应用于各行各业,计算机视觉作为人工智能研究领域的重点方向之一,应用于多种场景之中。其中,道路环境场景下的计算机视觉应用已经开始广泛发展,但是目前应用于该领域中的目标检测算法仍存在一些新的需求与挑战。在真实道路环境中,经常会出现低光环境、待检测目标密集等情况,这些问题切实影响到道路目标检测应用过程中的安全与效率问题。针对上述问题,本文主要研究如下:针对道路环境中低光图像检测较困难且效率较低的问题,本文提出一种基于深度可分离卷积的无监督非配对生成对抗网络模型Enlighten GAN-L,用以解决此类问题。在该网络的生成器中,采用了基于深度可分离卷积的Shuffle Net模块替换普通卷积模块,该模块采用将普通卷积分为逐点卷积和逐通道卷积的方式,减少了卷积计算过程中计算的参数量,从而提高了生成图像的效率。通过轻量化改进后的Enlighten GAN-L模型,在轻微损失生成图像质量的情况下,减少了原模型约一半的参数量。通过Enlighten GAN-L模型与Enlighten GAN模型、传统MSR图像增强算法进行比较,Enlighten GAN-L模型生成的图像在NIQE评价指标和YOLOv7目标检测模型中均不弱于算法模型。证明了Enlighten GAN-L模型在实现轻量化改进的同时,在提升低光图像在目标检测模型上检测精度和准度的效果也有明显进步。针对道路目标检测过程中目标密集、目标尺度不一等问题,本文使用一阶段目标检测模型YOLOv7作为道路目标检测的基准模型,并在此基础上进行优化和改进。在主干网络中,使用一种具有有限复杂性的高阶空间交互卷积模块替换其原始卷积模块,该模块既可以兼容各种卷积形式,又能够在不显著增加计算量的情况下,将基于自注意力的二阶空间交互建模扩展到任意阶,可以有效提取特征信息。在特征复用层中,使用NAM注意力模块替换其原始的卷积模块,提高了模型在复用特征过程中对不同深浅特征信息的捕获能力和关注度,降低低光环境下对待检测目标的特征信息干扰。使用双分支解耦合检测头结构替换YOLOv7中原始的耦合头结构,将类别损失、边界框回归损失和目标存在概率分别进行预测,以此增加了模型的收敛速度、提高了检测精度。最后,使用一种考虑因素更为全面的损失函数替换YOLOv7中原始的位置回归损失函数,在不增加模型参数量的情况下,增强了模型检测精度。针对以YOLOv7为基准的改进有效性研究,在大型公开道路目标数据集Bdd100k中进行实验,验证了所提出模型改进的有效性。通过消融实验发现,本文提出的改进方法相较于基准模型均有提升,完全改进后的模型相较于基准模型,m AP@0.5提高了2.7%,m AP@0.5:0.95提高了1.9%。通过对比实验发现,本文提出的改进模型性能均优于目前主流的一阶段、二阶段目标检测模型。同时在不同的道路环境中,改进后的模型弥补了基准模型中的错检、漏检问题。通过对不同模型增强前后的低光图像进行目标检测对比,验证了本文提出模型在增强后的低光图像中拥有更好的检测性能。

关键词：深度学习目标检测道路目标 YOLOv7 EnlightenGAN

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含多能协调利用的综合能源系统优化调度研究

含多能协调利用的综合能源系统优化调度研究

作者：王才巍天津理工大学

学位级别：硕士

面向昇腾NPU的高性能动态Shape算子设计与实现

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面向昇腾NPU的高性能动态Shape算子设计与实现

作者：薛潇巍北京邮电大学

学位级别：硕士

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石油钻井泥浆泵关键部件故障诊断方法

石油钻井泥浆泵关键部件故障诊断方法

作者：莫巍电子科技大学

学位级别：硕士

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基于自蒸馏的图像分类方法研究

基于自蒸馏的图像分类方法研究

作者：李圣巍吉林大学

学位级别：硕士

深度神经网络是一种多层神经网络,其将上一层的输出作为下一层的输入来得到更有效的特征表达。近几年来,深度神经网络在计算机视觉任务中取得了巨大成功,但其网络模型也在逐渐增大,进而导致训练成本的逐渐提高,因此,知识蒸馏作为一种降... 详细信息

深度神经网络是一种多层神经网络,其将上一层的输出作为下一层的输入来得到更有效的特征表达。近几年来,深度神经网络在计算机视觉任务中取得了巨大成功,但其网络模型也在逐渐增大,进而导致训练成本的逐渐提高,因此,知识蒸馏作为一种降低模型参数的主流方法逐渐流行。知识蒸馏按照蒸馏方式可以分为三大类:在线蒸馏、离线蒸馏以及自蒸馏。其中自蒸馏相比其他二者不需要协调教师模型与学生模型之间的差距以及提前训练教师模型,因此具有其独有的优势。目前,从自身模型外获取软标签的自蒸馏方法大致分为两类,一类为引入冻结参数或者动态更新的模型的输出作为软标签,但两者均需采用多个相同的学生模型,多个模型的训练和优化增加了训练过程的复杂性,并且冻结参数后的模型生成的固定软标签限制了学生模型自身的学习能力和创新性,另一类是人为构造标签编码充当软标签,但构造的标签编码往往不能充分体现类间分布的信息。针对上述问题,本文提出基于自蒸馏的图像分类方法Self-distillation with Labels(SDL),主要工作如下:(1)针对额外引入学生模型以及固定的软标签的限制性的问题,本文设计标签编码器模块以及交叉注意力模块。通过标签编码器,构造标签编码向量。通过交叉注意力模块,方法可以根据学生模型的特征向量动态矫正标签编码向量,并同时考虑图像内容以及标签上下文信息。再将交叉注意力模块输出作为软标签,使软标签可以进行动态更新,整体结构共同动态更新参数,并且方法中仅存在一个学生模型,训练过程简单。(2)针对人为构造软标签的不足,本文设计标签编码矩阵以及标签矩阵损失和标签监督损失。标签编码矩阵进行标签编码反向解耦,标签矩阵损失增强标签编码矩阵解耦能力,使矩阵解耦出更充分体现类间分布的标签编码。基于标签编码矩阵和标签矩阵损失,标签监督损失可以进行更强的标签正则化,从而进一步提升学生模型性能。(3)本研究在CIFAR10、CIFAR100、Uc Merced三个公开数据集上进行,实验结果表明SDL方法与当前的自蒸馏方法相比有着明显的优势,同时SDL在不同主干网络与数据集下仍然具有良好的效果,具有良好的泛化性。

关键词：知识蒸馏自蒸馏图像分类卷积神经网络

绿色信贷政策对重污染企业金融投资的影响研究

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绿色信贷政策对重污染企业金融投资的影响研究

作者：曹鹤巍云南财经大学

学位级别：硕士

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印度电影中的女性形象研究

印度电影中的女性形象研究

作者：徐雪巍黑龙江大学

学位级别：硕士

印度电影为全球观众打开一扇了解印度社会的窗口。近年来,印度电影逐渐聚焦女性题材,关注女性问题,彰显女性意识,也引发了人们对女性权益、女性地位等问题的深入思考。本文通过分析印度电影中的女性形象,增加对印度女性的认识,并挖掘这... 详细信息

印度电影为全球观众打开一扇了解印度社会的窗口。近年来,印度电影逐渐聚焦女性题材,关注女性问题,彰显女性意识,也引发了人们对女性权益、女性地位等问题的深入思考。本文通过分析印度电影中的女性形象,增加对印度女性的认识,并挖掘这些形象背后所体现的女性意识以及这些形象对社会观念和价值体系的影响。首先,本文概述了印度电影的发展历程,并在此基础上,进一步分析了印度女性社会地位的历史演变,以及影响女性地位的因素,为理解女性形象提供了丰富的背景信息。其次,本文详细梳理印度电影中不同时期的女性形象,并对女性角色进行分类。通过对这些角色进行分类和分析,我们可以更加清晰地看到印度女性社会地位以及现实处境。再次,从电影叙事主体、视听表达和生活场景三方面,深入探讨印度电影中女性意识的呈现。从电影叙事主体来看,男性导演在塑造女性角色时,往往容易受到父权社会观念的影响,从而女性意识在夹缝中生存,女性导演则更容易刻画出贴近现实的女性角色,主动地寻求自我价值的实现和女性意识的觉醒。从视听表达的角度来看,印度电影通过精心设计的服装造型和富有感染力的音乐舞蹈,将女性角色的内心世界和主体意识淋漓尽致地展现出来。从生活场景的角度来看,家庭环境中女性的意识受到束缚,社会环境中女性的意识更容易被激发与唤醒。最后,对印度电影中女性形象进行价值与反思探讨,肯定女性形象塑造在促进女性主义发展、改善女性地位和拓展影视产业的价值。反思电影中女性形象的刻板呈现,以及乌托邦式结局与现实处境之间的落差。

关键词：印度电影女性形象女性主义

基于全局与局部多尺度特征融合的伪装目标检测网络的研究

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基于全局与局部多尺度特征融合的伪装目标检测网络的研究

作者：童旭巍重庆理工大学

学位级别：硕士

伪装目标检测（COD）是近年来计算机视觉中新兴且备受关注的领域,它是计算机视觉分割任务的一个重要分支。其主要目标是识别视觉场景中的伪装目标并将其从背景中区分出来,从中提取有用的伪装目标信息。这一领域具有广泛的应用前景,并且... 详细信息

伪装目标检测（COD）是近年来计算机视觉中新兴且备受关注的领域,它是计算机视觉分割任务的一个重要分支。其主要目标是识别视觉场景中的伪装目标并将其从背景中区分出来,从中提取有用的伪装目标信息。这一领域具有广泛的应用前景,并且受到了许多研究者的密切关注。随着时间的推移,已经提出了许多不同的伪装目标检测方法。早期的方法存在一些问题,例如检测效果不佳和工作量较大等。然而,近年来随着深度学习的快速发展,基于深度学习的方法取得了显著的进步,大大提升了分割效果。这些方法利用深度学习模型对图像进行学习和特征提取,从而更好地识别伪装目标并进行准确的分割。尽管基于深度学习的方法在伪装目标检测方面取得了显著进展,但在面对一些具有挑战性的场景时,仍然存在性能下降的情况。这可能是由于训练数据的不足、目标的复杂伪装或者场景的复杂性等原因造成的。因此,对于伪装目标检测方法的进一步研究和改进仍然是一个重要的课题,以应对更加复杂和挑战性的应用场景,发挥其巨大的潜力。针对现存在的模型特征提取不充分,边缘分割模糊等导致检测性能下降的问题,本文开展的主要工作如下:（1）在深度神经网络中,过深的高层特征提取网络可能会导致一些高级语义信息丢失,这种情况下,当高层语义信息传递给浅层网络时,浅层网络可能无法充分获取到完整的高级语义信息,导致无法精确定位伪装目标位置信息。为此,本文提出了基于全局多尺度特征融合的伪装目标检测网络（GMFNet）。首先,本文设计了全局增强融合模块（GEFM）能够提取到不同尺度下的全局上下文信息。随后,通过设置多个融合增强分支,实现了从高级语义到浅层网络的信息流动,有效避免了在特征融合阶段的信息损失。高层网络中实现的定位和捕获机制专注于精确抓取伪装目标的位置信息。对于在浅层网络中的高分辨图像也进行了特征提取,以增强高分辨率特征的细节信息。通过在三个基准数据集上进行实验验证,证明了本文所提出的网络在性能上表现出了较为优异的结果。（2）对于伪装目标而言,其与背景之间高度相似的特点导致在特征提取过程中图像噪声增多,边缘信息提取变得困难,从而导致了预测结果的边缘模糊不清。为此,本文提出了一种多层级边缘增强融合的伪装目标检测网络（MEFNet）。具体来说,首先我们设计了残差纹理增强模块（RTEM）,用来从充满噪声的骨干特征中获得更加细化的特征。然后,我们设计了一个边缘提取模块（EEM）,旨在从低层次特征与高层次特征中,通过一个简单的局部通道注意力机制来提取有效的边缘语义信息。最后我们设计了一个边界引导融合模块（BGFM）,旨在将之前得到的先验信息进行融合,它能将EEM提取到的边缘信息与从骨干网络不同层次的特征进行融合,并在真实标签监督下指导学习,同时它将高层的全局信息与不同层次的特征进行融合,使最终预测出的边缘更加清晰,并优化整体结构。在三个具有挑战性的基准数据集上进行了大量实验,在四个广泛使用的评估指标下,本文的模型优于近年来多个前沿模型,在伪装目标检测任务上取得了先进的效果。综上所述,本文通过上述研究,以目前伪装目标检测领域存在的问题为导向,从全局特征与局部特征的提取方式与融合方式入手,提出了两种伪装目标检测网络模型,并通过实验证明了其优秀的性能。这将有助于伪装目标检测在计算机视觉任务中的进一步发展。

关键词：伪装目标检测特征融合多尺度全局特征边缘特征

生态空间格局优化与景观要素耦合视角下重庆南山石漠化生态修复设计

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生态空间格局优化与景观要素耦合视角下重庆南山石漠化生态修复设...

作者：黄薇巍重庆交通大学

学位级别：硕士

工业革命以来,城镇化加速、经济高速发展,但同时也带来了水土流失、土地退化、林草资源减少等一系列生态环境问题。而在我国西南岩溶地区,石漠化这一独特的生态环境问题尤为突出。石漠化一旦形成,会与水土流失相互作用形成恶性循环,威... 详细信息

工业革命以来,城镇化加速、经济高速发展,但同时也带来了水土流失、土地退化、林草资源减少等一系列生态环境问题。而在我国西南岩溶地区,石漠化这一独特的生态环境问题尤为突出。石漠化一旦形成,会与水土流失相互作用形成恶性循环,威胁生态安全、制约经济发展。石漠化的形成并非孤立静止,而是受多重自然因素以及人类对土地的不合理开发利用影响。因此,研究岩溶区生态空间格局促使区域内各个景观要素正向演替,揭示其时空演化特征,对指导石漠化生态修复极具意义。本文选择重庆市跨南岸区和巴南区的南山作为研究区,利用RS和GIS技术,研究该地区的生态空间格局,分析石漠化时空演变特征、探讨不同土地利用对石漠化景观格局的影响。将石漠化程度与岩石裸露率、植被覆盖度、土地利用、高程等多个景观要素相结合,纳入景观生态安全格局评价体系中;根据识别出的生态源地-生态廊道-生态节点提出研究区景观格局优化策略;对各生态节点进行现场调研,最终选择3个生态障碍点进行石漠化生态修复设计。主要研究成果如下:（1）研究区石漠化面积广大、分布广泛,以连片带状状态分布于峰丛之间,2011～2022年间石漠化面积累计减少6.93km2,其中主要表现为重度和中度石漠化面积减小,石漠化等级从重度、中度、轻度石漠化转移向潜在石漠化;10年间,研究区内耕地、建设用地面积均呈上升趋势,而林地、草地面积呈下降趋势;耕地区域内石漠化发生率呈增加趋势,林地中的轻度、中度、重度石漠化面积均有所下降并逐渐转向潜在石漠化,但是在草地中发生的轻度石漠化面积有所增加,主要来源于潜在石漠化。在土地利用与石漠化景观格局分析当中,石漠化程度的改善与聚合度指数减少和土地利用多样性指数的减少有关,说明石漠化斑块随土地利用的变化而复杂程度降低,石漠化斑块的几何形状复杂程度由复杂逐渐变为简单,这有利于对石漠化土地进行生态修复。（2）将石漠化纳入阻力面因子,共识别生态源地8个,总面积为10.47km2,提取生态廊道12条,生态节点共计21处,其中生态夹点11处、生态障碍点10处,生态夹点中用地类型主要由林地、耕地、水域构成,生态障碍点多以耕地、裸地为主,与石漠化发生较为严重区域基本重合。（3）基于生态安全格局现状与石漠化分布特征,提出“一核两屏、三区四带”的生态空间规划策略。从宏观到微观视角对重庆南山全域的生态修复区域进行划分,共分为4大生态修复区域、9小类重点生态修复区。对其中的生态节点综合整治区进行现场调研,将21个景观节点进行分类并提出相应的生态修复策略。选取3个典型生态障碍点,从案例分析、设计背景与原则、障碍点区域概况、相应策略、总体设计6个方面,展开石漠化生态修复设计实践,增强景观要素的生态功能、加强生态廊道连通性、削弱石漠化造成的景观破碎化,以期能进一步遏制石漠化蔓延,助力研究区全域生态恢复,促使南山石漠化地区生态功能逐渐恢复。

关键词：石漠化景观格局生态安全格局景观格局优化

孟德尔随机化的赢家诅咒校正方法研究及其在药品不良反应监测中的应用

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孟德尔随机化的赢家诅咒校正方法研究及其在药品不良反应监测中的...

作者：张鹤巍中国人民解放军海军军医大学

学位级别：硕士