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基于混合知识蒸馏的轻量级胸部疾病分类算法

光电子．激光 2024年第9期35卷 993-1000页

作者：赖裕李锵聂为之白云鹏赵丰天津大学微电子学院天津300072 天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072 天津市胸科医院心血管外科天津300222

针对现有胸部疾病分类算法参数量较大、对运行设备的硬件资源要求较高的问题,本文基于混合知识蒸馏(knowledge distillation,KD)的训练策略提出一种轻量级胸部疾病分类算法RMSNet。首先,该算法将优化后的残差收缩模块加入到基础网络Mobi... 详细信息

针对现有胸部疾病分类算法参数量较大、对运行设备的硬件资源要求较高的问题,本文基于混合知识蒸馏(knowledge distillation,KD)的训练策略提出一种轻量级胸部疾病分类算法RMSNet。首先,该算法将优化后的残差收缩模块加入到基础网络MobileViT中,利用软阈值化的方式过滤X光片中的背景噪声;其次,提出混合知识蒸馏训练策略,利用多层级注意力图和相似性激活矩阵作为监督信号,提升轻量级模型的分类性能;最后,使用焦点损失函数(focal loss,FL)缓解数据集正负样本不均衡的问题。在ChestX-ray14数据集上展开验证,蒸馏训练后的RMSNet学生模型识别14类胸部疾病的平均AUC值为0.836,而参数量和浮点计算量分别为0.96 M和0.27 G。实验结果表明,本文算法在保持轻量化的同时分类精度更高,能有效降低算法运行时的硬件要求。

关键词： ChestX-ray14 多标签分类卷积神经网络(CNN) 医学图像处理知识蒸馏(KD)

基于伪占用区在线点云去除的激光雷达SLAM算法

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光学学报 2023年第20期43卷 281-290页

作者：曾庆轩李锵聂为之天津大学微电子学院天津300072 天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

提出一种使用点云记忆区来移除动态点云的激光雷达同时定位与建图(SLAM)算法——DOR-LOAM算法。该算法首先引入先验地图伪占用区域的概念,细化了动态点云记忆区的划分,从而提高了对动态点云的识别精度;然后,通过网格化每块伪占用区域,... 详细信息

提出一种使用点云记忆区来移除动态点云的激光雷达同时定位与建图(SLAM)算法——DOR-LOAM算法。该算法首先引入先验地图伪占用区域的概念,细化了动态点云记忆区的划分,从而提高了对动态点云的识别精度;然后,通过网格化每块伪占用区域,并设置点云概率密度阈值,增强算法对动态小目标的识别能力;最后,使用动态点云移除率优化滑窗方式,建立轻量级的先验地图,加快系统整体的处理速度。在KITTI开放数据集上的验证结果显示,DOR-LOAM算法移除动态点云的F1分数为95.52%,平均相对平移误差和相对旋转误差分别为0.81%和0.0033(°)·m^(-1),该算法能实时、高效地消除环境中动态因素的影响。

关键词：遥感同时定位与建图动态物体去除激光雷达伪占用区域点云记忆区

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基于多模态信息融合的多目标检测算法

激光与光电子学进展 2022年第8期59卷 329-338页

作者：刘通高思洁聂为之天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

随着激光雷达等信息采集设备的发展,目标的智能检测变得越来越重要。为了实现对行人、车辆等目标智能化的检测和识别,提高无人驾驶、城市管理等多方面应用的智能化水平,迫切需要有效的、智能化的目标检测技术。针对激光探测与测距技术(L... 详细信息

随着激光雷达等信息采集设备的发展,目标的智能检测变得越来越重要。为了实现对行人、车辆等目标智能化的检测和识别,提高无人驾驶、城市管理等多方面应用的智能化水平,迫切需要有效的、智能化的目标检测技术。针对激光探测与测距技术(LiDAR)进行三维目标检测时的信息缺失等问题,提出一种基于多模态信息融合的多目标检测算法。网络模型由三个模块组成:LiDAR点云数据处理模块和二维图像数据处理模块分别对点云和RGB图像进行特征提取;信息融合及检测模块根据对应的位置对三维与二维的特征图进行融合,弥补单模态数据的信息缺失,实现特征层面的互补。将融合后的特征图通过三维与二维的区域生成网络分别生成目标检测框,采取后融合的策略,将两种模态的检测框融合得到最终的目标检测结果。通过在点云数据集KITTI和图片数据集VOC2007上的对比实验及相关分析,证明了所提算法的优越性。

关键词：机器视觉特征融合目标检测点云

基于伪占用区在线点云去除的激光SLAM算法

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光学学报 2023年

作者：曾庆轩李锵聂为之天津大学微电子学院天津大学电气自动化与信息工程学院

环境中大量动态因素会违反激光SLAM算法的静态假设，造成系统鲁棒性差和定位精度低。针对以上问题，本文提出一种使用点云记忆区来移除动态点云的激光SLAM算法DOR-LOAM。该算法引入先验地图伪占用区域的概念，细化了动态点云记忆区的划... 详细信息

环境中大量动态因素会违反激光SLAM算法的静态假设，造成系统鲁棒性差和定位精度低。针对以上问题，本文提出一种使用点云记忆区来移除动态点云的激光SLAM算法DOR-LOAM。该算法引入先验地图伪占用区域的概念，细化了动态点云记忆区的划分，从而提高对动态点云的识别精度；通过网格化每块伪占用区域，并设置点云概率密度阈值，增强算法对动态小目标的识别能力；最后使用动态点云移除率优化滑窗方式，建立轻量级的先验地图，加快系统整体的处理速度。在KITTI开放数据集上的验证结果显示，本文算法移除动态点云的F1分数为95.52%，相对平移误差和相对旋转误差分别为0.81%和0.33deg/100m，该算法能实时、高效地消除环境中动态因素的影响。

关键词：同时定位与建图动态物体去除激光雷达伪占用区域点云记忆区

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基于循环生成对抗网络的跨媒体信息检索算法

计算机学报 2022年第7期45卷 1529-1538页

作者：聂为之王岩杨嵩刘安安张勇东天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072 中国科学技术大学信息科学技术学院合肥230026

随着近年来智能终端设备和多媒体社交网络平台的飞速发展,平台用户海量增加的同时,多媒体数据同样呈现海量增长的趋势.使当今主流的社交网络平台充斥着海量的文本、图像等多模态媒体数据,有效的信息检索和分析可以大大提高平台多模态数... 详细信息

随着近年来智能终端设备和多媒体社交网络平台的飞速发展,平台用户海量增加的同时,多媒体数据同样呈现海量增长的趋势.使当今主流的社交网络平台充斥着海量的文本、图像等多模态媒体数据,有效的信息检索和分析可以大大提高平台多模态数据的利用率及用户的使用体验,而不同模态间存在显著的语义鸿沟,大大制约了海量多模态数据的分析及有效信息挖局,因此,如何在海量的多模态数据中实现跨模态信息的精准检索就成为当今学术界和工业界面临的重要挑战.本文提出了一种基于循环生成对抗网络的跨媒体信息检索算法.方法基于对抗网络模型框架,通过约束条件的设计,实现了跨模态数据表征的一致性和信息的完整性.首先,该方法构建生成模型实现了文本和图像模态间的互相转换,并基于对抗学习理论,实现跨模态数据在独立空间下语义的一致性约束,保证跨模态数据信息表征的完整性;其次,为了进一步缩小跨模态数据的语义鸿沟,提出了循环交叉熵损失函数,增强跨模态数据在独立空间下表征的一致性,进一步确保信息表征的完整性;最后,通过多模异构数据共嵌特征空间构造引导跨模态数据在共嵌空间下的一致性表征,消除跨模态数据的语义鸿沟,实现跨媒体数据的精准检索.本文针对算法的优势在公开数据库Flickr30k和MSCOCO上的对比实验和相关实验分析,相关的实验结果也证明了本文所提算法的优越性和合理性.

关键词：跨模态检索图文检索生成对抗网络

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基于语义相关性的命名实体识别算法研究

中文信息学报 2023年第10期37卷 34-44页

作者：袁运新樊腾飞聂为之天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072 天津大学国际工程师学院天津300072

高质量的命名实体识别算法往往依赖海量的高质量标注数据来帮助实体识别模型的训练,然而大规模标注数据的获取存在诸多困难,如何通过文本信息自身的相关性来提高实体识别的准确性受到越来越多科研工作者的关注。该文有效地利用文本信息... 详细信息

高质量的命名实体识别算法往往依赖海量的高质量标注数据来帮助实体识别模型的训练,然而大规模标注数据的获取存在诸多困难,如何通过文本信息自身的相关性来提高实体识别的准确性受到越来越多科研工作者的关注。该文有效地利用文本信息的语义相关性引入“实体联合器”概念,通过其与实体的高相关性,提高实体的数字化表征能力,进而实现对实体的有效识别。基于此,首先提出了一种实体联合器识别模型,通过文本关联结构信息来实现非标签文本的实体联合器识别;之后,采用经典的BiLSTM网络模型,提取句子的语义表征,并利用特征融合机制实现实体联合器与句子特征融合;由于实体联合器与实体有较强的关联性,又提出了针对实体表征及句子整体表征的约束机制,确保实体联合器在特征学习过程中的指导作用,精准高效地识别文本数据中的实体。通过在公开的数据集CoNLL03、NCBI Disease上对该文算法进行测试,相关实验结果证明了该文所提出算法的优越性和合理性。

关键词：命名实体识别语义相关性实体联合器

可形变Transformer辅助的胸部X光影像疾病诊断模型

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浙江大学学报:工学版 2023年第10期57卷 1923-1932页

作者：胡锦波聂为之宋丹高卓白云鹏赵丰天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072 长春职业技术学院信息学院吉林长春130033 天津市胸科医院心血管外科天津300222

针对胸部X光影像中的灰雾现象、病变区域重叠等问题,提出可形变Transformer辅助的胸部X光影像疾病诊断模型.将扩展后的ResNet50作为特征提取网络,添加压缩型双注意力模块,增强病变区域与非病变区域之间的特征差异,降低冗余信息的干扰,... 详细信息

针对胸部X光影像中的灰雾现象、病变区域重叠等问题,提出可形变Transformer辅助的胸部X光影像疾病诊断模型.将扩展后的ResNet50作为特征提取网络,添加压缩型双注意力模块,增强病变区域与非病变区域之间的特征差异,降低冗余信息的干扰,提高图像数据的特征提取效果;通过可形变Transformer解码器内部的交叉注意力模块,引入类别表征作为先验知识,引导影像特征进一步融合,提高不同疾病在影像区域重叠情况下的特征区分度;将解码器的输出传入分类器中以获得最终的诊断结果.压缩型双注意力模块和可形变Transformer均起到降低模型计算复杂度的作用,引入非对称损失函数可以更好地解决正负样本不均衡.利用所提模型在公开数据集ChestX-Ray14和CheXpert上进行多组实验,在2个数据集上的受试者操作的特征曲线下面积值(AUC)分别达到0.8398和0.9061,表明该模型在胸部X光影像的疾病诊断方面具有正确性和有效性.

关键词：胸部X光图像分类可形变Transformer 压缩型双注意力非对称损失函数先验知识

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基于机器视觉的智能垃圾分类实验平台设计

实验室研究与探索 2022年第4期41卷 68-73页

作者：李祺曾明卢向哲聂为之天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072 天津大学电气工程与自动化国家级虚拟仿真实验教学中心天津300072

针对前端垃圾分类采集的需求,研发了基于机器视觉的智能垃圾分类实验平台。该平台使用“视觉检测与智能桶分离”及“桶盖与桶身分离”的机构设计,采用树莓派CM4、STM32F103控制板及云平台组建云边协同的控制系统。通过构建大规模单物品... 详细信息

针对前端垃圾分类采集的需求,研发了基于机器视觉的智能垃圾分类实验平台。该平台使用“视觉检测与智能桶分离”及“桶盖与桶身分离”的机构设计,采用树莓派CM4、STM32F103控制板及云平台组建云边协同的控制系统。通过构建大规模单物品垃圾图像数据集GarbageNet,设计基于深度跨连接网络的垃圾分类算法,实验平台对10大类垃圾识别率达97.2%。同时,面向实验教学需求,开发了通用图像分类模型实验架构,并设计了基于迁移学习的实验内容,在实验教学过程中取得良好成效。

关键词：垃圾分类迁移学习图像数据集智能垃圾桶

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基于虚拟仿真技术的线上项目式教学探索

实验技术与管理 2022年第1期39卷 199-203页

作者：李祺聂为之房朝晖袁博天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072 天津大学电气工程与自动化国家级虚拟仿真实验教学中心天津300072 天津新松自动化有限公司天津300308

为解决实践教学环节中线上授课存在的师生互动不足、实验教学资源匮乏以及教师监督功能弱化等问题,设计并实施了项目式教学方案。该方案将项目式教学模式和虚拟仿真实验教学手段有机结合,从教学形式、实践教学平台、成绩评价指标体系3... 详细信息

为解决实践教学环节中线上授课存在的师生互动不足、实验教学资源匮乏以及教师监督功能弱化等问题,设计并实施了项目式教学方案。该方案将项目式教学模式和虚拟仿真实验教学手段有机结合,从教学形式、实践教学平台、成绩评价指标体系3个方面进行革新。教学形式采用“项目式教学+翻转课堂”的方案;实践教学平台引入虚拟仿真控制系统实验资源,并扩展线上教学功能;成绩评价指标体系参考工程项目管理方法,对学生进行全过程跟踪考核。与往届相比,课程达成度明显提升、成绩分布更为合理。该改革方案丰富了实践教学手段,为有效提升线上教学质量提供了路径。

关键词：线上教学项目式教学虚拟仿真课程达成度