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基于网络监督数据的细粒度图像分类方法研究

基于网络监督数据的细粒度图像分类方法研究

作者：吕雪帅山东师范大学

学位级别：硕士

得益于大规模且标注精确的数据集,深度学习技术在多种计算机视觉任务上已取得显著成就。在细粒度图像分类领域,任务的复杂性显著增加,要求不仅将图像分辨为基础类别,还需进一步将这些类别细分为更加具体的子类别。这一过程对数据标注的... 详细信息

得益于大规模且标注精确的数据集,深度学习技术在多种计算机视觉任务上已取得显著成就。在细粒度图像分类领域,任务的复杂性显著增加,要求不仅将图像分辨为基础类别,还需进一步将这些类别细分为更加具体的子类别。这一过程对数据标注的专业性和准确性提出了更高的要求。然而,精确标注不仅费时费力,而且很难大规模实现,因此,许多研究者开始探索使用网络监督学习作为一种可行的替代方案。尽管网络监督方法提供了一个有吸引力的解决方案,但互联网上的图像及其标注的可靠性并不总能得到保证,这些带有噪声的标签极有可能导致深度神经网络的过度拟合,从而削弱了模型的性能。面对标签噪声问题,现有的研究大多采用样本选择策略,即在训练过程中优先选择损失较低的样本作为“干净”数据,进而更新模型。这种做法虽然在一定程度上有效,但也有可能导致一些重要但损失较高的“难”样本被遗漏,从而影响模型的泛化能力。此外,尽管通过引入噪声转移矩阵来纠正损失的方法在理论上是可行的,但实际操作中却复杂且容易过拟合。针对上述挑战,本文提出了一种新颖的基于协同训练的网络监督标签校正方法,并设计了一个三阶段的网络监督引导程序以精确建立图像与其标签之间的关系。本研究的主要贡献和创新点概括如下:(1)在考虑数据集可能同时包含分布内和分布外噪声的复杂情况下,本文提出了一种创新的基于协同训练框架的方法,专门用于识别噪声样本并执行细粒度图像分类任务。该框架巧妙地结合了“样本选择”与“损失校正”两种策略,从而能够有效地从含噪声的数据中学习细粒度图像特征,以完成分类任务。训练过程旨在识别并剔除分布外噪声样本,同时对分布内噪声样本进行重新标记。具体而言,首先对所有数据进行预热训练,并使用模型输出与给定标签计算交叉熵损失。随后,在预训练阶段结束时,通过记录并排序模型输出来筛选出分布外的噪声数据,以便在后续阶段只使用筛选后的数据。通过比较两个想通网络预测的一致性,进一步将数据集分为干净数据集和分布内噪声数据集。此外,该方法还提出了一种基于历史预测分布的重新标记策略,该策略通过累积预测结果来更新分布内噪声样本的标签,并将这些重新标记的样本与干净样本一起用于监督学习。(2)为了深入学习图像与给定标签及真实标签之间的关系,并且减少同时训练两个网络带来的巨大开销,本文进一步提出了一种三阶段网络监督方法,以指导图像与标签之间的关系学习。首先,通过对所有数据执行自监督预训练,然后训练一个早期停止分类器,基于每个样本到类中心的距离,将训练集初步划分为干净集和噪声集。接着,在半监督学习阶段,通过计算伪损失将噪声集进一步细分,丢弃那些无用的分布外噪声,而将可重用的分布内噪声重新标记后加入干净集。最后,在第三阶段,对这些重新组合的干净集样本进行监督学习,从而实现更准确的细粒度图像分类。

关键词：网络监督学习细粒度图像分类噪声标签数据增强

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基于多智能体强化学习的无人机协同研究

基于多智能体强化学习的无人机协同研究

作者：金立帅电子科技大学

学位级别：硕士

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混沌图像加密与水印技术研究

混沌图像加密与水印技术研究

作者：吴炜帅杭州电子科技大学

学位级别：硕士

随着数字技术的快速发展,数字图像及数字产品的安全性和版权保护具有重要意义。混沌的初值敏感性和类随机性而使其不可预测,利用混沌作为一种新的密码进行图像加密和水印保护是一种有效方法。本文在改进离散混沌映射的基础上,基于混沌... 详细信息

随着数字技术的快速发展,数字图像及数字产品的安全性和版权保护具有重要意义。混沌的初值敏感性和类随机性而使其不可预测,利用混沌作为一种新的密码进行图像加密和水印保护是一种有效方法。本文在改进离散混沌映射的基础上,基于混沌理论对图像加密和水印技术进行了研究,主要研究内容如下:(1)传统的一维和二维映射具有混沌区域小,分布不均匀,Lyapunov指数小等问题。为解决这些问题,通过对Logistic和Tent映射的深入研究提出了一种新的一维混沌映射;同时,通过对Logistic映射、Sine映射和Henon映射的详细研究还提出了一种新的二维混沌映射。通过分岔图、Lyapunov指数和NIST SP800-22测试分析等方法,证明了新的一维和二维混沌映射分布均匀、Lyapunov指数增大且通过了NIST SP800-22测试,从而表明新映射有着更优越的混沌性能。(2)基于提出的改进型二维混沌映射,结合DNA编码技术提出了一种图像加密算法。该算法首先将图像像素点的二进制数据进行DNA编码处理,然后运用混沌序列和DNA运算来完成置乱和扩散过程,实现图像的加密。实验结果表明,该加密算法的密文信息熵接近8;在水平、垂直和对角线上的像素相关性接近于0;像素数变化率(Number of Pixels Change Rate,NPCR)和统一平均变化强度(Unified Average Changing Intensity,UACI)均接近理论计算值。说明该图像加密算法其明文和密文敏感性较高,能有效抵御差分攻击。(3)在上述研究的基础上,进一步将新提出的改进型一维混沌映射与离散小波变换(DWT)和奇异值分解(SVD)技术结合,提出了一种基于DWT-SVD的强鲁棒性水印算法。该算法采用改进型一维混沌映射首先对水印图像进行加密,以提高水印信息的安全性;然后通过对载体图像执行DWT获取其频域信息,并选择高频子带作为嵌入区域,以增强水印的鲁棒性;再对载体图像的高频子带和加密水印图像进行SVD处理,并将加密水印图像的奇异值嵌入到载体图像的奇异值中,完成水印信息的嵌入。通过对各种载体图像进行不可见性测试,得到的峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)始终超过43,结构相似性指数(Structural Similarity Index,SSIM)接近1。针对各种类型攻击进行鲁棒性测试,标准化交叉相关性(Normalized Cross Correlation,NC)始终超过0.9,比特误码率(Bit Error Rate,BER)均接近0。这说明本文水印算法在确保不可见性的前提下,有着非常强的鲁棒性。

关键词：混沌映射图像加密 DNA编码水印 DWT SVD

数字化转型背景下Z出版公司营销策略优化研究

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数字化转型背景下Z出版公司营销策略优化研究

作者：吴敏帅南昌大学

学位级别：硕士

2023年中国部分地区猫主要病毒病的流行病学调查及猫白血病病毒的遗传演化分析

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2023年中国部分地区猫主要病毒病的流行病学调查及猫白血病病毒的...

作者：郭梦帅山东农业大学

学位级别：硕士

基于XGBoost算法的二手房价格批量评估研究

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基于XGBoost算法的二手房价格批量评估研究

作者：李天帅内蒙古财经大学

学位级别：硕士

随着我国房地产市场供求关系发生重大变化,影响房地产价格的因素日趋复杂,传统评估方法中普遍使用的线性回归模型和特征价格模型已无法准确捕捉房地产价格及其影响因素之间复杂的多维非线性关系。机器学习作为人工智能的核心,它能通过... 详细信息

随着我国房地产市场供求关系发生重大变化,影响房地产价格的因素日趋复杂,传统评估方法中普遍使用的线性回归模型和特征价格模型已无法准确捕捉房地产价格及其影响因素之间复杂的多维非线性关系。机器学习作为人工智能的核心,它能通过训练获得知识和经验,灵活应对实际问题,展现出强大的自适应性和学习能力,特别适合处理非线性的动态问题。本研究将机器学习XGBoost(e Xtreme Gradient Boosting)算法应用于二手房价格批量评估,构建训练速度快、泛化能力强且预测精确度高的房地产批量评估模型,为政府适时调整和优化房地产政策和普通购房者理性购房提供科学依据。主要研究内容和结论如下:利用Python网页爬虫技术,从主流房地产交易网站获取重庆、上海两市海量的二手房交易数据,在此基础上分析二手房价格影响因素并筛选出主要特征变量,并对交易数据进行清洗和量化。利用XGBoost算法对重庆、上海两市的二手房价格进行批量评估,通过与线性回归算法和随机森林算法对比,分析XGBoost算法的训练速度、泛化能力和预测效果。结果表明:XGBoost算法具有快速的训练速度和强大的泛化能力,默认参数下的XGBoost预测效果明显优于线性回归算法和随机森林算法。为进一步提升XGBoost模型的预测精度,在对模型关键参数进行分析的基础上,提出网格搜索和交叉验证相结合的XGBoost参数调优方法,从而降低传统调参方法带来的偶然性因素影响并节约大量时间。结果表明:改进的XGBoost模型相比未改进时可消除大部分回归误差点,利用改进的XGBoost模型可构建训练速度快、泛化能力强且预测精确度高的房地产批量评估模型。

关键词：二手房批量评估 XGBoost 算法对比参数调优

基于改进遗传算法的SAR多星协同复杂区域观测规划

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遥感学报 2024年第7期28卷 1822-1834页

作者：石鑫邢孟道张金松刘会涛王虹现西安电子科技大学雷达信号处理全国重点实验室西安710071 西安电子科技大学前沿交叉研究院西安710071

遥感卫星大范围区域观测在地图绘制、灾害救援等领域均具有重要作用。SAR遥感卫星具有不受云雾夜间环境影响的特点,研究SAR多星协同区域观测技术具有重要意义。针对当前缺乏SAR多星协同对复杂区域快速观测规划方法的问题,本文首先对大... 详细信息

遥感卫星大范围区域观测在地图绘制、灾害救援等领域均具有重要作用。SAR遥感卫星具有不受云雾夜间环境影响的特点,研究SAR多星协同区域观测技术具有重要意义。针对当前缺乏SAR多星协同对复杂区域快速观测规划方法的问题,本文首先对大范围复杂区域覆盖率计算进行分析,提出了结合高斯投影、网格划分与几何运算的复杂区域覆盖率计算方法;然后对SAR条带成像模式进行覆盖分析,提出了结合角度限制和两维分解的候选区域分解方法;最后提出了结合贪婪算法初始化、精英保留策略和3次适应度函数的改进遗传算法用于区域覆盖率优化。本文选取4颗在轨SAR卫星和3个区域目标进行仿真实验,实验结果证明本文方法在北京市、天津市、上海市3个区域都能够实现优异的区域覆盖率优化,相比贪婪算法,本文方法在上述3个区域的覆盖率分别提升3.17%、2.94%、9.02%。该算法可为SAR多星协同区域观测系统的建立提供技术基础。

关键词：遥感星载SAR 多星协同区域观测覆盖计算区域分解遗传算法