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结合注意力机制与多尺度特征融合的视频彩色化方法

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计算机应用研究 2024年第4期41卷 1214-1220页

作者：周柯明孔广黔邓周灰贵州大学公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025 贵州大学数学与统计学院贵阳550025 贵州大学贵安科创超级计算力算法实验室贵阳550025 贵安新区科创产业发展有限公司贵阳550025

针对现有视频彩色化方法难以同时保证着色质量和时间一致性的问题,提出一种结合注意力机制和多尺度特征融合的视频彩色化方法AMVC-GAN。首先,提出以GAN为主体的视频彩色化网络模型,通过在GAN的生成器中设计以循环时间网络为主体的多尺... 详细信息

针对现有视频彩色化方法难以同时保证着色质量和时间一致性的问题,提出一种结合注意力机制和多尺度特征融合的视频彩色化方法AMVC-GAN。首先,提出以GAN为主体的视频彩色化网络模型,通过在GAN的生成器中设计以循环时间网络为主体的多尺度特征融合模块,来获取不同时间频率的信息;其次,为了有效地考虑相邻帧之间的关系,将不同时间频率提取的特征进行融合,加强帧与帧之间的联系,以此增强彩色化的时间一致性;最后,为了获取更多的有效信息,在主网络的上采样部分引入了注意力模块,并通过使用PatchGAN来对结果进行优化训练,以增强最终的着色效果。在DAVIS和VIDEVO数据集上与先进的全自动视频彩色化方法进行对比实验。结果表明,AMVC-GAN在多项指标上排名第一,具有更好的时间一致性和着色效果。相比于其他方法,AMVC-GAN能够有效地减少时间闪烁,同时保证着色效果更为真实、自然。

关键词：生成对抗网络多尺度融合注意力机制彩色化

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基于深度学习的视频质量评价研究综述

计算机科学与探索 2021年第3期15卷 423-437页

作者：谭娅娅孔广黔贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025

视频质量评价(VQA)是以人眼的主观质量评估结果为依据,使用算法模型对失真视频进行评估。传统的评估方法难以做到主观评价结果与客观评价结果相一致。基于深度学习的视频质量评价方法无需加入手工特征,通过模型自主学习即可进行评估,对... 详细信息

视频质量评价(VQA)是以人眼的主观质量评估结果为依据,使用算法模型对失真视频进行评估。传统的评估方法难以做到主观评价结果与客观评价结果相一致。基于深度学习的视频质量评价方法无需加入手工特征,通过模型自主学习即可进行评估,对视频质量的监控和评价有重要意义,已成为计算机视觉领域的研究热点之一。首先对视频质量评价的研究背景和主要研究方法进行介绍;其次从全参考型和无参考型两方面介绍基于深度学习的客观质量评价方法,并且从所用的卷积神经网络模型对无参考型评价方法进行了分类比较;接着介绍视频质量评价算法的相关数据库和评价算法性能指标,并对算法性能进行比较;最后对目前视频质量评价研究存在的问题进行总结,并展望了该领域面临的挑战和未来发展方向。

关键词：深度学习视频质量评价(VQA) 客观评价无参考卷积神经网络(CNN)

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一种改进的室内场景语义分割网络

计算机工程与应用 2021年第16期57卷 197-202页

作者：贺照蒙孔广黔吴云贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025

针对目前室内场景语义分割网络无法很好融合图像的RGB信息和深度信息的问题,提出一种改进的室内场景语义分割网络。为使网络能够有选择性地融合图像的深度特征和RGB特征,引入注意力机制的思想,设计了特征融合模块。该模块能够根据深度... 详细信息

针对目前室内场景语义分割网络无法很好融合图像的RGB信息和深度信息的问题,提出一种改进的室内场景语义分割网络。为使网络能够有选择性地融合图像的深度特征和RGB特征,引入注意力机制的思想,设计了特征融合模块。该模块能够根据深度特征图和RGB特征图的特点,学习性地调整网络参数,更有效地对深度特征和RGB特征进行融合;同时使用多尺度联合训练,加速网络收敛,提高分割准确率。通过在SUNRGB-D和NYUDV2数据集上验证,相比于包含深度敏感全连接条件随机场的RGB-D全卷积神经网络(DFCN-DCRF)、深度感知卷积神经网络(Depth-aware CNN)、多路径精炼网络(RefineNet)等目前主流的语义分割网络,所提网络具有更高的分割精度,平均交并比(mIoU)分别达到46.6%和48.0%。

关键词：室内场景语义分割深度学习注意力机制特征融合多尺度联合训练

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医疗云平台资源调度策略研究

计算机工程 2017年第8期34卷 44-48,55页

作者：史宝鹏段迅孔广黔吴云贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025

针对云平台中资源调度策略过于简单,不能有效适应医疗业务需求的问题,分析不同医疗系统对资源的不同需求,以此为根据提出IB-Choose资源调度策略。基于Open Stack平台构建包含医生诊疗系统、实验科检验系统和影像归档系统的医疗云平台,... 详细信息

针对云平台中资源调度策略过于简单,不能有效适应医疗业务需求的问题,分析不同医疗系统对资源的不同需求,以此为根据提出IB-Choose资源调度策略。基于Open Stack平台构建包含医生诊疗系统、实验科检验系统和影像归档系统的医疗云平台,并在该平台上实现IB-Choose策略。实验结果表明,与Open Stack默认资源调度策略Chance相比,IB-Choose可将启动虚拟机的服务时间缩短25%~30%,同时减少云资源开销并提高其利用率。

关键词：大数据云平台 Open Stack平台资源调度优化医疗系统虚拟化

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本地带宽资源管理系统的设计与实现

计算机应用与软件 2009年第7期26卷 133-135页

作者：孔广黔段迅李坚石贵州大学计算机科学与技术学院贵州贵阳550025

通过分析传统的尽最大努力(BE)传输网络在传输视频流时存在的服务性能高度依赖于本地可用带宽资源问题,设计并实现了本地带宽资源管理系统。可有效管理本地网络带宽资源,同时为视频流传输提供有保证转发(AF)服务。测试结果表明,该系统... 详细信息

通过分析传统的尽最大努力(BE)传输网络在传输视频流时存在的服务性能高度依赖于本地可用带宽资源问题,设计并实现了本地带宽资源管理系统。可有效管理本地网络带宽资源,同时为视频流传输提供有保证转发(AF)服务。测试结果表明,该系统能有效保障视频流的服务质量(QoS)。

关键词：服务质量本地带宽视频流有保证转发客户机/服务器

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“中医药基础数据库系统”介绍

中国中医药信息杂志 2001年第11期8卷 90-91页

作者：任廷革刘晓峰高剑波杨斌孔广黔张帆王欣北京中大安信科技发展有限公司北京100029 北京盘拓咨询有限公司

1沿革北京中医药大学从1985年6月开始规划'中医药信息系统工程',并以研究方剂数据库系统为突破口.1985～1992年,涉猎了从汉朝到清朝的350多种中医古籍方书,收集整理了中医方剂40余万张,并对全文进行主题解析.这些工作奠定了实现方剂数... 详细信息

1沿革北京中医药大学从1985年6月开始规划'中医药信息系统工程',并以研究方剂数据库系统为突破口.1985～1992年,涉猎了从汉朝到清朝的350多种中医古籍方书,收集整理了中医方剂40余万张,并对全文进行主题解析.这些工作奠定了实现方剂数据库的基础.

关键词：中医药数据库特点技术指标

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基于Hadoop的海量医疗小文件处理系统

计算机与数字工程 2015年第4期43卷 733-737页

作者：魏强孔广黔吴云贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025

由于Hadoop自身不适合处理海量的小文件,论文提出了一种小文件处理方案,将小文件归并到Sequence File中有效地解决了NameNode内存使用问题,设计了基于Hadoop的海量医疗小文件处理系统,实验证明该系统在内存使用以及处理大文件时具有良... 详细信息

由于Hadoop自身不适合处理海量的小文件,论文提出了一种小文件处理方案,将小文件归并到Sequence File中有效地解决了NameNode内存使用问题,设计了基于Hadoop的海量医疗小文件处理系统,实验证明该系统在内存使用以及处理大文件时具有良好的性能。

关键词：医疗数据 Hadoop 小文件数据处理

基于RTSP的视频自动传送控制系统的设计和实现

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计算机时代 2006年第2期 34-35页

作者：孔广黔李坚石贵州大学计算机科学与工程学院贵州贵阳550025

介绍了实时流化协议RTSP。实现了一个在IPv6网络上运行的基于实时流化协议RTSP的视频自动传送控制系统,该系统客户端按照设定的日程自动连接流服务器实现视频流的自动传送和播放。给出了系统设计和实现方法。

关键词： RTSP协议流媒体 IPv6网络日程

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融合稀疏度加权的协同过滤算法研究

计算机技术与发展 2018年第7期28卷 21-24,42页

作者：钱刃吴云孔广黔贵州大学计算机科学与技术学院贵州贵阳550025

协同过滤算法在目前推荐系统中应用广泛,而如何寻找相似用户是协同过滤算法的核心,同时也是协同过滤算法发展的瓶颈,能否准确地找到相似用户决定了协同过滤算法的性能。但是由于评分矩阵的稀疏性问题,使得寻找相似用户十分困难,稀疏性... 详细信息

协同过滤算法在目前推荐系统中应用广泛,而如何寻找相似用户是协同过滤算法的核心,同时也是协同过滤算法发展的瓶颈,能否准确地找到相似用户决定了协同过滤算法的性能。但是由于评分矩阵的稀疏性问题,使得寻找相似用户十分困难,稀疏性问题严重制约着协同过滤算法的性能。为了解决稀疏性问题,提出了一种融合稀疏度进行加权的协同过滤算法。该算法首先重新定义了矩阵稀疏度计算方法,然后融合矩阵稀疏度对用户相似度进行加权,并以此来改进协同过滤算法。改进后的算法由于有效地利用了稀疏矩阵中的相似信息来寻找相似用户,因此算法的推荐性能得到了提高。实验结果表明,与传统的协同过滤算法比较,改进算法使推荐结果的准确率和覆盖率都得到了提高。

关键词：协同过滤稀疏度相似性推荐系统