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分支网络自训练半监督语义分割方法

重庆工商大学学报(自然科学版) 2024年

作者：林玉娥闫浩安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽理工大学第一附属医院(淮南市第一人民医院)

【目的】传统自训练半监督语义分割方法的效果受限于初始模型的分割效果以及单一模型迭代训练过程中错误标签导致的模型退化问题。为了解决这两个问题，结合分支注意力机制，构建一种分支网络自训练框架。【方法】提出了一种基于分支网... 详细信息

【目的】传统自训练半监督语义分割方法的效果受限于初始模型的分割效果以及单一模型迭代训练过程中错误标签导致的模型退化问题。为了解决这两个问题，结合分支注意力机制，构建一种分支网络自训练框架。【方法】提出了一种基于分支网络协同训练的半监督图像语义分割自训练框架，解决单一分割网络在自生成伪标签错误识别方面的局限性。设计一种分支注意力融合模块，对特征提取网络进行改进，增强了对语义信息的捕获能力，提升分割精度扩充语义信息。提出加权融合操作模块，将具有不同侧重语义信息伪标签在像素级别上施加噪声提升模型泛化性。【结果】在最常用PASCAL VOC 2012数据集和Cityscapes数据集上利用获得的伪标签进行分割网络的训练，在对比实验中均取得最优结果，此外，通过开展相关的消融实验和对比实验，验证了模型的有效性。【结论】分支网络自训练半监督语义分割方法通过引入注意力机制提升了分割精度，利用分支结构和加权融合模块扩充了提取的语义信息，有效缓解了模型退化问题，方法的通用性可为其他分割应用领域研究提供参考。

关键词：语义分割半监督学习自训练注意力机制

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深度学习视域下的高中物理教学改进策略

数理天地（高中版） 2024年第12期 78-80页

作者：林玉娥河北省承德市承德县一中 067400

高中物理是教学体系中的重要组成部分,深度学习是推动学生全面发展、培养核心素养的有效理念,传统教学模式相对较为机械、刻板、单一,缺乏对学生、能力等方面的培养,无法满足当代社会对高素质、全能型人才的需求,因此高中物理教学的改... 详细信息

高中物理是教学体系中的重要组成部分,深度学习是推动学生全面发展、培养核心素养的有效理念,传统教学模式相对较为机械、刻板、单一,缺乏对学生、能力等方面的培养,无法满足当代社会对高素质、全能型人才的需求,因此高中物理教学的改进迫在眉睫.本文以深度学习解读为切入点,探究深度学习视角下的高中物理教学改进策略.

关键词：深度学习高中物理课堂教学

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基于双分支分解卷积的夜间车道线检测方法

重庆工商大学学报(自然科学版) 2024年

作者：张绪林玉娥王慧梁兴柱安徽理工大学计算机科学与工程学院

【目的】车道线检测作为自动驾驶系统的核心功能之一，对于确保车辆安全行驶至关重要。然而，当前基于分割的检测方法在速度和性能之间存在明显不平衡，尤其在夜间场景下更为突出。针对这一挑战，本文提出了一种名为DecoLaneNet的夜间... 详细信息

【目的】车道线检测作为自动驾驶系统的核心功能之一，对于确保车辆安全行驶至关重要。然而，当前基于分割的检测方法在速度和性能之间存在明显不平衡，尤其在夜间场景下更为突出。针对这一挑战，本文提出了一种名为DecoLaneNet的夜间车道线检测模型。【方法】首先，设计了一种高效的特征提取模块，采用分解卷积构建了具有不同大小感受野的双分支分解卷积残差结构，在尽可能保证性能的情况下大幅减少了模型的参数量，更准确地提取车道线特征。接着，运用通道重排技术和扩张卷积来弥补性能损失，并增加感受野。最后，引入双分支上采样模块进行特征解码，显著提升了模型的分割精度。【结果】在夜间场景数据集Night和包含多种交通场景的车道检测数据集CULane上进行了广泛评估。DecoLaneNet的F1评分，在Night数据集上达到了74.7%，在CULane数据集上达到了71.5%。值得一提的是，尽管模型参数仅有1.94 M，但在Jetson开发板上，其帧率（FPS）仍能达到62.5。【结论】实验结果表明，DecoLaneNet不仅在夜间场景下表现出优异的性能，在应对其他复杂场景时同样表现出色。此外，在部署到嵌入式设备上，其性能与效率仍然优于其他模型，显示出了出色的潜力与可行性。

关键词：车道线检测通道重排分解卷积模型部署

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基于自适应加权的超光谱图像分类方法

光电子．激光 2011年第6期22卷 935-939页

作者：林玉荣王强林玉娥梁兴柱哈尔滨工业大学航天学院黑龙江哈尔滨150001 安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232001

为了进一步提高已有的加权超光谱图像分类方法的识别性能,以支持向量机(SVM)作为基本框架,结合超光谱图像的谱间与空域信息,提出了一种自适应加权的超光谱图像分类方法。所提方法的自适应权值是由两部分构成,即改进的具有归一化取值的... 详细信息

为了进一步提高已有的加权超光谱图像分类方法的识别性能,以支持向量机(SVM)作为基本框架,结合超光谱图像的谱间与空域信息,提出了一种自适应加权的超光谱图像分类方法。所提方法的自适应权值是由两部分构成,即改进的具有归一化取值的互信息(MI)与一定量的归一化图像标准方差之和,不仅考虑到了超光谱图像的谱间信息对分类会产生的作用,同时也考虑到了每个波段图像所含信息对分类产生的作用,为基于加权的超光谱图像分类方法提供了一种新的思路。实验结果表明,本文提出的方法是有效的和可行的。

关键词：超光谱图像分类自适应加权互信息(MI) 图像标准方差

适用于小样本问题的具有类内保持的正交特征提取算法

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自动化学报 2010年第5期36卷 644-649页

作者：林玉娥顾国昌刘海波沈晶赵靖哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 安徽理工大学计算机科学与工程学院淮南232001

在人脸识别中,具有正交性的特征提取算法是一类有效的特征提取算法,但受到小样本问题的制约.本文在正交判别保局投影的基础上,提出了一种适用于小样本问题的具有类内保持的正交特征提取算法.算法根据同类样本之间的空间结构信息,重新定... 详细信息

在人脸识别中,具有正交性的特征提取算法是一类有效的特征提取算法,但受到小样本问题的制约.本文在正交判别保局投影的基础上,提出了一种适用于小样本问题的具有类内保持的正交特征提取算法.算法根据同类样本之间的空间结构信息,重新定义了类内散度矩阵与类间散度矩阵,进而给出了一个新的目标函数.然而新的目标函数对于人脸识别问题,同样存在着小样本问题.为此本文将原始数据空间降到一个低维的子空间,从而避免了总体散度矩阵奇异,并在理论上证明了在该子空间中求解判别矢量集,等价于在原空间中求解判别矢量集.人脸库上的实验结果表明本文算法的有效性.

关键词：特征提取小样本目标函数总体散度矩阵

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直接正交鉴别保局投影算法

光电子．激光 2012年第3期23卷 561-565页

作者：林玉娥李敬兆梁兴柱林玉荣安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232001 哈尔滨工业大学航天学院黑龙江哈尔滨150001

针对保局投影(LPP)及其衍生出的算法在人脸识别时须先采用主成分分析(PCA)算法对高维样本降维后才能应用,本文基于正交鉴别保局投影(ODLPP,orthogonal discriminal locality pre-serving projection)算法,提出了一种直接ODLPP(DODLPP)算... 详细信息

针对保局投影(LPP)及其衍生出的算法在人脸识别时须先采用主成分分析(PCA)算法对高维样本降维后才能应用,本文基于正交鉴别保局投影(ODLPP,orthogonal discriminal locality pre-serving projection)算法,提出了一种直接ODLPP(DODLPP)算法,利用拉普拉斯矩阵性质进行了相应的矩阵分解,可直接从高维样本的原始空间中提取投影矩阵。为解决ODLPP算法的小样本问题,给出先求解局部类内散度矩阵的零空间,然后再最大化类间散度矩阵的求解思路。人脸库上的实验结果表明所提算法的有效性。

关键词：保局投影(LPP) 人脸识别直接正交鉴别保局投影(DODLP)算法拉普拉斯矩阵

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不相关局部保持鉴别分析算法

哈尔滨工程大学学报 2010年第1期31卷 98-101,114页

作者：林玉娥顾国昌刘海波沈晶哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

针对人脸识别中的特征提取问题,提出了一种新的不相关局部保持鉴别分析算法.根据局部保持投影方法的特点和类内样本之间的空间结构信息,重新定义类内散布矩阵与类间散布矩阵,结合不相关条件,推导出一个新的目标函数.在此基础上,通过理... 详细信息

针对人脸识别中的特征提取问题,提出了一种新的不相关局部保持鉴别分析算法.根据局部保持投影方法的特点和类内样本之间的空间结构信息,重新定义类内散布矩阵与类间散布矩阵,结合不相关条件,推导出一个新的目标函数.在此基础上,通过理论分析给出了求解不相关局部保持鉴别矢量集的计算公式.人脸库上的实验结果表明,新算法优于传统的局部保持投影方法和其他改进的局部保持投影方法.

关键词：特征提取不相关局部保持鉴别分析类内散布矩阵类间散布矩阵

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一种核化有全局性类内近邻保持正交算法

光电工程 2013年第3期40卷 115-121页

作者：林玉娥李敬兆梁兴柱林玉荣安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232001 哈尔滨工业大学航天学院哈尔滨150001

以主成份分析、局部保持及核映射理论为基础,提出了一种核化有全局性类内近邻保持正交算法。该算法的目标函数融合了样本的全局与局部信息,同时由于采用非线性映射及基向量的正交性限制,因此能够提取出更为有效的分类特征。但由于非线... 详细信息

以主成份分析、局部保持及核映射理论为基础,提出了一种核化有全局性类内近邻保持正交算法。该算法的目标函数融合了样本的全局与局部信息,同时由于采用非线性映射及基向量的正交性限制,因此能够提取出更为有效的分类特征。但由于非线性函数的未知,因此无法直接对准则函数进行求解,对此根据核映射理论,本文将算法的不可解的准则函数转化为核空间上可解的准则函数,并给出了具体的理论推导及求解步骤。人脸库上的实验结果表明所提方法的有效性。

关键词：核映射理论类内近邻保持目标函数正交性核空间

粒子群优化算法的改进及其在管道保温优化设计中的应用

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粒子群优化算法的改进及其在管道保温优化设计中的应用

作者：林玉娥大庆石油学院

学位级别：硕士

本文主要研究了群体智能优化算法中的粒子优化群算法在函数优化方面的应用与改进。粒子群算法是近几年发展起来的一种基于群体智能的优化算法,其源于对鸟群群体运动行为的研究。粒子群优化算法简单、易于编程实现且只需要设置较少的参... 详细信息

本文主要研究了群体智能优化算法中的粒子优化群算法在函数优化方面的应用与改进。粒子群算法是近几年发展起来的一种基于群体智能的优化算法,其源于对鸟群群体运动行为的研究。粒子群优化算法简单、易于编程实现且只需要设置较少的参数。但是,它并不是万能的,在具体问题中仍存在着很多缺点,本课题主要研究了粒子群优化算法应用在有约束条件与无约束条件优化问题中所存在的缺陷,并提出了相应的改进方案,最后将粒子群优化算法进行了实际的应用。主要完成了以下三个方面的研究工作: 1、无约束条件高维多峰复杂函数的优化。粒子群优化算法在对这类函数进行优化时,存在着收敛速度慢且易陷入局部最优等问题,据此提出了混合粒子群算法——基于混沌优化搜索解决早熟收敛的粒子群算法,通过数值仿真实验验证了改进算法的正确性与有效性。 2、带有约束条件的优化问题。对于这类问题,本文采用了两种不同的求解方案,一种是与罚函数法相结合的粒子群优化算法,由于该方法易于陷入局部最优,故此提出了基于混沌变量进行退化变异的改进方案。通过进一步研究,结合粒子群优化算法的群体搜索特性与约束优化问题的特点,提出了求解约束优化问题的另一种改进的粒子群算法,即采用分离比较策略的双适应值粒子群优化算法,实验证明了这种新的改进算法是可行的,且在精度与稳定性上明显优于采用罚函数的粒子群算法及其它一些算法。 3、将粒子群优化算法应用到了管道保温优化设计中。用粒子群优化算法解决这一问题,关键是建立正确的优化模型,因此,我们首先建立了管道保温优化模型,并结合一个实际的例子,采用双适应值粒子群优化算法进行了优化,所得结果优于已有算法所得结果。

关键词：群体智能优化算法粒子群优化算法混沌优化双适应值粒子群优化算法