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北京航空航天大学学报 2023年第12期49卷 3215-3221页

作者：冯霞魏新坤刘才华赫鑫宇中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 民航智慧机场理论与系统重点实验室天津300300

X光安检图像违禁品分类被广泛应用于协助维护航空和运输安全。针对X光安检图像中违禁品尺度不一、存在困难样本及旅客行李安检固有的正负样本不均衡等问题,提出一种端到端的考虑样本不平衡的X光安检图像违禁品分类方法。采用多尺度特征... 详细信息

X光安检图像违禁品分类被广泛应用于协助维护航空和运输安全。针对X光安检图像中违禁品尺度不一、存在困难样本及旅客行李安检固有的正负样本不均衡等问题,提出一种端到端的考虑样本不平衡的X光安检图像违禁品分类方法。采用多尺度特征提取网络捕获尺度不一的多类型违禁品特征,通过特征融合模块提升模型对图像边缘和纹理特征的表达能力,基于代价敏感思想设计损失函数,解决数据集不平衡问题,并提高困难样本分类精准度。在公开数据集SIXray上构建的子集实验结果表明:所提方法相较于端到端分类模型,平均AP指标值提升了4.5%,特别是对剪刀等难分类样本,AP指标值都有显著的提升效果。

关键词：违禁品分类样本不平衡 X光图像多尺度困难样本分类代价敏感

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基于视觉交互分析与推理的视频描述生成

基于视觉交互分析与推理的视频描述生成

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作者：赫鑫宇中国民航大学

学位级别：硕士

视频描述生成是指以视频为输入,通过模型和计算为相应视频输出自然语言描述,被广泛应用于自动解说、导航辅助、人机协同等领域。视频描述生成任务不仅需要检测空间域中的物体、场景、人物等静态要素,还需要识别时间域上的动作、事件等... 详细信息

视频描述生成是指以视频为输入,通过模型和计算为相应视频输出自然语言描述,被广泛应用于自动解说、导航辅助、人机协同等领域。视频描述生成任务不仅需要检测空间域中的物体、场景、人物等静态要素,还需要识别时间域上的动作、事件等动态要素,感知各视觉要素间的动态交互关系与时空演变,因而极具挑战,是人工智能领域亟待突破的热点研究问题。近年来,研究人员基于序列学习中经典“编码器-解码器”框架设计实现了多种视频描述生成方法,进展显著。但此类方法在视觉推理与视觉交互关系感知两方面仍存在以下亟需解决的关键问题:(1)编码器视觉推理过程缺乏有效引导且解码器未考虑视觉推理结果的进一步优化;(2)编码器视觉推理过程所利用的目标特征冗余度高且未考虑目标间潜在视觉交互关系的时空演化。针对上述问题,本文开展基于视觉交互分析与推理的视频描述生成研究,分别基于编码端网络和解码端网络提出两个模型,具体如下:(1)在解码端网络的基础解码器之上创新构建再思考器,提出一种全动态上下文引导推理与再思考的视频描述生成模型。模型由包含视觉推理模块的编码端网络和包含再思考器的解码端网络构成。其中,再思考器旨在对编码端网络产生的初始视觉推理结果进行再次优化,从而使模型基于优化后的视觉特征解码生成更高质量的描述语句。引入再思考器后解码端网络产生的更加丰富精确的上下文信息被构建成为完全动态的上下文引导特征,用于引导编码端网络的视觉推理过程,以提升模型视觉推理的准确性。与基准模型相比,所提模型在MSVD数据集上的BLEU@4指标值与基准模型一致,METEOR、ROUGE-L及CIDEr指标值分别提升0.6%、0.6%和3.7%,且在MSR-VTT数据集上的各项指标值均接近先进水平。(2)在编码端网络视觉推理过程中设计了两种新颖的注意力机制,提出一种视觉交互关系时空消冗感知的视频描述生成模型。分别设计了掩膜消冗的空间注意力和时序视觉交互关系感知注意力。其中,掩膜消冗的空间注意力能够将高度冗余的目标特征进行置零掩膜,并为其余目标特征施加空间注意力权重,减小冗余特征对模型推理过程的干扰,同时捕捉同一视频帧图像内目标间的空间视觉交互关系。时序视觉交互关系感知注意力则通过为视频帧级目标特征增加位置编码的方式捕捉不同视频帧图像内目标间的潜在视觉交互关系的时序动态演化信息。与基准模型相比,所提模型在MSVD数据集上的BLEU@4、METEOR、ROUGE-L及CIDEr指标值分别提升0.7%、0.8%、0.9%和1.7%,且在MSR-VTT数据集上的各项指标值均接近先进水平。

关键词：视频描述生成编码器-解码器再思考器视觉推理视觉交互关系

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SAF-CNN:面向嵌入式FPGA的卷积神经网络稀疏化加速框架

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计算机研究与发展 2023年第5期60卷 1053-1072页

作者：谢坤鹏仪德智刘义情刘航赫鑫宇龚成卢冶南开大学计算机学院天津300350 南开大学网络空间安全学院天津300350 南开大学软件学院天津300350 天津市网络与数据安全技术重点实验室(南开大学) 天津300350 处理器芯片全国重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190

传统的卷积神经网络加速器及推理框架在资源约束的FPGA上部署模型时,往往面临设备种类繁多且资源极端受限、数据带宽利用不充分、算子操作类型复杂难以适配且调度不合理等诸多挑战.提出一种面向嵌入式FPGA的卷积神经网络稀疏化加速框架(... 详细信息

传统的卷积神经网络加速器及推理框架在资源约束的FPGA上部署模型时,往往面临设备种类繁多且资源极端受限、数据带宽利用不充分、算子操作类型复杂难以适配且调度不合理等诸多挑战.提出一种面向嵌入式FPGA的卷积神经网络稀疏化加速框架(sparse acceleration framework of convolutional neural network, SAF-CNN),通过软硬件协同设计的方法,从硬件加速器与软件推理框架2个角度进行联合优化.首先, SAF-CNN构建并行计算阵列,并且设计并行编解码方案,实现单周期多数据的传输,有效减少通信代价.其次,设计细粒度结构化块划分剪枝算法,于输入通道维度进行块内裁剪来获得稀疏且规则的权重矩阵,借此显著降低计算规模和DSP乘法器等资源占用.然后,提出一种兼容深度可分离卷积的输入通道维度动态拓展及运行时调度策略,实现输入通道参数灵活适配与逐通道卷积和逐点卷积的资源复用.最后,提出一种计算图重构及硬件算子融合优化方法,提升硬件执行效率.实验采用2种资源受限的低端FPGA异构平台Intel CycloneV与Xilinx ZU3EG,结果表明SAF-CNN加速器可分别实现76.3GOPS与494.3GOPS的计算性能.与多核CPU相比,SAF-CNN在进行SSD_MobileNetV1目标模型检测时,可实现3.5倍与2.2倍的性能提升,模型推理速度高达26.5fps.

关键词：卷积神经网络模型压缩计算图加速器设计推理框架

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延长致密气储层微观孔隙结构及流体分布特征

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断块油气田 2020年第2期27卷 182-187页

作者：魏赫鑫赖枫鹏蒋志宇毛港涛杜威中国地质大学(北京)能源学院北京100083 非常规天然气地质评价与开发工程北京市重点实验室北京100083 中国石油吉林油田分公司二氧化碳捕集埋存与提高采收率开发公司吉林松原138000

微观孔隙结构及流体分布的研究,对评价及合理有效开发致密气储层具有重要意义。文中利用低温液氮吸附和核磁共振实验,对延长致密气储层的微观孔隙结构、流体分布及孔喉分形特征进行了评价和研究,表明了孔隙结构参数间的关系,并探究了微... 详细信息

微观孔隙结构及流体分布的研究,对评价及合理有效开发致密气储层具有重要意义。文中利用低温液氮吸附和核磁共振实验,对延长致密气储层的微观孔隙结构、流体分布及孔喉分形特征进行了评价和研究,表明了孔隙结构参数间的关系,并探究了微观孔隙结构参数对储层流体分布的影响。结果表明:延长致密气山西组和石盒子组储层的孔隙类型有开放型的槽状孔、细颈孔或墨水瓶状孔以及一侧近似封闭的不透气孔等3种;延长致密气储层中介孔、宏孔最为发育,且储层非均质性较严重;岩石比表面积随着微孔孔容增加而增加,随着平均孔径的增大而减小,此外还受到储层非均质性的影响;岩石比表面积、微孔孔容、平均孔径及分形维数皆是影响致密气储层流体分布的主要因素。

关键词：致密气低温液氮吸附微观孔隙结构流体分布核磁共振

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