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二次聚类的无监督行人重识别方法

计算机工程与应用 2024年第1期60卷 227-235页

作者：熊明福肖应雄陈佳胡新荣彭涛武汉纺织大学计算机与人工智能学院武汉430200 武汉大学国家网络安全学院武汉430072

针对当前无监督行人重识别方法因受到硬件差异、光照变化等客观因素的影响,导致同一行人图像出现较大反差,随之易带来样本错误伪标签生成的问题,使得现有无监督行人重识别方法还有待进一步提升的空间。为了解决此问题,提出了一种基于二... 详细信息

针对当前无监督行人重识别方法因受到硬件差异、光照变化等客观因素的影响,导致同一行人图像出现较大反差,随之易带来样本错误伪标签生成的问题,使得现有无监督行人重识别方法还有待进一步提升的空间。为了解决此问题,提出了一种基于二次重聚类的无监督行人重识别(unsupervised person re-identification based on quadratic clustering)方法。该方法主要包括全局二次聚类的无监督学习模块和基于聚类结果的有监督学习模块。具体来说,前者基于全局二次聚类分别对相机ID和行人身份ID进行无监督分析,解决了同一行人在不同摄像机视角下的统一成像风格问题;后者则采用有监督学习方式改进了内存字典的初始化与更新方式,解决了模型在训练中偏移的问题。通过此双模块的协同训练以共同抑制跨摄像头间采集的图像所产生错误伪标签的问题。所提出的算法分别在Market-1501、DukeMTMC-ReID、MSMT17、Person和VeRi-776数据集上进行实验,取得了mAP=81.2%和rank-1=91.2%、mAP=68.4%和rank-1=78.7%、mAP=31.1%和rank-1=60.4%、mAP=88.3%和rank-1=93.6%的性能,对比当前最先进的方法,分别提高了2.4、1.8、6.0、2.5和4.3个百分点的rank-1准确率。

关键词：行人重识别无监督学习二次聚类协同训练

本地团结,共同投入:与第六届北京当代·艺术博览会回归中国当代艺术的生发地

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艺术与设计 2024年第5期 126-129页

作者：胡炘融无不详 2024北京当代艺术博览会

5月23日,第六届北京当代艺术博览会(以下简称北京当代)在全国农业展览馆揭幕。相较2018年举办首届时由32家参展画廊组成的精品参展规模与定位,走过六年的北京当代画廊单元已由曾经的3000平方米回廊延展至如今1.8万平方米的大型展厅,由... 详细信息

5月23日,第六届北京当代艺术博览会(以下简称北京当代)在全国农业展览馆揭幕。相较2018年举办首届时由32家参展画廊组成的精品参展规模与定位,走过六年的北京当代画廊单元已由曾经的3000平方米回廊延展至如今1.8万平方米的大型展厅,由“价值”“未来”“艺述”“众望”“数置”等共十个单元搭建的囊括画廊单元、数字艺术、公共艺术、餐饮。

关键词：艺术博览会全国农业展览馆数字艺术参展规模公共艺术当代艺术

融合注意力机制的DeeplabV3+服装图像分割方法

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计算机科学 2024年第S1期51卷 581-587页

作者：肖雅慧张自力胡新荣彭涛张俊武汉纺织大学计算机与人工智能学院武汉430200 湖北省服装信息化工程技术研究中心武汉430200 武汉工程大学计算机科学与工程学院武汉430205

针对在服装图像语义分割中存在由服装颜色、纹理、背景以及多目标遮挡导致的边缘分割粗糙和分割精度低等问题,文中基于Deeplabv3+框架,提出了一种图像语义分割算法(FFDNet)。首先,模型的骨干网络采用ResNet101网络,并添加通道空间注意... 详细信息

针对在服装图像语义分割中存在由服装颜色、纹理、背景以及多目标遮挡导致的边缘分割粗糙和分割精度低等问题,文中基于Deeplabv3+框架,提出了一种图像语义分割算法(FFDNet)。首先,模型的骨干网络采用ResNet101网络,并添加通道空间注意力模块(Feature-Enhanced Attention Module,FEAM),通过对特征图加权来挖掘并增强特征信息,提高网络表达能力。其次引入特征对齐模块(Feature Align Module,FAM)作为一种新的上采样方式,解决不同尺度特征融合之间特征未对齐导致分割错误且效率低的问题,以此提高对服装图像分割的准确性和鲁棒性。最后,FFDNet在Deepfashion2和PASCAL VOC 2012数据集上的平均交并比分别达到55.2%和79.4%;在参数量方面,该模型相比原模型在Deepfashion2上仅增加了0.61 MB。与其他现有经典模型对比,其分割性能更优,能有效捕获图像局部细节信息,减少像素分类错误。

关键词：服装图像语义分割注意力机制 Deeplabv3+网络特征对齐

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面向系统能力培养的C语言教学实践探索

软件导刊 2024年第8期23卷 82-87页

作者：朱萍胡新荣彭涛聂刚武汉纺织大学计算机与人工智能学院湖北省服装信息化工程技术研究中心湖北武汉430200

在新工科形势下,系统能力培养对计算机类专业起着决定性作用。传统C语言教学模式拘泥于语法格式而忽略了培养学生的系统应用能力,难以满足我国新工科人才培养需求。为此,梳理当前教学存在的若干问题,通过改进纯理论式教学方式提出基于Ar... 详细信息

在新工科形势下,系统能力培养对计算机类专业起着决定性作用。传统C语言教学模式拘泥于语法格式而忽略了培养学生的系统应用能力,难以满足我国新工科人才培养需求。为此,梳理当前教学存在的若干问题,通过改进纯理论式教学方式提出基于Arduino单片机的案例式教学实践改革方法。实践表明,所设计的3个递进式教学案例对培养学生计算思维和提升系统能力具有一定的积极作用,值得进一步研究和推广。

关键词：系统能力单片机教学案例计算思维

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基于词频掩码的对抗样本防御方法

中文信息学报 2024年第7期38卷 31-39页

作者：胡新荣徐策王帮超刘军平杨华利万红艳武汉纺织大学计算机与人工智能学院湖北武汉430200 湖北省服装信息化工程技术研究中心湖北武汉430200

深度神经网络(Deep Neural Networks,DNNs)在自然语言处理各项任务中均表现出良好性能,但它们易受到对抗性样本的干扰,导致DNNs模型的性能降低。而现有的对抗防御侧重于在训练阶段提升模型的鲁棒性,忽略了在推理过程中抵御对抗性攻击。... 详细信息

深度神经网络(Deep Neural Networks,DNNs)在自然语言处理各项任务中均表现出良好性能,但它们易受到对抗性样本的干扰,导致DNNs模型的性能降低。而现有的对抗防御侧重于在训练阶段提升模型的鲁棒性,忽略了在推理过程中抵御对抗性攻击。针对此问题,该文提出了词频检测-掩码恢复(Word Frequency detection Mask Recover,WFMR)的防御方法,该方法主要分两个步骤,通过词频异常检测WF和MR掩码恢复相结合来提升模型的鲁棒性。WF对句子中的单词进行词频检测,将低频的词视为异常单词,而MR通过掩码异常单词来使模型恢复到原始句子的周围。该文分别在三个数据集上利用四种攻击方法进行了综合实验,实验取得了良好的防御效果,验证了该方法的有效性。

关键词：自然语言处理对抗防御词频检测掩码

成纤维生长因子19稳定敲减对大肠癌细胞增殖、迁移的影响

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现代肿瘤医学 2024年第9期32卷 1589-1594页

作者：彭朵王燕杨子莎胡迪胡新荣赵毅广东医科大学基础医学院广东东莞523808 广东医科大学医学技术学院广东东莞523808

目的:构建慢病毒稳定敲减FGF19大肠癌细胞系,探究FGF19敲减对人大肠癌细胞增殖、迁移的影响。方法:通过慢病毒转染大肠癌COLO201和HCT116细胞,分别在适宜病毒转染指数条件下转染并构建稳转株;以嘌呤霉素进行筛选,获得稳定敲减FGF19的细... 详细信息

目的:构建慢病毒稳定敲减FGF19大肠癌细胞系,探究FGF19敲减对人大肠癌细胞增殖、迁移的影响。方法:通过慢病毒转染大肠癌COLO201和HCT116细胞,分别在适宜病毒转染指数条件下转染并构建稳转株;以嘌呤霉素进行筛选,获得稳定敲减FGF19的细胞株;PCR和Western bloting鉴定COLO201和HCT116稳转细胞株中FGF19的表达情况;Transwell实验检测细胞的迁移活性,CCK-8和克隆形成实验检测细胞的增殖活性。结果:成功构建了稳定敲减FGF19的两株大肠癌细胞。稳定敲减FGF19的HCT116、COLO201细胞(KD组)的FGF19 mRNA水平与空载对照组(NC组)相比明显减少(P=0.0011,P=0.0001);与NC组相比,KD组细胞的FGF19蛋白表达明显下降,差异均具有统计学意义(P=0.001,P=0.0001)。KD组细胞的迁移活性以及增殖能力均相比NC组明显下降(迁移P=0.0017/P=0.0001;CCK-8 P=0.0425/P=0.0334;克隆P=0.0051/P=0.0022)。结论:成功构建FGF19敲减慢病毒载体及大肠癌细胞株,敲减FGF19可使大肠癌细胞的迁移活性明显下降,增殖能力降低,为研究FGF19在大肠癌中的作用奠定了实验基础。

关键词：成纤维细胞因子19 大肠癌慢病毒载体细胞迁移细胞增殖

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基于STN的服装扭曲网络动态虚拟试衣方法

武汉大学学报（理学版） 2024年第3期70卷 349-357页

作者：胡新荣柯廷丰罗瑞奇张梓怡梁金星杨凯彭涛纺织新材料与先进加工技术国家重点实验室湖北武汉430200 湖北省服装信息化工程技术研究中心湖北武汉430200 武汉纺织大学计算机与人工智能学院湖北武汉430200

动态虚拟试衣的任务是在视频中以时空一致的方式将目标服装与人物进行匹配,目的是生成连贯流畅且真实的试衣视频。动态试衣过程中人物的姿态变化,导致试穿的服装出现自遮挡、印花模糊等问题。因此,本文提出基于空间变换网络(Spatial Tra... 详细信息

动态虚拟试衣的任务是在视频中以时空一致的方式将目标服装与人物进行匹配,目的是生成连贯流畅且真实的试衣视频。动态试衣过程中人物的姿态变化,导致试穿的服装出现自遮挡、印花模糊等问题。因此,本文提出基于空间变换网络(Spatial Transformer Network,STN)的服装扭曲网络动态虚拟试衣方法。在服装扭曲网络中,利用Transformer模块兼顾全局信息以及局部重点信息的优势强化数据特征区域,STN模块采用可学习的薄板样条插值(Thin Plate Spline,TPS)方法预测服装扭曲范围,获取扭曲图像及掩码;试衣网络利用自注意力机制的U-Net网络对齐扭曲图像掩码和人体表征信息,生成高质量试衣图像;最后,通过动态合成网络解决视频帧时间一致性问题,生成连贯高质量试衣视频。在VVT数据集上,与CPVTON相比,本文的方法将平均结构相似性指数(SSIM)提高了0.076,平均感知图像块相似度(LPIPS)降低了0.420;与FWGAN方法相比,其I3D和ResNeXt101分别降低了0.089和2.252。在VITON-HD数据集上,本文方法的SSIM指标也高于CP-VTON和FW-GAN,进一步表明该方法生成的图片质量高、失真低。

关键词：动态虚拟试衣空间变换网络 U-Net网络自注意力机制

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基于知识图谱重构的“一体两翼”模块化教学实践——以C语言程序设计课程为例

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软件导刊 2024年第1期23卷 215-220页

作者：何凯陈湛孔维广叶鹏胡新荣武汉纺织大学计算机与人工智能学院湖北武汉430200

新工科和双一流建设对工科专业人才培养提出了新的需求。以C语言程序设计课程为例,分析当前课程教学中存在的痛点问题,并结合学生学情特点,以学生为中心,从教学理念、教学手段、考核评价等方面出发,探索理论、实践、思政等教学改革思路... 详细信息

新工科和双一流建设对工科专业人才培养提出了新的需求。以C语言程序设计课程为例,分析当前课程教学中存在的痛点问题,并结合学生学情特点,以学生为中心,从教学理念、教学手段、考核评价等方面出发,探索理论、实践、思政等教学改革思路,开展一种基于知识图谱重构的“一体两翼”模块化教学实践。将OBE理念与思政元素融入教学,增强学生的实践能力,培养其计算思维,突出课程教学的创新性和价值引领。该课程教学探索实践,可为其他程序设计类课程开展教学设计提供参考和借鉴。

关键词：程序设计一流课程教学改革与实践教学模式

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High fidelity virtual try-on network via semantic adaptation and distributed componentization

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Computational Visual Media 2022年第4期8卷 649-663页

作者： Chenghu Du Feng Yu Minghua Jiang Ailing hua Yaxin Zhao Xiong Wei Tao Peng xinrong hu School of Computer Science and Artificial Intelligence Wuhan Textile UniversityWuhan 430200China Engineering Research Center of hubei Province for Clothing Information Wuhan 430200China

Image-based virtual try-on systems have significant commercial value in online garment ***,prior methods fail to appropriately handle details,so are defective in maintaining the original appearance of organizational items including arms,the neck,and in-shop *** propose a novel high fidelity virtual try-on network to generate realistic ***,a distributed pipeline is used for simultaneous generation of organizational ***,the in-shop garment is warped using thin plate splines(TPS)to give a coarse shape reference,and then a corresponding target semantic map is generated,which can adaptively respond to the distribution of different items triggered by different ***,organizational items are componentized separately using our novel semantic map-based image adjustment network(SMIAN)to avoid interference between body ***,all components are integrated to generatethe overall result by SMIAN.A priori dual-modalinformation is incorporated in the tail layers of SMIAN to improve the convergence rate of the *** demonstrate that the proposed method can retain better details of condition information than current *** method achieves convincing quantitative and qualitative results on existing benchmark datasets.

关键词： virtual try-on conditional image synthesis human parsing thin plate spline semantic adaptation