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基于transformer的机器阅读理解对抗数据生成

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智能计算机与应用 2021年第1期11卷 1-7页

作者：范玚刘秉权哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

机器阅读理解任务是衡量模型对于文本信息理解程度的一种重要方式,一直以来备受关注。近年来,很多学者在这一任务上提出了自己的模型,并取得了相当不错的成绩,其中一部分甚至已经超越了人工回答的准确率。然而,这些模型是否真正地、深... 详细信息

机器阅读理解任务是衡量模型对于文本信息理解程度的一种重要方式,一直以来备受关注。近年来,很多学者在这一任务上提出了自己的模型,并取得了相当不错的成绩,其中一部分甚至已经超越了人工回答的准确率。然而,这些模型是否真正地、深入地理解了文本语义,还是仅依靠浅层的词语相似度和答案类型来进行简单的搜索?为了进一步评价阅读理解模型对于文章语义的理解程度,本文提出了一种基于transformer结构的对抗数据生成方法,并对主流阅读理解模型进行了检测。

关键词：机器阅读理解文本生成 transformer结构深度学习

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用于多目标跟踪的高斯混合轨迹预测模型

中南民族大学学报（自然科学版） 2024年第6期43卷 844-850页

作者：丁昊刘运峰石鸿凌江小平孙婧中南民族大学电子信息工程学院武汉430074 中南民族大学智能无线通信湖北省重点实验室武汉430074 中国科学院深圳先进技术研究院广东深圳518055

针对视频中目标之间的遮挡会增加轨迹关联难度的问题,提出了一种高斯混合轨迹预测模型来改善遮挡情况下的关联效果.该模型采用transformer结构,从对象的历史运动信息中提取更长的时间依赖性,以便更准确地预测跟踪对象在未来的轨迹分布;... 详细信息

针对视频中目标之间的遮挡会增加轨迹关联难度的问题,提出了一种高斯混合轨迹预测模型来改善遮挡情况下的关联效果.该模型采用transformer结构,从对象的历史运动信息中提取更长的时间依赖性,以便更准确地预测跟踪对象在未来的轨迹分布;同时,将模型的输出设置为高斯混合分布,采用多个高斯分布相加来定义跟踪对象在未来的轨迹分布,以利用轨迹分布来计算检测目标和跟踪对象之间的空间相似性.实验结果表明:该模型能够改善跟踪性能,在MOT17数据集上HOTA达到了56.3%.

关键词：多目标跟踪 transformer结构运动预测高斯混合模型

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基于深度哈希的文本表示学习

计算机系统应用 2022年第6期31卷 158-166页

作者：邹傲郝文宁田媛陆军工程大学指挥控制工程学院南京210007

文本表示学习作为自然语言处理的一项重要基础性工作,在经历了向量空间模型、词向量模型以及上下文分布式表示的一系列发展后,其语义表示能力已经取得了较大突破,并直接促进模型在机器阅读、文本检索等下游任务上的表现不断提升.然而,... 详细信息

文本表示学习作为自然语言处理的一项重要基础性工作,在经历了向量空间模型、词向量模型以及上下文分布式表示的一系列发展后,其语义表示能力已经取得了较大突破,并直接促进模型在机器阅读、文本检索等下游任务上的表现不断提升.然而,预训练语言模型作为当前最先进的文本表示学习方法,在训练阶段和预测阶段的时空复杂度较高,造成了较高的使用门槛.为此,本文提出了一种基于深度哈希和预训练的新的文本表示学习方法,旨在以更低的计算量实现尽可能高的文本表示能力.实验结果表明,在牺牲有限性能的情况下,本文所提出的方法可以大幅降低模型在预测阶段的计算复杂度,在很大程度上提升了模型在预测阶段的使用效率.

关键词：深度哈希预训练语言模型 transformer结构文本表示学习深度学习注意力机制

一种基于改进的AFFormer网络的脊柱椎体分割方法

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北京生物医学工程 2024年第6期43卷 566-574页

作者：王玉婷张新峰郭伟李相生刘晓民北京工业大学信息科学技术学院北京100124 中国人民解放军空军特色医学中心北京100142

目的提出一种基于改进的AFFormer模型实现脊柱椎骨的准确分割,辅助医师快速诊断脊柱侧弯情况。方法本文数据集为全脊柱正位X线影像,图像尺寸约为5 000×8 000,针对图像尺寸大、前景区域小背景区域大、受试者个体差异大但相同部位差异... 详细信息

目的提出一种基于改进的AFFormer模型实现脊柱椎骨的准确分割,辅助医师快速诊断脊柱侧弯情况。方法本文数据集为全脊柱正位X线影像,图像尺寸约为5 000×8 000,针对图像尺寸大、前景区域小背景区域大、受试者个体差异大但相同部位差异小的数据特点,使用轻量级语义分割模型AFFormer进行脊柱分割。针对深层特征图中损失大量细节信息的现象,在用像素语义对特征中的局部细节进行建模时,在原有的16维度特征图的基础上拼接一个支路输出8通道的特征图实现多尺度特征融合,从而学习到更多的细节信息。数据集为某医院临床的正位全脊柱X线影像146张,使用labelme工具对图片进行像素级注释后,按照8∶1∶1随机划分为训练集(117张)、验证集(15张)和测试集(14张)。训练网络时,使用交叉熵、Dice系数以及增加先验知识的自定义得分函数的加权和作为损失函数,来优化模型训练。在验证集上,使用平均交并比和平均准确度进行检验,进一步调整模型的超参数并初步评估模型从而选择表现最优的模型。结果使用所提出的方法训练得到的模型在测试集上进行测试,取得了最高的mIoU值(0.867 8)、mAcc值(0.923 2)。结论本文提出的方法经实验证明其分割性能优于现有的主流分割模型,能够实现脊柱椎骨的精确分割,为辅助脊柱医学诊断提供坚实基础。

关键词：脊柱分割辅助医疗 transformer结构多尺度特征

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多场景融合的细粒度图像描述生成算法

计算机与现代化 2021年第9期 1-6页

作者：李欣晔张承强周雄图郭太良张永爱福州大学物理与信息工程学院福建福州350108

针对图像描述生成任务在不同场景下表现不佳的缺点,提出一种融合卷积神经网络和先验知识的多场景注意力图像描述生成算法。该算法通过卷积神经网络生成视觉语义单元,使用命名实体识别对图像场景进行识别和预测,并使用该结果自动调整自... 详细信息

针对图像描述生成任务在不同场景下表现不佳的缺点,提出一种融合卷积神经网络和先验知识的多场景注意力图像描述生成算法。该算法通过卷积神经网络生成视觉语义单元,使用命名实体识别对图像场景进行识别和预测,并使用该结果自动调整自注意力机制的关键参数并进行多场景注意力计算,最后将得到的区域编码和语义先验知识插入transformer文本生成器中指导句子的生成。结果表明,该算法有效解决了生成的描述缺少关键场景信息的问题。在MSCOCO和Flickr30k数据集上对模型进行评估,其中MSCOCO数据集的CIDEr得分达到1.210,优于同类图像描述生成模型。

关键词：图像描述生成卷积神经网络命名实体识别多场景注意力 transformer结构

基于多特征融合及transformer的人体跌倒动作检测算法

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应用科技 2022年第2期49卷 49-54,62页

作者：刘文龙陈春雨哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001

为解决跌倒动作的检测和空间定位问题,本文以YOLOv3目标检测算法为基础,提出了一种全新的用于人跌倒动作识别的检测架构。本算法将视频拆分成一系列的图片序列,并在图片序列中指定关键帧。通过3D卷积神经网络提取视频序列中的时间维度特... 详细信息

为解决跌倒动作的检测和空间定位问题,本文以YOLOv3目标检测算法为基础,提出了一种全新的用于人跌倒动作识别的检测架构。本算法将视频拆分成一系列的图片序列,并在图片序列中指定关键帧。通过3D卷积神经网络提取视频序列中的时间维度特征,2D卷积神经网络提取关键帧中的空间维度特征,经通道融合机制在不同尺度的预测特征层进行通道融合,融合后的特征经过特征金字塔transformer进行深层次特征提取和融合。该算法实现了端到端的训练。通过在自己制作的跌倒动作数据集上进行训练和测试,证明了多特征融合和transformer结构在人体跌倒动作检测中的有效性。

关键词：动作识别 transformer结构特征融合空间注意力机制通道注意力机制卷积神经网络 YOLOv3 预选框

面向生物医学数据库的图像边缘检测与分割技术研究

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电子设计工程 2024年第17期32卷 180-184页

作者：陈迪陈云虹程红阳叶青空军军医大学基础医学院陕西西安710032 空军军医大学教研保障中心陕西西安710032

针对传统自然图像边缘检测分割算法处理医学图像时存在有精度低、效率差的问题,文中基于transformer和CNN提出了一种图像边缘分割算法。该算法用窗口多头注意力机制替代原Trans⁃former结构中的多头注意力机制,增强了模型的训练精度。同... 详细信息

针对传统自然图像边缘检测分割算法处理医学图像时存在有精度低、效率差的问题,文中基于transformer和CNN提出了一种图像边缘分割算法。该算法用窗口多头注意力机制替代原Trans⁃former结构中的多头注意力机制,增强了模型的训练精度。同时,通过改进CNN模型实现了对全局特征和局部特征的兼顾。上采样部分采用渐进式解码器,并利用逐步聚合模块融合全局特征和局部特征,进一步减少了图像分割带来的精度损失。在实验测试中,所提算法的准确率、召回率以及F1值在主流对比算法中均为最优,证明其综合性能较为理想。

关键词：医学图像分割 transformer结构卷积神经网络渐进式解码器逐步聚合模块

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一种面向水体面积智能量测的双分支神经网络

陕西水利 2023年第8期 14-16,20页

作者：郑东鹏徐立军王启龙徐丽艳辽宁省水利水电勘测设计研究院有限责任公司辽宁沈阳110000 辽宁巨维建设工程有限公司辽宁沈阳110000

基于深度学习技术,依托遥感影像数据源,考虑水体在遥感影像中的局部特征与全局特征,提出一种联合卷积神经网络与transformer结构的水体面积量测方法。结果显示:相比于传统深度学习方法,该方法具有准确度高、鲁棒性强的优势,10km^(2)水... 详细信息

基于深度学习技术,依托遥感影像数据源,考虑水体在遥感影像中的局部特征与全局特征,提出一种联合卷积神经网络与transformer结构的水体面积量测方法。结果显示:相比于传统深度学习方法,该方法具有准确度高、鲁棒性强的优势,10km^(2)水体量测时间可达13.5s。

关键词：水体提取面积量测卷积神经网络 transformer结构

多时相遥感图像的自然语言理解任务、数据和方法研究

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