检索结果-南通市图书馆

数据分析与知识发现 2024年第7期8卷 32-43页

作者：张洪志但志平董方敏高准张岩珂三峡大学湖北省水电工程智能视觉监测重点实验室宜昌443002 三峡大学计算机与信息学院宜昌443002

【目的】通过循环生成对抗网络和wasserstein距离改进的生成损失,利用对抗训练提高谣言检测模型在数据样本不平衡、非配对情况下的稳定性和精确度。【方法】利用生成器和判别器之间的对抗训练实现谣言判别模型的增强。在生成训练过程中... 详细信息

【目的】通过循环生成对抗网络和wasserstein距离改进的生成损失,利用对抗训练提高谣言检测模型在数据样本不平衡、非配对情况下的稳定性和精确度。【方法】利用生成器和判别器之间的对抗训练实现谣言判别模型的增强。在生成训练过程中引入循环一致性损失和识别损失以实现生成目标的可控性,并使用wasserstein距离改进模型生成损失,提高生成器的引导效果的同时避免对抗网络训练过程中可能出现的梯度爆炸的问题。【结果】在不平衡谣言数据集PHEME上,所提模型准确率达到0.8698,F1值达到0.8550,与基准模型相比,分别提高了0.0068和0.0180。【局限】基于循环生成对抗网络的谣言检测模型只有两个生成器,因此只能实现两种类别样本的转换,只适用于二分类的谣言检测模型,对于多分类谣言检测任务则无法应用。【结论】使用wasserstein距离改进生成损失的循环生成对抗网络可以有效提升谣言检测模型在数据不平衡情况下的谣言检测能力。

关键词：谣言检测循环生成对抗网络 wasserstein损失

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基于改进VariFocalNet的微小目标检测

引用

计算机应用 2024年第7期44卷 2200-2207页

作者：姬张建杜娜山西大学计算机与信息技术学院太原030006

针对航拍场景中包含的目标尺寸小、有效特征信息少的问题,提出一种基于改进的变焦网络VFNet(VariFocalNet)的航拍场景中微小目标检测算法。首先,为增强微小目标的特征表征能力,采用特征提取性能更好的循环层聚合网络(RLANet)代替ResNet... 详细信息

针对航拍场景中包含的目标尺寸小、有效特征信息少的问题,提出一种基于改进的变焦网络VFNet(VariFocalNet)的航拍场景中微小目标检测算法。首先,为增强微小目标的特征表征能力,采用特征提取性能更好的循环层聚合网络(RLANet)代替ResNet作为主干网络;其次,为解决特征金字塔自顶向下融合时顶层特征信息丢失问题,引入特征增强模块(FEM);然后,为解决现有标签分配方法在微小目标标签分配上的样本分布不平衡问题,改进的VFNet采用了基于高斯感受野的标签分配方法;最后,为减小微小目标对位置偏移的敏感性,引入一种边界框回归损失函数wasserstein损失测量预测边界框高斯分布和真值框高斯分布的相似性。在AI-TOD数据集上的实验结果表明:改进后的VFNet算法的平均精度均值(mAP)达到了14.9%;与改进前的算法相比,在航拍场景下的微小目标上的检测mAP提高了4.7个百分点。

关键词：微小目标检测循环层聚合网络特征金字塔高斯感受野标签分配 wasserstein损失

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