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面向视网膜血管精细分割的多层级图卷积特征融合神经编解码网络

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电子科技大学学报 2024年第3期53卷 404-413页

作者：崔少国张乐迁文浩重庆师范大学计算机与信息科学学院重庆401331

眼底视网膜血管分割可以帮助医生对眼科疾病以及心脑血管疾病进行辅助诊断。然而,由于血管拓扑结构复杂,边界不清晰,分割难度增大。针对这些问题,在U型结构的基础上提出了一种基于图卷积特征融合网络。该网络使用图卷积模块对编码器特... 详细信息

眼底视网膜血管分割可以帮助医生对眼科疾病以及心脑血管疾病进行辅助诊断。然而,由于血管拓扑结构复杂,边界不清晰,分割难度增大。针对这些问题,在U型结构的基础上提出了一种基于图卷积特征融合网络。该网络使用图卷积模块对编码器特征中像素之间的全局上下文信息进行建模,弥补普通卷积缺少全局建模的能力;然后使用多尺度特征融合模块对编码器特征与解码器特征进行融合,减少特征层中噪声信息对分割结果的影响;最后使用多层次特征融合模块将解码器每一层特征融合输出,减少下采样过程中空间信息的缺失以及对深层特征的复用。在公开数据集DRIVE、CHASEDB1以及STARE上进行验证,F1值和AUC值均优于其他两个模型。

关键词：医学图像分割视网膜血管 U型结构图卷积特征融合

基于矩阵乘积压缩态的动态可扩展秘密共享方案

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物理学报 2024年第18期73卷 24-37页

作者：赖红万林春西南大学计算机与信息科学学院重庆400715

目前,基于纠缠态的量子秘密共享(quantum secret sharing,QSS)方案未充分利用纠缠态的概率振幅潜力.然而,纠缠态的概率振幅是量子信息学的一个关键特性,在量子计算和量子通信等领域有着广泛的应用潜力.值得注意的是,纠缠态可以通过矩阵... 详细信息

目前,基于纠缠态的量子秘密共享(quantum secret sharing,QSS)方案未充分利用纠缠态的概率振幅潜力.然而,纠缠态的概率振幅是量子信息学的一个关键特性,在量子计算和量子通信等领域有着广泛的应用潜力.值得注意的是,纠缠态可以通过矩阵乘积态(matrix product state,MPS)有效表达.利用MPS对纠缠态进行表征,能够准确地揭示与概率振幅相关的纠缠特性.本研究证明利用MPS表征纠缠态,可以将一个W态压缩为一个单光子和一个矩阵,展示一种新的技术路径.此外,本研究还提出MPS与秘密共享方案之间的创新互操作性,即通过压缩允许量子份额与共享的量子态之间形成非一对一的映射关系.这种方法可能提供一种更高效的方式来实现量子信息的编码和传输,对于量子秘密共享尤为重要.同时,我们提出的QSS方案具有动态特性,能够根据需要轻松地添加或移除参与者,以更好地适应参与者需求的变化,并在实际应用场景中展现出更高的实用性和适应性.本文的方案能够在保持高效纠缠利用的同时,满足系统的多元需求,包括但不限于通信安全性、数据传输率和系统的可扩展性.

关键词：矩阵乘积压缩态纠缠态的概率振幅可扩展性动态性

自适应双坐标系的差分进化算法求解混合变量优化问题

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计算机学报 2024年第9期47卷 2116-2140页

作者：周新宇黄君洪彭虎王晖王峰江西师范大学计算机信息工程学院吉林大学计算机科学与技术学院九江学院计算机与大数据科学学院南昌工程学院信息工程学院武汉大学计算机学院

如何设计求解混合变量优化问题(Mixed-variable Optimization Problems, MVOPs)的相关算法,是计算机算法设计与分析领域中的一个重要研究方向.该问题的求解难点在于需同时优化连续型和离散型决策变量,目前进化算法(Evolutionary Algorit... 详细信息

如何设计求解混合变量优化问题(Mixed-variable Optimization Problems, MVOPs)的相关算法,是计算机算法设计与分析领域中的一个重要研究方向.该问题的求解难点在于需同时优化连续型和离散型决策变量,目前进化算法(Evolutionary Algorithms,EAs)是求解该问题的一种有效手段.然而,现有的相关EAs忽略了问题变量之间的相关性,导致算法性能还存在一定不足.为此,本文从变量相关性角度出发,提出了一种自适应双坐标系的差分进化算法来求解MVOPs.首先,利用种群的协方差矩阵信息来构建特征坐标系,实现在特征坐标系下执行算法的相关操作,以松弛连续变量与离散变量之间的相关性;其次,为避免种群多样性丢失,仍保留了原坐标系,并设计了一种自适应策略来应用特征坐标系和原坐标系,以发挥双坐标系的优势;最后,为提高离散变量的优化效果,专门设计了一种基于离散变量相关性的局部搜索策略,以增强算法的整体性能.为验证本文方法性能,在一套包含28个测试函数的通用测试集上进行了大量实验,与5种求解MVOPs的知名EAs进行了对比,结果表明本文方法有更好性能.此外,在一个实际MVOP上,即焊接梁设计问题,本文方法能取得目前已知最好解.本文方法为计算机算法设计和分析领域的相关工作提供了新的思路.

关键词：混合变量差分进化变量相关性特征坐标系双坐标系

改进YOLOv8的恶劣天气下船舶目标检测算法研究

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现代电子技术 2024年

作者：李纯杰蔡易南胡杰詹炜长江大学计算机科学学院

针对现有内河航道中因为雨雪雾等恶劣天气带来的船只检测困难的问题，提出一种基于YOLOv8的航道船舶目标检测方法YOLOv8-Ship。该算法设计一种特征聚焦扩散金字塔网络，融合YOLOv9中的ADown模块让每个尺度的特征保留更多上下文信息；同... 详细信息

针对现有内河航道中因为雨雪雾等恶劣天气带来的船只检测困难的问题，提出一种基于YOLOv8的航道船舶目标检测方法YOLOv8-Ship。该算法设计一种特征聚焦扩散金字塔网络，融合YOLOv9中的ADown模块让每个尺度的特征保留更多上下文信息；同时引入聚核初始网络(PKINet)以及上下文锚点注意力模块(CAA)改进C2f，来增强中心区域的特征；最后采用深度可分离卷积取代骨干网络中的普通卷积，来减少模型参数量和计算量。实验结果表明，在雨雪雾的天气条件下，与传统的YOLOv8n相比，改进后的算法精确率提高了0.5%，召回率提升了3.4%，F1分数提升了2%，mAP@0.5提升了1.2%，平均精度达到97.5%，有效提高了内河航道恶劣天气下过往船只的识别精度，具备较强的鲁棒性。

关键词：船舶检测恶劣天气 YOLOv8 PKINet 特征聚焦金字塔网络

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基于并行共注意力机制的视觉问答模型

计算机应用与软件 2024年

作者：盛文星徐振平王熙康詹炜长江大学计算机科学学院

为进一步提升深度学习模型在视觉问答中准确率的性能，提出了一种引入了并行共注意力机制的视觉问答模型。该结构通过双通道的模块化网络结构分解输入并后期进行特征融合来完成特征提取，过程中并行共注意力使模型可以更好地理解问题的... 详细信息

为进一步提升深度学习模型在视觉问答中准确率的性能，提出了一种引入了并行共注意力机制的视觉问答模型。该结构通过双通道的模块化网络结构分解输入并后期进行特征融合来完成特征提取，过程中并行共注意力使模型可以更好地理解问题的上下文，并准确地识别图像中与问题相关的区域。实验中引入VQA 2.0数据集，并与其他研究中的模型进行了对比，实验结果表明所提出的模型在准确率上具有优势，模型的模块均在整体中发挥了正面作用。

关键词：视觉问答并行共注意力自然语言处理计算机视觉深度学习

基于改进YOLOv8n的真实场景下草莓病害检测方法

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中国农机化学报 2024年

作者：李嘉诚陈中举许浩然长江大学计算机科学学院

针对实际种植环境下草莓病害目标检测中，存在背景复杂、检测精度低等主要问题，提出一种改进YOLOv8n的草莓病害检测算法YOLOv8n-SD。首先搜集并处理真实场景下草莓叶、花、果的常见病害图像以构建试验数据集。然后在YOLOv8n模型的基础... 详细信息

针对实际种植环境下草莓病害目标检测中，存在背景复杂、检测精度低等主要问题，提出一种改进YOLOv8n的草莓病害检测算法YOLOv8n-SD。首先搜集并处理真实场景下草莓叶、花、果的常见病害图像以构建试验数据集。然后在YOLOv8n模型的基础上对其进行优化改进，利用多尺度并行计算与补丁感知注意力对主卷积模块进行重构，提出C2f-PPA模块，有效融合多尺度特征信息，提高模型的特征捕获能力；引入ADown模块，减少下采样过程中的信息损失，提高模型的推理速度和鲁棒性；提出一种任务对齐的共享动态检测头（Task-aligned Dynamic Head，TDyH），增强定位分支和分类分支之间的信息交互，降低模型参数的同时，提高检测精度和准确性。根据试验结果，改进后的YOLOv8n-SD模型的检测精度达到83.7%，相较于原YOLOv8n提高3.3%，mAP@0.5与mAP@0.5:0.95分别达到76.9%和59.9%，分别提升1.6%和2.3%。改进后的算法不仅能精确识别草莓生长各阶段的常见病害，而且能满足边缘设备的轻量化需求和实时检测需求。

关键词：草莓病害目标检测 YOLOv8n ADown 轻量化实时检测

基于改进YOLOv7-tiny的钢材表面缺陷检测

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现代电子技术 2024年

作者：张瑞雪陈琳长江大学计算机科学学院

针对当前钢材表面缺陷算法存在检测精度低和小目标检测困难等问题，提出一种基于YOLOv7-tiny的改进算法。首先，提出了高效动态蛇形层聚网络DSELAN，并将其嵌入到特征提取网络中，以提高模型对复杂缺陷目标的关键特征提取能力；其次，引... 详细信息

针对当前钢材表面缺陷算法存在检测精度低和小目标检测困难等问题，提出一种基于YOLOv7-tiny的改进算法。首先，提出了高效动态蛇形层聚网络DSELAN，并将其嵌入到特征提取网络中，以提高模型对复杂缺陷目标的关键特征提取能力；其次，引入SPDConv作为下采样模块，来避免小目标的细粒度信息的丢失，有效解决了小目标检测困难的问题；最后，针对大目标缺陷检测效率低，增加一个大目标检测层，以扩大模型的感受野，提高对大目标缺陷的检测精度。实验结果表明，改进后的YOLOv7-tiny算法在NEU-DET数据集上的平均检测均值mAP达到了81.4%，比原算法提高了6.7%，检测性能也优于其他主流检测算法，并且具有较少的参数量和较快的检测速度，满足工业钢材缺陷的实时性和高效性的要求。

关键词： YOLOv7-tiny 钢材表面缺陷检测目标检测 SPDConv 动态蛇形卷积 NEU-DET

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改进YOLOv5的棉田杂草检测

现代电子技术 2024年

作者：杨明轩陈琳长江大学计算机科学学院

针对复杂环境下棉田杂草检测与识别困难等问题，提出一种改进YOLOv5的棉田杂草检测算法CST-YOLOv5。首先通过数据增强算法来解决棉田杂草样本分布不均衡导致模型训练效果不充分。其次，在主干网络中加入坐标注意力机制，考虑通道信息和... 详细信息

针对复杂环境下棉田杂草检测与识别困难等问题，提出一种改进YOLOv5的棉田杂草检测算法CST-YOLOv5。首先通过数据增强算法来解决棉田杂草样本分布不均衡导致模型训练效果不充分。其次，在主干网络中加入坐标注意力机制，考虑通道信息和方向位置信息。最后在颈部网络中将SwinTransformerBlock引入到C3模块，得到新的C3STR模块，以保留全局上下文信息和多尺度特征。实验结果表明，改进后的CST-YOLOv5模型mAP值达到95.1%，F1因子达到90.4%，对比于原YOLOv5模型分别提高了4.8%、3.2%。算法具有良好的鲁棒性，能对多类杂草精确识别。

关键词：杂草检测 YOLOv5 深度学习目标检测注意力机制棉花保护

基于矩阵乘积压缩态的动态可扩展秘密共享方案研究

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物理学报 2024年

作者：赖红万林春西南大学计算机与信息科学学院

目前，基于纠缠态的量子秘密共享(Quantum Secret Sharing， QSS)方案未充分利用纠缠态的概率振幅潜力。然而，纠缠态的概率振幅是量子信息学的一个关键特性，在量子计算和量子通信等领域有着广泛的应用潜力。值得注意的是，纠缠态可以... 详细信息

目前，基于纠缠态的量子秘密共享(Quantum Secret Sharing， QSS)方案未充分利用纠缠态的概率振幅潜力。然而，纠缠态的概率振幅是量子信息学的一个关键特性，在量子计算和量子通信等领域有着广泛的应用潜力。值得注意的是，纠缠态可以通过矩阵乘积态(Matrix Product State， MPS)有效表达。利用MPS对纠缠态进行表征，能够准确地揭示与概率振幅相关的纠缠特性。本研究证明利用MPS表征纠缠态，可以将一个W态压缩为一个单光子和一个矩阵，展示一种新的技术路径。此外，本研究还提出MPS与秘密共享方案之间的创新互操作性，即通过压缩允许量子份额与共享的量子态之间形成非一对一的映射关系。这种方法可能提供一种更高效的方式来实现量子信息的编码和传输，对于量子秘密共享尤为重要。同时，我们提出的QSS方案具有动态特性，能够根据需要轻松地添加或移除参与者，以更好地适应参与者需求的变化，并在实际应用场景中展现出更高的实用性和适应性。本文的方案能够在保持高效纠缠利用的同时，满足系统的多元需求，包括但不限于通信安全性、数据传输率和系统的可扩展性。

关键词：矩阵乘积压缩态纠缠态的概率振幅可扩展性动态性