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基于双分支多头注意力的场景图生成方法

北京工业大学学报 2024年第10期50卷 1198-1205页

作者：王立春付芳玉徐凯徐洪波尹宝才北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100124

针对已有场景图生成模型获取上下文信息有限的问题,提出一种有效的上下文融合模块,即双分支多头注意力(dual-stream multi-head attention, DMA)模块,并将DMA分别用于物体分类阶段和关系分类阶段,基于此提出基于双分支多头注意力的场景... 详细信息

针对已有场景图生成模型获取上下文信息有限的问题,提出一种有效的上下文融合模块,即双分支多头注意力(dual-stream multi-head attention, DMA)模块,并将DMA分别用于物体分类阶段和关系分类阶段,基于此提出基于双分支多头注意力的场景图生成网络(dual-stream multi-head attention-based scene graph generation network, DMA-Net)。该网络由目标检测、物体语义解析和关系语义解析3个模块组成。首先,通过目标检测模块定位图像中的物体并提取物体特征;其次,使用物体语义解析模块中的节点双分支多头注意力(object dual-stream multi-head attention, O-DMA)获取融合了节点上下文的特征,该特征经过物体语义解码器获得物体类别标签;最后,通过关系语义解析模块中的边双分支多头注意力(relationship dual-stream multi-head attention, R-DMA)输出融合了边上下文的特征,该特征经过关系语义解码器输出关系类别标签。在公开的视觉基因组(visual genome, VG)数据集上分别计算了DMA-Net针对场景图检测、场景图分类和谓词分类3个子任务的图约束召回率和无图约束召回率,并与主流的场景图生成方法进行比较。实验结果表明,所提出的方法能够充分挖掘场景中的上下文信息,基于上下文增强的特征表示有效提升了场景图生成任务的精度。

关键词：场景图生成上下文融合双分支多头注意力(dual-stream multi-head attention,DMA) 目标检测物体分类关系分类

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基于节点采样的子结构代表层次池化图卷积网络模型

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北京工业大学学报 2024年第6期50卷 693-701页

作者：胡永利李鸥宵孙艳丰北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100124

为解决目前基于节点采样的图池化方法中所存在的评估节点重要性的策略过于简单以及子结构特征信息大量丢失等问题,提出了基于节点采样的子结构代表层次池化模型(sub-structure representative hierarchical pooling model based on node... 详细信息

为解决目前基于节点采样的图池化方法中所存在的评估节点重要性的策略过于简单以及子结构特征信息大量丢失等问题,提出了基于节点采样的子结构代表层次池化模型(sub-structure representative hierarchical pooling model based on node sampling,SsrPool)。该模型主要包括子结构代表节点选择模块和子结构代表节点特征生成模块2个部分。首先,子结构代表节点选择模块同时考虑了节点特征信息以及结构信息,利用不同方法评估节点重要性并通过不同重要性分数协作产生鲁棒的节点排名以指导节点选择。其次,子结构代表节点特征生成模块通过特征融合保留局部子结构特征信息。通过将SsrPool与现有神经网络相结合,在不同规模公共数据集上的图分类实验结果证明了SsrPool的有效性。

关键词：图神经网络图池化节点重要性图分类层次化模型图卷积神经网络

基于计算机视觉的Affordance理解研究综述

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北京工业大学学报 2024年第7期50卷 872-882页

作者：信建佳王立春尹宝才北京工业大学信息学部北京100124 多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100124

利用基于计算机视觉的Affordance理解研究行为者和周围环境之间的交互属性,对指导机器人导航、抓取具有重要意义。因此,全面、深入地综述了基于计算机视觉的Affordance理解研究现状。首先,对近年来提出的方法依据研究方向进行归类,综述... 详细信息

利用基于计算机视觉的Affordance理解研究行为者和周围环境之间的交互属性,对指导机器人导航、抓取具有重要意义。因此,全面、深入地综述了基于计算机视觉的Affordance理解研究现状。首先,对近年来提出的方法依据研究方向进行归类,综述不同方法的思路和特点;然后,对多个常用的公开数据集进行介绍,并对不同方法在这些数据集上的性能进行对比分析;最后,阐述基于计算机视觉的Affordance理解各类方法的优势与不足及未来的发展趋势。

关键词： Affordance 计算机视觉人-物交互语义分割深度学习机器学习

基于3D注意力卷积与自监督学习的脑疾病分类方法

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北京工业大学学报 2024年第3期50卷 307-315页

作者：冀俊忠于乐雷名龙北京工业大学北京人工智能研究院北京100124 北京工业大学信息学部多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100124

为了提升现有脑疾病分类方法提取三维空间特征的能力,提出一种融合3D注意力卷积与自监督学习的分类模型。首先,提出一种基于残差结构的3D注意力卷积神经网络来提取空间特征,利用3D注意力机制区分体素数据中不同空间位置的重要性;其次,... 详细信息

为了提升现有脑疾病分类方法提取三维空间特征的能力,提出一种融合3D注意力卷积与自监督学习的分类模型。首先,提出一种基于残差结构的3D注意力卷积神经网络来提取空间特征,利用3D注意力机制区分体素数据中不同空间位置的重要性;其次,利用空间特征构建一个基于自监督学习的多任务学习框架,通过基于空间连续性的自监督辅助任务来进一步挖掘体素的空间依赖关系;最后,通过辅助任务与目标分类任务的联合训练优化神经网络参数,进而提升分类模型的性能。在ABIDE-Ⅰ和ABIDE-Ⅱ数据集上的实验结果表明,所提方法具有优异的分类性能,分类结果也具备良好的可解释性。

关键词：脑疾病分类体素数据空间特征三维卷积神经网络自监督学习注意力机制

面向肝细胞癌微血管侵犯评估的高效多模态贡献度感知网络研究

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电子学报 2024年第6期52卷 2053-2066页

作者：贾熹滨于高远王珞邓玉辉杨大为杨正汉北京工业大学信息学部北京100124 多媒体与智能软件技术北京市重点实验室(北京工业大学) 北京100124 北京人工智能研究院(北京工业大学) 北京100124 首都医科大学附属北京友谊医院放射科北京100050

微血管侵犯(MicroVascular Invasion,MVI)是肝细胞癌(HepatoCellular Carcinoma,HCC)切除或移植患者出现早期复发和长期预后不良的重要影响因素,因此在HCC患者术前评估是否存在MVI具有非常重要的临床价值.近年来,深度学习为MVI影像诊断... 详细信息

微血管侵犯(MicroVascular Invasion,MVI)是肝细胞癌(HepatoCellular Carcinoma,HCC)切除或移植患者出现早期复发和长期预后不良的重要影响因素,因此在HCC患者术前评估是否存在MVI具有非常重要的临床价值.近年来,深度学习为MVI影像诊断评估提供了有价值的解决方法,但受数据标注收集困难等因素的影响,目前研究多独立利用电子计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)或核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)手段采集影像中的单模态序列,缺乏对各成像手段中多模态序列的综合应用.在小样本场景下,为有效利用多模态序列数据,提高诊断效能,本文提出一种高效多模态贡献度感知网络.该网络可以利用模态分组卷积和高效多模态自适应加权模块,在极少计算开销的引入下,学习CT或MRI的各模态影像信息在复杂多样的MVI表象下的诊断贡献.本文在三甲医院收集的临床数据集上进行实验,结果表明该网络模型可以在少量有标注数据的支持下,取得优于多种基于注意力机制的神经网络模型的MVI诊断性能,为专业医师的诊断分析提供了有效参考.

关键词：微血管侵犯评估多模态融合高效多模态贡献度感知模态分组卷积高效多模态自适应加权

基于强化联邦GNN的个性化公共安全突发事件检测

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软件学报 2024年第4期35卷 1774-1789页

作者：管泽礼杜军平薛哲王沛文潘圳辉王晓阳智能通信软件与多媒体北京市重点实验室(北京邮电大学) 北京100876 复旦大学计算机科学技术学院上海201203

近年来,将公共安全数据转换为图的形式,通过图神经网络(GNN)构造节点表示应用于下游任务的方法,充分利用了公共安全数据的实体与关联信息,取得了较好的效果.为了提高模型的有效性,需要大量的高质量数据,但是高质量的数据通常归属于政府... 详细信息

近年来,将公共安全数据转换为图的形式,通过图神经网络(GNN)构造节点表示应用于下游任务的方法,充分利用了公共安全数据的实体与关联信息,取得了较好的效果.为了提高模型的有效性,需要大量的高质量数据,但是高质量的数据通常归属于政府、公司和组织,很难通过数据集中的方式使模型学习到有效的事件检测模型.由于各数据拥有方的关注主题与收集时间不同,数据之间存在Non-IID的问题.传统的假设一个全局模型可以适合所有客户端的方法难以解决此类问题.提出了基于强化联邦图神经网络的个性化公共安全突发事件检测方法PPSED,各客户端采用多方协作的方式训练个性化的模型来解决本地的突发事件检测任务.设计了联邦公共安全突发事件检测模型的本地训练与梯度量化模块,采用基于图采样的minibatch机制的GraphSage构造公共安全突发事件检测本地模型,以减小数据Non-IID的影响,采用梯度量化方法减小梯度通信的消耗.设计了基于随机图嵌入的客户端状态感知模块,在保护隐私的同时,更好地保留客户端模型有价值的梯度信息.设计了强化联邦图神经网络的个性化梯度聚合与量化策略,采用DDPG拟合个性化联邦学习梯度聚合加权策略,并根据权重决定是否对梯度进行量化,对模型的性能与通信压力进行平衡.通过在微博平台收集的公共安全数据集和3个公开的图数据集进行了大量的实验,实验结果表明了所提方法的有效性.

关键词：联邦学习图神经网络(GNN) 公共安全突发事件检测

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量子机器学习综述

软件学报 2024年第8期35卷 3843-3877页

作者：王健张蕊姜楠智能交通数据安全与隐私保护技术北京市重点实验室(北京交通大学) 北京100044 北京工业大学信息学部北京100124

近年来,机器学习一直是被关注和探讨的研究热点,被应用到各领域并在其中起着重要作用.但随着数据量的不断增加,机器学习算法训练时间越来越长.与此同时,量子计算机表现出强大的运算能力.因此,有研究人员尝试用量子计算的方法解决机器学... 详细信息

近年来,机器学习一直是被关注和探讨的研究热点,被应用到各领域并在其中起着重要作用.但随着数据量的不断增加,机器学习算法训练时间越来越长.与此同时,量子计算机表现出强大的运算能力.因此,有研究人员尝试用量子计算的方法解决机器学习训练时间长的问题,量子机器学习这一领域应运而生.量子主成分分析、量子支持向量机、量子深度学习等量子机器学习算法相继被提出,并有实验证明了量子机器学习算法有显著的加速效果,使得量子机器学习的研究展现出逐步走高的趋势.对量子机器学习算法进行综述.首先介绍量子计算基础;然后对量子监督学习、量子无监督学习、量子半监督学习、量子强化学习以及量子深度学习5类量子机器学习算法进行介绍;接着对量子机器学习的相关应用进行介绍并给出了算法实验;最后进行总结和展望.

关键词：量子机器学习量子计算机器学习量子深度学习量子实验

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WiFense:从衍射模型到边界监控

软件学报 2024年第3期35卷 1515-1533页

作者：刘兆鹏李晟洁张越曾有为张大庆北京大学信息科学技术学院北京100871 高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学) 北京100871

近年来,随着普适计算概念的深入人心,智能感知技术已成为研究者们关注的焦点,且基于WiFi的非接触式感知因其优秀的普适性、低廉的部署成本以及良好的用户体验越来越受到学术界和工业界的青睐.典型的WiFi非接触式感知工作有手势识别、呼... 详细信息

近年来,随着普适计算概念的深入人心,智能感知技术已成为研究者们关注的焦点,且基于WiFi的非接触式感知因其优秀的普适性、低廉的部署成本以及良好的用户体验越来越受到学术界和工业界的青睐.典型的WiFi非接触式感知工作有手势识别、呼吸检测、入侵检测、行为识别等,这些工作若实际部署,需首先避免其他无关区域中无关行为的干扰,因此需要判断目标是否进入到特定的感知区域中.这意味着系统应具备精准判断目标在界线哪一侧的能力,然而现有工作未能找到一个可以对某个自由设定的边界进行精确监控的方法,这阻碍了WiFi感知应用的实际落地.基于这一关键问题,从电磁波衍射的物理本质出发,结合菲涅尔衍射模型(Fresnel diffraction model),找到一种目标穿越link(收发设备天线的连线)时的信号特征(Rayleigh distribution in Fresnel diffraction model,RFD),并揭示该信号特征与人体活动之间的数学关系;之后以link作为边界,结合天线间距带来的波形时延以及AGC(automatic gain control)在link被遮挡时的特征,通过越线检测实现对边界的监控.在此基础上,还实现了两个实际应用,即入侵检测系统和居家状态监测系统,前者的精确率超过89%、召回率超过91%,后者的准确率超过89%.在验证所提边界监控算法的可用性和鲁棒性的同时,也展示了所提方法与其他WiFi感知技术相结合的巨大潜力,为WiFi感知技术的实际部署提供了思考方向.

关键词：非接触式感知 WiFi 信道状态信息(CSI) link穿越检测边界监控

基于数字孪生的模块化生产系统实践教学平台设计与实现

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实验技术与管理 2024年第3期41卷 244-250页

作者：孙树文丁家旺董明杰黄超北京工业大学机械与能源工程学院先进制造技术北京市重点实验室北京100124

该文将数字孪生技术应用于模块化生产系统(modular production system,MPS)的智能化改造中,构建了基于数字孪生的MPS实践教学平台。依托监控系统和虚实交互等关键技术,增加了MPS数字孪生体的虚拟建模、虚实联调和PLC程序软件在环/硬件... 详细信息

该文将数字孪生技术应用于模块化生产系统(modular production system,MPS)的智能化改造中,构建了基于数字孪生的MPS实践教学平台。依托监控系统和虚实交互等关键技术,增加了MPS数字孪生体的虚拟建模、虚实联调和PLC程序软件在环/硬件在环调试等实训环节;验证了MPS实践教学平台设计方案的可行性;制定了新的教学框架及详细的实训内容和考核方案。最后,将实训内容与大学生竞赛相结合,提高了学生对智能制造、工业生产的认知能力和实践动手能力。

关键词：智能制造模块化生产系统数字孪生实践教学平台虚拟调试