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一种基于稀疏优化和Nesterov动量策略的模型剪枝算法

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数据采集与处理 2024年第3期39卷 659-667页

作者：周强陈军鲍蕾陶卿陆军炮兵防空兵学院信息工程系合肥230031

随着深度学习快速发展,模型的参数量和计算复杂度爆炸式增长,在移动终端上部署面临挑战,模型剪枝成为深度学习模型落地应用的关键。目前,基于正则化的剪枝方法通常采用L2正则化并结合基于数量级的重要性标准,是一种经验性的方法,缺乏理... 详细信息

随着深度学习快速发展,模型的参数量和计算复杂度爆炸式增长,在移动终端上部署面临挑战,模型剪枝成为深度学习模型落地应用的关键。目前,基于正则化的剪枝方法通常采用L2正则化并结合基于数量级的重要性标准,是一种经验性的方法,缺乏理论依据,精度难以保证。受Proximal梯度方法求解稀疏优化问题的启发,本文提出一种能够在深度神经网络上直接产生稀疏解的Prox⁃NAG优化方法,并设计了与之配套的迭代剪枝算法。该方法基于L1正则化,利用Nesterov动量求解优化问题,克服了原有正则化剪枝方法对L2正则化和数量级标准的依赖,是稀疏优化从传统机器学习向深度学习的自然推广。在CIFAR10数据集上对ResNet系列模型进行剪枝实验,实验结果证明Prox⁃NAG剪枝算法较原有剪枝算法性能有所提升。

关键词：稀疏优化剪枝算法 Proximal梯度方法 Nesterov加速梯度(Nesterov accelerated gradient,NAG)

基于实时动态模板更新的Transformer目标跟踪方法

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计算机工程 2024年

作者：孙子文钱立志袁广林杨传栋凌冲陆军炮兵防空兵学院高过载弹药制导控制与信息感知实验室陆军炮兵防空兵学院信息工程系计算机教研室

当前，基于Transformer的目标跟踪方法广泛应用在计算机视觉领域，并取得了优异的效果。但是，由于在实际跟踪任务中存在目标变换、目标遮挡、光照变化以及目标快速运动等导致目标信息发生变化的情况，现有方法对目标模板变化信息利用... 详细信息

当前，基于Transformer的目标跟踪方法广泛应用在计算机视觉领域，并取得了优异的效果。但是，由于在实际跟踪任务中存在目标变换、目标遮挡、光照变化以及目标快速运动等导致目标信息发生变化的情况，现有方法对目标模板变化信息利用不足限制了跟踪性能的提高。为了解决这个问题，通过附加一条动态模板更新分支反映目标最新的外观和运动状态，提出一种基于实时动态模板更新的Transformer目标跟踪方法TransTRDT（Transformer Object Tracking Method based on Real-time Dynamic Template）。该分支通过模板质量评分头对模板是否更新进行判断，当判定可以进行更新时，随后将初始模板、前一帧动态模板以及裁剪后的最新预测结果传入动态模板更新网络更新动态模板，通过获取更可靠的模板从而实现目标更准确的跟踪。TransTRDT在公共数据集上进行实验，分别在GOT-10k、LaSOT以及TrackingNet上超越SwinTrack和StarK等一众优秀算法表现SOTA（State of the Art），在OTB100中的跟踪成功率超越MixViT-L(ConvMAE)达到71.9%，跟踪速度达到36.82FPS，达到目前行业的领先水平。

关键词：目标跟踪注意力机制动态模板更新质量评分头 Transformer

基于Transformer的视觉目标跟踪方法综述

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计算机应用 2024年第5期44卷 1644-1654页

作者：孙子文钱立志杨传栋高一博陆庆阳袁广林陆军炮兵防空兵学院高过载弹药制导控制与信息感知实验室合肥230031 陆军炮兵防空兵学院信息工程系合肥230031

视觉目标跟踪是计算机视觉中的重要任务之一,为实现高性能的目标跟踪,近年来提出了大量的目标跟踪方法,其中基于Transformer的目标跟踪方法由于具有全局建模和联系上下文的能力,是目前视觉目标跟踪领域研究的热点。首先,根据网络结构的... 详细信息

视觉目标跟踪是计算机视觉中的重要任务之一,为实现高性能的目标跟踪,近年来提出了大量的目标跟踪方法,其中基于Transformer的目标跟踪方法由于具有全局建模和联系上下文的能力,是目前视觉目标跟踪领域研究的热点。首先,根据网络结构的不同对基于Transformer的视觉目标跟踪方法进行分类,概述相关原理和模型改进的关键技术,总结不同网络结构的优缺点;其次,对这类方法在公开数据集上的实验结果进行对比,分析网络结构对性能的影响,其中MixViT-L(ConvMAE)在LaSOT和TrackingNet上跟踪成功率分别达到了73.3%和86.1%,说明基于纯Transformer两段式架构的目标跟踪方法具有更优的性能和更广的发展前景;最后,对方法当前存在的网络结构复杂、参数量大、训练要求高和边缘设备使用难度大等不足进行总结,并对今后的研究重点进行展望,通过与模型压缩、自监督学习以及Transformer可解释性分析相结合,可为基于Transformer的视觉目标跟踪提出更多可行的解决方案。

关键词：计算机视觉目标跟踪混合网络结构深度学习孪生网络 Transformer

基于弹载图像的Transformer目标跟踪算法

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弹箭与制导学报 2024年第1期44卷 49-56页

作者：孙子文钱立志袁广林凌冲陆军炮兵防空兵学院高过载弹药制导控制与信息感知实验室安徽合肥230031 陆军炮兵防空兵学院信息工程系安徽合肥230031

基于弹载图像自寻的经典目标跟踪方法依靠传统特征提取方法通常只能提取到有限的特征,表征能力不足,算法易受弹载图像中目标尺度变化、相似目标以及复杂背景等因素干扰而导致跟踪失效。由于Transformer凭借强大的全局建模能力被广泛应... 详细信息

基于弹载图像自寻的经典目标跟踪方法依靠传统特征提取方法通常只能提取到有限的特征,表征能力不足,算法易受弹载图像中目标尺度变化、相似目标以及复杂背景等因素干扰而导致跟踪失效。由于Transformer凭借强大的全局建模能力被广泛应用于目标跟踪领域。结合弹载图像仿真实验平台提出基于弹载图像的Transformer目标跟踪算法,算法由特征提取、特征融合以及预测头三部分组成。首先,在特征提取部分分别使用Swin-Transformer网络的前三层对输入的初始模板和搜索区域提取深度特征。其次,为了充分利用初始模板信息,借助交叉注意力模块对提取的特征进行特征增强处理。然后,将提取后的特征进行拼接并送入编码器、解码器模块进行特征的融合。最后,输出的特征经过回归和分类头进行目标定位。算法在弹载图像数据集上进行实验,跟踪成功率达到73.87%,跟踪速度达到56.79帧/s。相较于经典的KCF算法,文中算法充分利用Transformer注意力机制的特性在跟踪成功率以及精度上提高了18.01%和23.14%,大幅提升算法的鲁棒性。

关键词：弹载图像注意力机制 Transformer 目标跟踪

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模电教学中融入自然科学研究方法的探讨

电气电子教学学报 2024年第2期46卷 138-141页

作者：柴金华薛志强杨雪梅黄峣陆军炮兵防空兵学院信息工程系电子工程教研室合肥230031

对在“模拟电子技术基础”课程中融入自然科学研究方法的时机和内容等方面进行了探讨。一方面涉及模拟电子线路的主要内容,包括PN结、晶体三极管、基本放大电路、集成运算放大电路和负反馈放大电路等,另一方面涉及自然科学研究方法的部... 详细信息

对在“模拟电子技术基础”课程中融入自然科学研究方法的时机和内容等方面进行了探讨。一方面涉及模拟电子线路的主要内容,包括PN结、晶体三极管、基本放大电路、集成运算放大电路和负反馈放大电路等,另一方面涉及自然科学研究方法的部分内容,包括科学假说、数学方法、分析方法、理想化模型和灵感等。教学实践表明,这种融入式教学有利于科学思维的训练和创新能力的培养。

关键词：模拟电子技术自然科学研究方法课程思政

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计算机网络线上线下融合式智慧教学探索

计算机教育 2024年第6期 216-221页

作者：王秀珍方星星王粉梅陈萍陆军炮兵防空兵学院信息工程系计算机教研室安徽合肥230031

为适应信息时代的教育需求,解决教学中存在的问题,提高计算机网络课程的教学质量,提出线上线下融合式智慧教学构建思路,从多样化教学资源库建设、线上线下融合的教学活动实施和线上线下融合的教学评价体系构建方面,阐述如何进行线上线... 详细信息

为适应信息时代的教育需求,解决教学中存在的问题,提高计算机网络课程的教学质量,提出线上线下融合式智慧教学构建思路,从多样化教学资源库建设、线上线下融合的教学活动实施和线上线下融合的教学评价体系构建方面,阐述如何进行线上线下融合式智慧教学,旨在为其他课程的教学提供实践经验参考。

关键词：计算机网络线上线下融合智慧教学教学探索

未爆子弹药图像数据集构建方法及其关键技术研究

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航空兵器 2024年第4期31卷 21-32页

作者：闫小伟陈栋陆军炮兵防空兵学院高过载弹药制导控制与信息感知实验室合肥230031

随着计算机技术和机器视觉技术的迅速发展与应用,探索基于“人工智能+”模型的未爆子弹药搜寻技术受到了广泛关注。但是,由于未爆子弹药具有一定的危险性和受军事应用的特殊性影响,数据集构建是目前亟待解决的瓶颈问题。本文由此出发,... 详细信息

随着计算机技术和机器视觉技术的迅速发展与应用,探索基于“人工智能+”模型的未爆子弹药搜寻技术受到了广泛关注。但是,由于未爆子弹药具有一定的危险性和受军事应用的特殊性影响,数据集构建是目前亟待解决的瓶颈问题。本文由此出发,分别论述了真实实物图像数据集和利用实物图片进行三维重建数据集的构建方法及流程,重点分析了两种数据集构建过程中的相关关键技术及其优缺点,并给出了一种利用多目相机采集目标图像和地理坐标信息,然后利用深度学习算法进行目标特征提取、生成三维点云和融合三维图像。试验结果表明,采用该方法构建的三维数据集可以有效解决未爆子弹药现有数据集数据量不足的问题,最后展望了数据集构建方法的未来发展方向。

关键词：未爆子弹药图像数据集深度学习三维重建图像处理

基于SIFT和INIR的地表未爆子弹药检测方法研究

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兵器装备工程学报 2024年第5期45卷 299-304页

作者：闫小伟石胜斌连细南陆军炮兵防空兵学院高过载弹药制导控制与信息感知实验室合肥230031

采用基于SIFT(尺度不变特征变换)算法的可见光同源图像配准检测方法解决地表未爆子弹药检测问题,并通过试验验证了该方法的可行性,但也发现存在虚警误判的问题。在同源图像配准检测的基础上,提出了基于SIFT和INIR(图像邻域信息重建)的... 详细信息

采用基于SIFT(尺度不变特征变换)算法的可见光同源图像配准检测方法解决地表未爆子弹药检测问题,并通过试验验证了该方法的可行性,但也发现存在虚警误判的问题。在同源图像配准检测的基础上,提出了基于SIFT和INIR(图像邻域信息重建)的可见光-红外异源图像差异性检测方法,该方法有效解决了误判漏判的问题。对比试验表明,异源图像差异性检测方法的检测精度相较于同源图像配准检测有了较大提升,但也导致无人机载荷平台单次工作时间大幅减少,为下一步地表未爆子弹药目标的准确识别定位提供了有力的技术支撑。

关键词： SIFT算法图像邻域信息重建异源图像未爆子弹药

结合自适应步长策略和数据增强机制提升对抗攻击迁移性

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电子学报 2024年第1期52卷 157-169页

作者：鲍蕾陶蔚陶卿中国人民解放军陆军炮兵防空兵学院信息工程系安徽合肥230031 中国人民解放军军事科学院北京100091

深度神经网络具有脆弱性,容易被精心设计的对抗样本攻击.梯度攻击方法在白盒模型上攻击成功率较高,但在黑盒模型上的迁移性较弱.基于Heavy-ball型动量和Nesterov型动量的梯度攻击方法由于在更新方向上考虑了历史梯度信息,提升了对抗样... 详细信息

深度神经网络具有脆弱性,容易被精心设计的对抗样本攻击.梯度攻击方法在白盒模型上攻击成功率较高,但在黑盒模型上的迁移性较弱.基于Heavy-ball型动量和Nesterov型动量的梯度攻击方法由于在更新方向上考虑了历史梯度信息,提升了对抗样本的迁移性.为了进一步使用历史梯度信息,本文针对收敛性更好的Nesterov型动量方法,使用自适应步长策略代替目前广泛使用的固定步长,提出了一种方向和步长均使用历史梯度信息的迭代快速梯度方法(Nesterov and Adaptive-learning-rate based Iterative Fast Gradient Method,NAI-FGM).此外,本文还提出了一种线性变换不变性(Linear-transformation Invariant Method,LIM)的数据增强方法 .实验结果证实了NAI-FGM攻击方法和LIM数据增强策略相对于同类型方法均具有更高的黑盒攻击成功率.组合NAI-FGM方法和LIM策略生成对抗样本,在常规训练模型上的平均黑盒攻击成功率达到87.8%,在对抗训练模型上的平均黑盒攻击成功率达到57.5%,在防御模型上的平均黑盒攻击成功率达到67.2%,均超过现有最高水平.

关键词：对抗样本迁移性 Nesterov型动量自适应步长线性变换不变性