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基于通道注意力机制的文本生成图像方法

计算机工程 2022年第4期48卷 206-212,222页

作者：张云帆易尧华汤梓伟王新宇武汉大学印刷与包装系武汉430079

针对文本生成图像任务中生成图像细节缺失及低分辨率阶段生成图像存在结构性错误的问题,基于动态注意力机制生成对抗网络(DMGAN),引入内容感知上采样模块和通道注意力卷积模块,提出一种新的文本生成图像方法ECAGAN。在低分辨率图像生成... 详细信息

针对文本生成图像任务中生成图像细节缺失及低分辨率阶段生成图像存在结构性错误的问题,基于动态注意力机制生成对抗网络(DMGAN),引入内容感知上采样模块和通道注意力卷积模块,提出一种新的文本生成图像方法ECAGAN。在低分辨率图像生成阶段的特征图上采样过程中采用基于内容感知的上采样方法,通过输入特征图计算得到重组卷积核,使用重组卷积核和特征图进行卷积操作,确保上采样后的特征图和文本条件的语义一致性,使生成的低分辨率图像更加准确,利用通道注意力卷积模块学习特征图各个特征通道的重要程度,突出重要的特征通道,抑制无效信息,使生成图像的细节更丰富。此外在训练过程中结合条件增强和感知损失函数辅助训练,增强训练过程的鲁棒性,提高生成图像质量。在CUB-200-2011数据集上的实验结果表明,ECAGAN模型初始分数达到了4.83,R值达到了75.62,与DMGAN方法相比,分别提高了1.6%和4.6%,并且可改善生成图像结构错乱的问题,同时能够生成清晰的图像细节,语义一致性更高,更加接近真实图像。

关键词：生成对抗网络文本生成图像通道注意力机制内容感知上采样感知损失

合作与双赢——武汉大学印刷与包装系校外实习探索

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印刷经理人 2008年第3期 40-41页

作者：万晓霞武汉大学印刷与包装系

15个校外教学实验实习基地,为学生的集中教学实习提供了保障，每个学生都有在企业为期两个月的实习机会.

关键词：校外实习武汉大学包装印刷合作实习基地教学实验教学实习

基于ResNet和迁移学习的古印章文本识别

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计算机工程与应用 2022年第10期58卷 125-131页

作者：陈娅娅刘全香王凯丽易尧华武汉大学印刷与包装系武汉430079

古印章文本因图像退化与超多分类等特点导致识别难度大,部分字符的标注数据不足造成基于深度学习的模型识别准确率不高,泛化能力差。针对上述问题,提出基于深度残差网络(ResNet)和迁移学习的古印章文本识别方法。使用深度残差网络作为... 详细信息

古印章文本因图像退化与超多分类等特点导致识别难度大,部分字符的标注数据不足造成基于深度学习的模型识别准确率不高,泛化能力差。针对上述问题,提出基于深度残差网络(ResNet)和迁移学习的古印章文本识别方法。使用深度残差网络作为特征提取网络,利用人工合成字符样本作为源域进行预训练。将自建古印章文本识别数据集作为目标域,引入迁移学习并结合数据增强和标签平滑策略建立分类模型。最后,对比多种网络下的识别结果并验证迁移学习有效性。结果表明,该方法可以有效提升识别准确率。

关键词：古印章文本文本识别深度残差网络迁移学习

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碳纳米管对碳系导电油墨电热性能的影响

包装工程 2022年第5期43卷 62-67页

作者：马晓花高智勇钱俊武汉大学印刷与包装系武汉430072

目的研究碳纳米管对碳系水性导电油墨电热性能的影响,寻找最佳含量的发热油墨。方法采用单因素法,在原有碳系水性导电油墨中通过添加不同含量的碳纳米管制备多组碳系水性电热油墨。通过测试其SEM、TEM、电热功率、接触角等探究碳系水... 详细信息

目的研究碳纳米管对碳系水性导电油墨电热性能的影响,寻找最佳含量的发热油墨。方法采用单因素法,在原有碳系水性导电油墨中通过添加不同含量的碳纳米管制备多组碳系水性电热油墨。通过测试其SEM、TEM、电热功率、接触角等探究碳系水性电热油墨的最佳制备配方。结果不同碳纳米管含量的碳系水性电热油墨其发热温度、电功率具有一定的差异。在其他条件一定的情况下,随着碳纳米管含量的增加,碳系水性导电油墨的电热导电性先降低再升高。当碳纳米管质量分数为0.75%时,碳系水性导电油墨的可以达到温度最高(147℃),功率相对较低(4.4 W),此时为导电性最佳碳系水性电热油墨的配方。结论在导电油墨中添加适量的碳纳米管可改善油墨的加热性能。

关键词：电热油墨石墨碳系油墨导电通路

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深度卷积神经网络下的图像风格迁移算法

计算机工程与应用 2020年第2期56卷 176-183页

作者：李慧万晓霞武汉大学印刷与包装系

针对图像风格迁移中出现的图像扭曲、内容细节丢失的问题,提出一种基于深度卷积神经网络的带有语义分割的图像风格迁移算法。定义内容图像损失和风格图像损失函数;对内容图像与风格图像分别进行语义分割,并将Matting算法作用在内容图像... 详细信息

针对图像风格迁移中出现的图像扭曲、内容细节丢失的问题,提出一种基于深度卷积神经网络的带有语义分割的图像风格迁移算法。定义内容图像损失和风格图像损失函数;对内容图像与风格图像分别进行语义分割,并将Matting算法作用在内容图像上,使用最小二乘惩罚函数来增强图片边缘真实性;进行图像的内容重建和风格重建生成新的图像。分析比较Neural Style改进方法、CNNMRF方法和带有语义分割的图像风格迁移方法生成的图像。实验结果和质量评估表明,70%带有语义分割的图像风格迁移方法生成的图像没有明显的图像扭曲,且内容细节完好。所以,该方法可以解决图像扭曲和细节丢失的问题,使内容丰富的图像可以得到精确的风格迁移。

关键词：深度卷积神经网络图像风格迁移语义分割 Matting算法

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嵌入注意力机制的自然场景文本检测方法

计算机工程与应用 2021年第24期57卷 185-191页

作者：杨锶齐易尧华汤梓伟王新宇武汉大学印刷与包装系武汉430079

针对自然场景文本检测中存在的文本检测信息缺失、漏检的问题,提出了嵌入注意力机制的自然场景文本检测方法。利用Faster-RCNN目标检测网络和特征金字塔网络(FPN)作为基本框架;在区域建议网络(RPN)中嵌入注意力机制并依据文本的特点改... 详细信息

针对自然场景文本检测中存在的文本检测信息缺失、漏检的问题,提出了嵌入注意力机制的自然场景文本检测方法。利用Faster-RCNN目标检测网络和特征金字塔网络(FPN)作为基本框架;在区域建议网络(RPN)中嵌入注意力机制并依据文本的特点改进锚点(anchor)的设置,精确了文本候选区域;重新设定损失函数的作用范围。实验结果表明,该方法有效地保证文本检测信息的完整性,较之现有方法明显地提高了文本检测的召回率和准确率,能够应用于文本检测的实际任务中。

关键词：自然场景文本检测特征金字塔网络区域建议网络注意力机制

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基于微服务特性的容器自动扩缩容研究

武汉大学学报（工学版） 2019年第7期52卷 651-658页

作者：李翔张帆李治江武汉大学印刷与包装系

基于微服务特性和其在Docker容器中的应用,提出了基于请求频次和响应时间的容器自动扩缩容策略.不同于传统基于阈值扩容策略中使用单一系统指标,通过对微服务RESTAPI访问的监控,使用应用级指标请求频次和响应时间,定量描述应用特征.通... 详细信息

基于微服务特性和其在Docker容器中的应用,提出了基于请求频次和响应时间的容器自动扩缩容策略.不同于传统基于阈值扩容策略中使用单一系统指标,通过对微服务RESTAPI访问的监控,使用应用级指标请求频次和响应时间,定量描述应用特征.通过测试得到不同大小容器规格与服务请求频次、响应时间的关系数据.在应用部署时,可根据服务所需请求频次选择合适的容器资源配置,在应用扩容时,可将响应时间作为扩容阈值.实验验证,该扩容策略可在满足服务SLA(响应时间等)的同时,在应用部署与扩容过程中最大化地利用计算资源.

关键词：自动扩缩容微服务 Docker容器容器规格请求频次响应时间

融合图像场景与目标显著性特征的图像描述生成方法

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计算机应用研究 2021年第12期38卷 3776-3780页

作者：盛豪易尧华汤梓伟武汉大学印刷与包装系武汉430079

图像描述生成是图像人工智能领域的重要研究方向之一。现有方法大多仅使用单一图像特征,导致无法完全描述图像中多个目标或者无法准确表达目标间的关系。提出方法通过场景特征解码模块和目标显著性特征解码模块分别对图像场景特征和目... 详细信息

图像描述生成是图像人工智能领域的重要研究方向之一。现有方法大多仅使用单一图像特征,导致无法完全描述图像中多个目标或者无法准确表达目标间的关系。提出方法通过场景特征解码模块和目标显著性特征解码模块分别对图像场景特征和目标显著性特征进行解码,并将解码后的两种特征进行融合,实现图像目标属性与目标间关系的信息互补。在MSCOCO数据集上进行实验,结果相较于基准方法有一定的提升,表明该模型对图像内容的描述更加准确和完善,对图像信息表达更加丰富。

关键词：图像描述生成图像场景目标显著性特征特征融合

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宽带光谱成像系统最优训练样本选择方法研究

北京理工大学学报 2016年第6期36卷 641-646页

作者：万晓霞梁金星刘强武汉大学印刷与包装系湖北武汉430079

为解决现有标准色卡或颜色样本集因数量大、存在严重颜色冗余而导致的光谱成像工作繁重的问题,提出一种基于宽带光谱成像系统光谱重建误差最小化的最优训练样本选择方法.通过现有颜色样本集中最有效样本的选择,实现宽带光谱成像系统训... 详细信息

为解决现有标准色卡或颜色样本集因数量大、存在严重颜色冗余而导致的光谱成像工作繁重的问题,提出一种基于宽带光谱成像系统光谱重建误差最小化的最优训练样本选择方法.通过现有颜色样本集中最有效样本的选择,实现宽带光谱成像系统训练样本的优化.研究通过伪逆方法进行光谱重建,以光谱均方根误差作为评价依据,从颜色样本集中逐步挑选训练样本,实现每次迭代所确定训练样本对样本集重建光谱误差的最小化.实验结果表明,在选择相同数量训练样本条件下,本研究方法所构建训练样本的光谱和色度精度明显优于现有方法.

关键词：光谱成像训练样本光谱重建误差分析