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深度学习实时语义分割研究进展和挑战

中国图象图形学报 2024年第5期29卷 1188-1220页

作者：王卓瞿绍军湖南师范大学湖南省智能计算与语言信息处理重点实验室长沙410081 湖南师范大学信息科学与工程学院长沙410081

语义分割作为计算机视觉领域的重要研究方向之一,应用十分广泛。其目的是根据预先定义好的类别对输入图像进行像素级别的分类。实时语义分割则在一般语义分割的基础上又增加了对速度的要求,广泛应用于如无人驾驶、医学图像分析、视频监... 详细信息

语义分割作为计算机视觉领域的重要研究方向之一,应用十分广泛。其目的是根据预先定义好的类别对输入图像进行像素级别的分类。实时语义分割则在一般语义分割的基础上又增加了对速度的要求,广泛应用于如无人驾驶、医学图像分析、视频监控与航拍图像等领域。其要求分割方法不仅要取得较高的分割精度,且分割速度也要快。随着深度学习和神经网络的快速发展,实时语义分割也取得了一定的研究成果。本文在前人已有工作的基础上对基于深度学习的实时语义分割算法进行系统的归纳总结,包括基于Transformer和剪枝的方法等,全面介绍实时语义分割方法在各领域中的应用。首先介绍实时语义分割的概念,再根据标签的数量和质量,将现有的基于深度学习的实时语义分割方法分为强监督学习、弱监督学习和无监督学习3个类别。在分类的基础上,结合各个类别中最具有代表性的方法,对其优缺点展开分析,并从多个角度进行比较。随后介绍目前实时语义分割常用的数据集和评价指标,并对比分析各算法在各数据集上的实验效果,阐述现阶段实时语义分割的应用场景。最后,讨论了基于深度学习的实时语义分割存在的挑战,并对实时语义分割未来值得研究的方向进行展望,为研究者们解决存在的问题提供便利。

关键词：语义分割(SS) 实时语义分割深度学习注意力卷积

生成式人工智能应用于编校工作的探索与分析——基于ChatGPT和150余款国产大模型的实测

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中国科技期刊研究 2024年第7期35卷 948-956页

作者：夏丽云岳于佳徐敏赟丁懿楠代建华湖南师范大学期刊社湖南长沙410081 智能计算与语言信息处理湖南省重点实验室湖南长沙410081 北京外国语大学国际关系学院《国际论坛》编辑部北京100089

【目的】系统梳理和测试当前互联网中可获取和使用的大模型在编校方面的表现,明晰现有大模型的强项与不足,为编辑人员选用大模型进行编校提供参考,为推动模型编校能力发展提供依据。【方法】设计不同类型、不同难度等级差错文本,综合使... 详细信息

【目的】系统梳理和测试当前互联网中可获取和使用的大模型在编校方面的表现,明晰现有大模型的强项与不足,为编辑人员选用大模型进行编校提供参考,为推动模型编校能力发展提供依据。【方法】设计不同类型、不同难度等级差错文本,综合使用文本对比法、比较分析法、统计分析法等方法,根据模型回答的结果判断其准确率与稳定性。【结果】发现已有58款大模型具备编校能力;展示36款大模型处理不同类型和不同难度文本时的表现;归纳大模型在测试中表现出来的不足;国产大模型与Chat GPT相比具有优势。【结论】在实践层面,编辑可以选择合适的模型辅助编校工作;建立知识库,探索个性化的模型编校方式;使用角色设定和思维链询问方法以提高效率;进一步提升信息素养和专业技能。

关键词：大模型人工智能编辑校对实测

科技期刊发挥共产党员先锋模范作用的实践与思考

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编辑学报 2024年第1期36卷 25-29页

作者：夏丽云徐敏赟丁懿楠代建华湖南师范大学期刊社长沙410081 智能计算与语言信息处理湖南省重点实验室长沙410081 北京外国语大学国际关系学院《国际论坛》编辑部北京100089

科技期刊发挥共产党员先锋模范作用,对于坚持正确的政治方向、出版导向、价值取向具有重要现实意义。本文结合科技期刊办刊实践,梳理了办刊过程中存在部分党员忘记办刊初心、政治意识淡化、疏于业务提升和担当精神不足等问题,指出共产... 详细信息

科技期刊发挥共产党员先锋模范作用,对于坚持正确的政治方向、出版导向、价值取向具有重要现实意义。本文结合科技期刊办刊实践,梳理了办刊过程中存在部分党员忘记办刊初心、政治意识淡化、疏于业务提升和担当精神不足等问题,指出共产党员应在政治上保持先进性,在价值追求上坚持国家立场,在学术导向中坚持党性原则,在行为上敢为人先,充分发挥先锋模范作用,以促进科技期刊高质量发展。

关键词：科技期刊共产党员先锋模范实践

基于上下文词预测和窗口压缩编码的数字水印方法

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通信学报 2024年第2期45卷 213-224页

作者：向凌云黄明豪张晨凌杨春芳长沙理工大学计算机与通信工程学院湖南长沙410114 长沙理工大学综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室湖南长沙410114 信息工程大学河南省网络空间态势感知重点实验室河南郑州450001

针对已有自然语言数字水印方法可替换词数量有限以及水印提取效率低的问题,提出了一种基于上下文词预测和窗口压缩编码的数字水印方法。该方法通过神经网络语言模型自动学习原始文本中每个词的上下文语义特征,预测每个词的候选词列表,... 详细信息

针对已有自然语言数字水印方法可替换词数量有限以及水印提取效率低的问题,提出了一种基于上下文词预测和窗口压缩编码的数字水印方法。该方法通过神经网络语言模型自动学习原始文本中每个词的上下文语义特征,预测每个词的候选词列表,从而扩充可用于嵌入水印信息的可替换词数量。同时,考虑到不同位置的候选词的替换对句子语义的影响存在差异,该方法以由多个词组成的窗口为单位来嵌入水印信息,并通过词替换前后句子间的相似度来优化水印嵌入时候选词的选择。在此基础上,提出了一种语义无关的窗口压缩编码方法,其根据窗口中词的字符信息对窗口进行水印编码,解决了提取水印信息时对词替换位置的原始上下文的依赖。实验结果表明,所提方法在具有较高嵌入容量和文本质量的前提下,大大提高了水印的提取效率。

关键词：数字水印词替换词预测水印编码

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超图神经网络综述

计算机研究与发展 2024年第2期61卷 362-384页

作者：林晶晶冶忠林赵海兴李卓然青海师范大学计算机学院西宁810008 藏语智能信息处理及应用国家重点实验室(青海师范大学) 西宁810008 西宁城市职业技术学院信息工程系西宁810003

近年来,图神经网络借助大量数据和超强计算能力在推荐系统和自然语言处理等应用领域取得显著成效,它主要处理具有成对关系的图数据.但许多现实网络中的对象之间的关系是复杂的非成对关系,如科研合作网络、蛋白质网络等.若直接用图结构... 详细信息

近年来,图神经网络借助大量数据和超强计算能力在推荐系统和自然语言处理等应用领域取得显著成效,它主要处理具有成对关系的图数据.但许多现实网络中的对象之间的关系是复杂的非成对关系,如科研合作网络、蛋白质网络等.若直接用图结构将这种复杂的关系表示为成对关系,会导致信息丢失.超图是一种灵活的建模工具,可以展现出图无法完整刻画的高阶关系,弥补了图的不足.鉴于此,研究者开始关心如何在超图上设计神经网络,并相继提出应用于下游任务的超图神经网络模型(hypergraph neural network,HGNNs).故对现有的超图神经网络模型进行综述,首先全面回顾超图神经网络在过去3年的研究历程;其次根据设计超图神经网络采用的方法不同对其进行分类,并详细地阐述代表性的模型;然后介绍了超图神经网络的应用领域;最后总结和探讨了超图神经网络未来的研究方向.

关键词：超图超图神经网络分类图图神经网络

多元视觉-语义联合嵌入的人-物交互检测网络

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年

作者：吕学强王晓英韩晶陈玉忠北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室青海师范大学藏语智能信息处理及应用国家重点实验室

人-物交互检测对理解以人为中心的场景任务十分重要，但其存在因动词的一词多义带来的视觉偏差问题以及图像的层次信息和语义关系难以合理利用的挑战. 为此，提出多元视觉特征和语言先验联合嵌入的网络，设计了视觉-语义双分支结构.... 详细信息

人-物交互检测对理解以人为中心的场景任务十分重要，但其存在因动词的一词多义带来的视觉偏差问题以及图像的层次信息和语义关系难以合理利用的挑战. 为此，提出多元视觉特征和语言先验联合嵌入的网络，设计了视觉-语义双分支结构. 在视觉分支上，将人-物对中人、对象和交互的多元层次关系在层次视觉融合模块中进行丰富的上下文交换，增加用于关系推理的细粒度的上下文信息; 在语义分支上，将交互三元组标签中的名词、交互动词和三元组短语联合编码成一个语义汇聚一致性图注意网络，进行信息传递和多义感知; 最后通过视觉-语义联合嵌入模块计算视觉和语义之间的拟合程度，得到交互三元组的检测结果. 实验结果表明，在V-COCO数据集上，代理平均精度达到70.7%，角色平均精度达到72.4%; 在HICO-DET数据集上，默认场景下，完整类、罕见类和非罕见类的平均精度分别达到35.91%， 33.65%和36.28%; 所提网络优于对比的网络，在少样本和零样本情况下同样表现出色.

关键词：人-物交互语言先验层次视觉图注意力机制

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不确定度引导的对抗主动学习目标检测方法

激光与光电子学进展 2024年

作者：王晒雅汤红忠罗海凡高尚许岳兵湘潭大学智能计算与信息处理教育部重点实验室衡阳师范学院物理与电子工程学院湘潭大学自动化与电子信息学院

基于主动学习的目标检测通常是用更少标注数据提高目标检测模型性能，即指学习者可以从大量未标注样本中选取有价值的样本进行人工标注，迭代训练与优化模型。然而，现有基于主动学习的目标检测方法仍然无法有效平衡样本不确定性和多样... 详细信息

基于主动学习的目标检测通常是用更少标注数据提高目标检测模型性能，即指学习者可以从大量未标注样本中选取有价值的样本进行人工标注，迭代训练与优化模型。然而，现有基于主动学习的目标检测方法仍然无法有效平衡样本不确定性和多样性，且查询样本冗余度高。为了解决这一问题，该文提出一种不确定度引导的对抗主动学习目标检测方法(Adversarial Active Learning method Guided by Uncertainty for object detection,AALGU)。首先，引入损失预测模块评估未标注样本的不确定度，并利用不确定度引导对抗网络训练，构建具有不确定性和多样性的查询样本集；其次，基于特征相似度评估样本差异性，降低查询样本的冗余度；最后，采用多种目标检测框架在MS COCO数据集与Pascal VOC数据集上的实验结果表明，所提方法能在较少标注下能有效提升目标检测精度。

关键词：目标检测主动学习不确定度对抗网络

藏文句向量预训练模型在嵌入式系统中的应用研究

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小型微型计算机系统 2024年

作者：吕皓吕慧雍宾宾多拉李妍周庆国周睿青海师范大学省部共建藏语智能信息处理及应用国家重点实验室兰州大学信息科学与工程学院

本文研究了将藏文句向量预训练模型部署到嵌入式系统上进行推理和测试的问题。在机器学习中，对文本进行编码和表征存在困难，因此句向量技术成为自然语言处理领域的重要研究方向。然而，在藏文自然语言处理领域，句向量研究相对较少。... 详细信息

本文研究了将藏文句向量预训练模型部署到嵌入式系统上进行推理和测试的问题。在机器学习中，对文本进行编码和表征存在困难，因此句向量技术成为自然语言处理领域的重要研究方向。然而，在藏文自然语言处理领域，句向量研究相对较少。为此，本文分析了藏文领域已有的预训练模型和句向量表示方法，并设计了一种改进的无监督SimCSE方法（Improved Simple Contrastive Learning of Unsupervised Sentence Embeddings，I-SimCSE）。实验结果显示，使用I-SimCSE方法得到的藏文句向量模型性能优于其他方法。同时，本文探讨了边缘计算与预训练模型相结合的应用，并讨论了预训练语言模型在嵌入式系统上的潜在应用场景。最后，本文将I-SimCSE句向量模型部署在嵌入式设备Jetson TX1上，并测试了其平均单次推理时间，结果表明在嵌入式系统上部署预训练语言模型进行推理是可行的。综上所述，本文的研究对于藏文句向量预训练模型在嵌入式系统上的应用研究提供了有益的参考，并为未来藏文大模型在嵌入式系统的发展提供了指导和启示。

关键词：藏文句向量表示嵌入式系统预训练模型

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基于大语言模型的语料库查询自动生成方法

计算机工程 2024年

作者：张成辉罗景涂新辉陈雨霖武汉科技大学计算机科学与技术学院智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室华中师范大学计算机学院

语料库查询语言(Corpus Query Language，CQL)是一种用于在语料库中进行检索和分析的查询语言，自然语言自动生成CQL指将用户以自然语言表达的查询需求自动转换为标准的CQL语句，从而大大降低了用户使用语料库的门槛。虽然大语言模型可... 详细信息

语料库查询语言(Corpus Query Language，CQL)是一种用于在语料库中进行检索和分析的查询语言，自然语言自动生成CQL指将用户以自然语言表达的查询需求自动转换为标准的CQL语句，从而大大降低了用户使用语料库的门槛。虽然大语言模型可以较好的完成自然语言生成任务，但是在CQL生成任务中效果还不是很理想。为此，提出一种基于大语言模型上下文学习的语料库查询自动生成方法T2CQL。首先，基于CQL的编写规则总结出一套简洁全面的Text-to-CQL语法知识，作为大语言模型实现Text-to-CQL的自动转换的基础，以弥补大语言模型在此领域知识储备的不足。然后，基于选定的嵌入模型，选取与当前自然语言查询最接近的前k个Text-CQL样本对，以帮助大语言模型理解语法知识并作为参照。最后，采用生成结果校准策略来减轻大语言模型在生成CQL时的偏差，通过校准模型偏差以提升模型生成CQL的性能。实验使用多个大语言模型在包含1177条数据的测试集上进行测试。实验结果表明，T2CQL方法显著提升了大语言模型在完成Text-to-CQL自动转换任务时的性能，最优的EX达到了85.13%。

关键词：语料库查询语言大语言模型上下文学习自然语言处理提示工程