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多尺度增强特征融合的钢表面缺陷目标检测
1
作者 林珊玲 彭雪玲 +3 位作者 王栋 林志贤 林坚普 郭太良 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1075-1086,共12页
针对轻量级目标检测算法在钢表面缺陷检测任务中识别精度低的问题,提出一种多尺度增强特征融合的钢表面缺陷目标检测算法。该算法采用提出的自适应加权融合模块为不同层级特征自适应计算融合权重,将深层语义与浅层细节进行加权融合,使... 针对轻量级目标检测算法在钢表面缺陷检测任务中识别精度低的问题,提出一种多尺度增强特征融合的钢表面缺陷目标检测算法。该算法采用提出的自适应加权融合模块为不同层级特征自适应计算融合权重,将深层语义与浅层细节进行加权融合,使得浅层特征在不丢失细节信息的同时获得丰富的深层语义。利用提出的空间特征增强模块从3个独立方向强化融合特征,通过引出残差旁路增强网络结构的稳定性,使卷积过程能够挖掘到更多的关键信息。根据先验框与真实框的整体交并程度为模型选择更为合适的训练样本。实验结果表明,该算法的检测精度达到80.47%,相比原始算法提升6.81%。该算法的参数量为2.36 M,计算量为952.67 MFLOPs,能快速且高精度检测钢材表面的缺陷信息,具有较高的应用价值。 展开更多
关键词 缺陷检测 单发多框检测器 增强特征融合 自适应加权融合 空间特征增强
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增强彩色电子纸饱和度的误差扩散优化
2
作者 林珊玲 谢欣欣 +2 位作者 林坚普 林志贤 郭太良 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期113-122,共10页
为解决彩色电泳电子纸因粘滞阻力等引起的显示颜色饱和度低、边缘模糊等问题,本文提出基于HSL空间的彩色电子纸边缘增强误差扩散算法,以提高图像显示质量。该算法首先将去噪图像利用边缘检测算子得到边缘增强图像,结合边缘增强图像像素... 为解决彩色电泳电子纸因粘滞阻力等引起的显示颜色饱和度低、边缘模糊等问题,本文提出基于HSL空间的彩色电子纸边缘增强误差扩散算法,以提高图像显示质量。该算法首先将去噪图像利用边缘检测算子得到边缘增强图像,结合边缘增强图像像素邻域平均灰度、像素与邻域灰度差异和像素邻域相似度得到新RGB图像像素值。接着,新RGB图像通过阈值处理过程得到16色阶RGB图像。最后,16色阶RGB图像转换到HSL空间,建立HSL和RGB色彩空间的转换模型,根据像素点的亮度和饱和度计算出调整因子,从而增强RGB图像饱和度。该算法与传统的误差扩散算法相比,信噪比PSNR提高了3.9%~26.7%,UCIQE提高了10.1%~48.2%,相似度SSIM提高了13.2%~25.4%。主观评价参考ITU-R BT.500-1标准设计实验计算Z得分,最终本文算法处理后图像在彩色电子纸上显示的图像细节和颜色更加接近原图,整体视觉效果更好。 展开更多
关键词 彩色电泳电子纸 误差扩散 饱和度 边缘检测 图像增强
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改进的YOLOv5s太阳能电池片缺陷检测算法
3
作者 彭雪玲 林珊玲 +1 位作者 林志贤 郭太良 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期237-247,共11页
针对太阳能电池片缺陷检测方法存在精度低的问题,提出一种基于改进的YOLOv5s太阳能电池片表面缺陷检测算法。首先,为了解决电池片小目标缺陷检测问题,提出了上下文Transformer网络(CoT),可以为小目标提供全局上下文信息,帮助模型更好地... 针对太阳能电池片缺陷检测方法存在精度低的问题,提出一种基于改进的YOLOv5s太阳能电池片表面缺陷检测算法。首先,为了解决电池片小目标缺陷检测问题,提出了上下文Transformer网络(CoT),可以为小目标提供全局上下文信息,帮助模型更好地预测小目标。其次,将CBAM注意力加入到Head部分的C3模块,能够更好地捕捉输入特征图的重要通道和空间位置,提高模型的性能和鲁棒性。接着,使用轻量级的通用上采样算子CARAFE减少上采样过程中特征信息的损失,保证了特征信息的完整性。最后,使用WIoU作为边界框损失函数,大幅提升了回归的准确性,并且有助于快速实现模型的收敛。实验结果显示,改进后的YOLOv5s相较于原始算法在Precision、Recall、mAP@0.5三个指标上分别提高了5.5%、4.1%、3.3%,检测速度达到了76 FPS,满足太阳能电池片缺陷检测要求。 展开更多
关键词 太阳能电池片 YOLOv5s 上下文Transformer网络 CARAFE 损失函数
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不同色温环境光下彩色电润湿电子纸的色彩校正
4
作者 刘予敏 林珊玲 +1 位作者 林志贤 郭太良 《液晶与显示》 CSCD 北大核心 2024年第1期32-39,共8页
针对反射式显示器彩色电润湿电子纸在不同色温环境光下显示颜色不一致,影响显示图片色彩还原度的问题,提出一种基于彩色电润湿电子纸光谱反射率特性的色彩校正方法。通过彩色电润湿电子纸的光谱反射率特性,得到不同色温环境光下显示颜... 针对反射式显示器彩色电润湿电子纸在不同色温环境光下显示颜色不一致,影响显示图片色彩还原度的问题,提出一种基于彩色电润湿电子纸光谱反射率特性的色彩校正方法。通过彩色电润湿电子纸的光谱反射率特性,得到不同色温环境光下显示颜色的光谱对应关系,以此建立不同色温环境光下彩色电润湿电子纸显示颜色的映射关系,并根据该映射关系对输入颜色数据进行校正,从而减小不同色温环境光下显示颜色的色差。设置标准光源A(5000 K)、实验光源B(3500 K)和实验光源C(6500 K)对样品进行测试。在两个实验光源下,测量100个测试色块在经过本文方法校正前后的色度数据。实验结果表明,校正前后显示颜色与标准光源下显示颜色的平均色差分别减小了55%和35%,校正后的显示图像平均主观评价Z得分分别为0.45和0.25。 展开更多
关键词 彩色电润湿电子纸 环境光 色差 光谱特性 色彩校正
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基于人像检测的实时图像智能裁剪 被引量：1
5
作者 吴宇航 林珊玲 +1 位作者 林志贤 郭太良 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期617-624,共8页
针对现有图像智能裁剪算法在处理人像图片时,存在误将主要人物整个人或部分身体部位裁减掉等致使图像关键信息缺失和构图不佳的问题,本文提出一种基于人像检测的实时图像智能裁剪方法。该方法将图像裁剪分为人像检测和智能构图两个阶段... 针对现有图像智能裁剪算法在处理人像图片时,存在误将主要人物整个人或部分身体部位裁减掉等致使图像关键信息缺失和构图不佳的问题,本文提出一种基于人像检测的实时图像智能裁剪方法。该方法将图像裁剪分为人像检测和智能构图两个阶段,旨在将提取的人像坐标信息作为智能裁剪算法的输入,然后结合基于美学的构图法则对图片进行自动构图,确保裁剪结果中人像信息的完整性并提升图片的构图美感。实验结果表明,本文在Center-Net基础上改造的轻量级检测网络,运算量减少了86%,精度提升了3.34%,便于将该裁剪算法应用于移动端设备。整个裁剪算法的FPS达到了77,并且裁剪后的人像信息完整,图片整体构图得到改善。 展开更多
关键词 图像裁剪 人像检测 智能构图 计算机视觉
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基于Transformer人像关键点检测网络的研究
6
作者 陈凯 林珊玲 +3 位作者 林坚普 林志贤 缪志辉 郭太良 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第6期1870-1875,1881,共7页
为解决目前基于卷积网络的关键点检测模型无法建模远距离关键点之间关系的问题,提出一种Transformer与CNN(卷积网络)多分支并行的人像关键点检测网络,称为MCTN(multi-branch convolution-Transformer network),其利用Transformer的动态... 为解决目前基于卷积网络的关键点检测模型无法建模远距离关键点之间关系的问题,提出一种Transformer与CNN(卷积网络)多分支并行的人像关键点检测网络,称为MCTN(multi-branch convolution-Transformer network),其利用Transformer的动态注意力机制建模关键点之间的远距离联系,多分支并行的结构设计使得MCTN包含共享权重、全局信息融合等特点。此外,提出一种新型的Transformer结构,称为Deformer,它可以将注意力权重更快地集中在稀疏且有意义的位置,解决Transformer收敛缓慢的问题;在WFLW、300W、COFW数据集的人像关键点检测实验中,归一化平均误差分别达到4.33%、3.12%、3.15%,实验结果表明,MCTN利用Transformer与CNN多分支并联结构和Deformer结构,性能大幅超越基于卷积网络的关键点检测算法。 展开更多
关键词 计算机视觉 深度学习 人脸关键点检测 自注意力 TRANSFORMER
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基于双边采样对比增强的不平衡图像分类研究
7
作者 彭祎祺 林珊玲 +2 位作者 林志贤 周雄图 郭太良 《计算机应用与软件》 北大核心 2023年第6期205-210,共6页
针对训练数据不平衡问题,提出一种基于双边采样对比增强的渐进式学习分类网络(BBRCL)。该方法对训练数据分别进行均匀采样和倒置采样,将均匀采样后的数据使用随机图像增强生成两个视图;把视图样本和倒置采样样本分别送入卷积神经网络进... 针对训练数据不平衡问题,提出一种基于双边采样对比增强的渐进式学习分类网络(BBRCL)。该方法对训练数据分别进行均匀采样和倒置采样,将均匀采样后的数据使用随机图像增强生成两个视图;把视图样本和倒置采样样本分别送入卷积神经网络进行特征学习,进一步利用对比学习策略得到高质量视图样本特征;将提取到的两种特征通过累加学习融合训练分类器,实现长尾数据分类。在两个不平衡数据集上进行实验对比,结果表明,该模型能在不损害学习深度特征能力的情况下有效处理数据不平衡问题,且分类准确率相对传统分类方法提升6%。 展开更多
关键词 长尾数据 数据采样 特征学习 对比学习
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基于图卷积神经网络和格拉姆角场的电能质量扰动分类
8
作者 黄光磊 田启东 +3 位作者 林志贤 郑炜楠 徐特 李冰然 《电气传动》 2024年第3期84-90,共7页
由于新能源系统的广泛加入,系统中的电能质量扰动数量和种类也相应增加,而传统电能质量扰动(PQD)分类方法存在准确率和效率不高的问题,难以适应现有包含高新能源渗透率的电力系统的电能质量管理。因此,提出了一种基于图卷积神经网络(GCN... 由于新能源系统的广泛加入,系统中的电能质量扰动数量和种类也相应增加,而传统电能质量扰动(PQD)分类方法存在准确率和效率不高的问题,难以适应现有包含高新能源渗透率的电力系统的电能质量管理。因此,提出了一种基于图卷积神经网络(GCNNs)和格拉姆角场(GAF)的电能质量扰动分类方法。首先,对原始的PQD信号进行归一化和极坐标转化处理;然后采用GAF对不同种类的PQD一维信号进行图形化转换,生成包含不同PQD特征的二维图片;最后,采用GCNNs对不同种类的PQD图片进行训练和分类,实现不同PQD的分类。实验部分采用IEEE-39节点系统仿真并模拟不同种类的PQD曲线,对所提方法进行验证。实验结果表明,所提方法可以自动地进行特征的提取和优化,满足PQD识别和分类的高效性和准确性。 展开更多
关键词 电能质量扰动 图卷积神经网络 格拉姆角场 扰动分类
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基于GAN的轻量级水下图像增强网络
9
作者 刘皓轩 林珊玲 +2 位作者 林志贤 郭太良 林坚普 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期378-386,共9页
由于光在水下存在吸收与散射,导致水下图像存在颜色失真和细节损失,严重影响了后续水下目标的检测和识别。本文提出了一种轻量级全卷积层的生成式对抗神经网络模型(DUnet-GAN)来增强水下图像。针对水下图像的特点,提出了多任务目标函数... 由于光在水下存在吸收与散射,导致水下图像存在颜色失真和细节损失,严重影响了后续水下目标的检测和识别。本文提出了一种轻量级全卷积层的生成式对抗神经网络模型(DUnet-GAN)来增强水下图像。针对水下图像的特点,提出了多任务目标函数,使得模型从感知图像的整体内容、颜色、局部纹理和风格信息等方面来增强图像的质量。此外,与现有的一些重要的模型做了对比,进行了定量的评估。结果表明,在EUVP数据集中本文所提模型峰值信噪比在26 dB以上,结构相似度为0.8,参数量为11 MB,仅为其他达到同等性能模型参数量的5%且比26 MB参数量的FUNIE-GAN指标更好。同时UIQM为2.85,仅次于Cycle-GAN模型,且主观增强效果显著。更重要的是,增强后的图像为水下目标检测等模型提供了更好的性能,也满足了水下机器人等设备对模型的轻量化要求。 展开更多
关键词 生成式对抗神经网络 图像增强 轻量级 生成器 目标检测
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图像边缘权重优化的最小生成树分割提取
10
作者 林坚普 王栋 +2 位作者 肖智阳 林志贤 张永爱 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期1494-1504,共11页
针对无监督图像分割方法对噪声敏感而导致图像建模困难、分割结果准确率低等问题,该文提出一种图像边缘权重优化的最小生成树分割提取方法。首先,利用L0梯度最小值平滑处理噪声再结合Otsu优化Canny边缘检测,得到更加准确的边缘信息;其次... 针对无监督图像分割方法对噪声敏感而导致图像建模困难、分割结果准确率低等问题,该文提出一种图像边缘权重优化的最小生成树分割提取方法。首先,利用L0梯度最小值平滑处理噪声再结合Otsu优化Canny边缘检测,得到更加准确的边缘信息;其次,重新设计权重函数,采用更加合理的色差空间构建加权图,通过改进分割准则优化物体合并与区分过程;最后,选择不同类型图片进行抗噪性、分割效果实验。实验结果表明:相对于其他算法,该文算法的抗噪性能优秀,分割精度平均提升5.15%,过分割率平均下降32.07%,欠分割率平均下降2.69%。将其运用在实际航空遥感图像的河道湖泊提取中,所得结果相比其他主流算法结构更加完整,无关信息更少,抗噪性能更好。 展开更多
关键词 图像分割 图像边缘 最小生成树 图像提取 航空遥感
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基于单张图像的人体准确姿势3D重建研究
11
作者 裘志超 姚剑敏 +1 位作者 严群 林志贤 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2023年第5期61-64,共4页
为了解决单张图像人体重建时存在部分姿势不准确,模型精确度不足的问题,提出了基于单张图像进行人体准确姿势3D重建的方法。首先,提取图像特征,并将特征与SMPL基础模板信息相融合,通过图卷积网络将2D图像映射为3D人体表面;其次,将参数化... 为了解决单张图像人体重建时存在部分姿势不准确,模型精确度不足的问题,提出了基于单张图像进行人体准确姿势3D重建的方法。首先,提取图像特征,并将特征与SMPL基础模板信息相融合,通过图卷积网络将2D图像映射为3D人体表面;其次,将参数化SMPL模型所表达的3D人体投影到2D平面,通过投影后的3D信息与输入图像的2D信息相匹配,实现体型与姿势的估计;然后,使用生成对抗网络判断模型数据是否来自未配对数据的真实人体网格数据;最后,使用多种损失函数共同训练,生成最终生成器模型。使用Human 3.6M测试时与SMPLify, NBF,Rogez等算法进行了对比,姿势估计准确度有所提升。 展开更多
关键词 3D人体重建 SMPL模型 图卷积神经网络
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基于深层特征嵌入的高分辨率人脸图像重建
12
作者 缪志辉 张永爱 +1 位作者 林志贤 林坚普 《光电子技术》 CAS 2023年第1期17-25,共9页
提出了一种基于深层特征嵌入的高分辨率人脸图像重建方法,利用预训练的StyleGAN2生成对抗网络模型作为人脸图像生成器,并将深层特征嵌入到StyleGAN2的W+空间中,通过梯度下降法优化w+向量,并将优化后的w+向量输入到StyleGAN2中生成分辨率... 提出了一种基于深层特征嵌入的高分辨率人脸图像重建方法,利用预训练的StyleGAN2生成对抗网络模型作为人脸图像生成器,并将深层特征嵌入到StyleGAN2的W+空间中,通过梯度下降法优化w+向量,并将优化后的w+向量输入到StyleGAN2中生成分辨率为1 024×1 024的重建人脸图像。实验结果表明,重建图像与对应真实人脸图像不仅在视觉上有着较高的相似性,且在同一特征提取网络下,LFW和ColorFeret数据集的重建图像在FAR为0.1%时Ⅱ型评估TAR分别为96.04%和100.00%,并且在两种不同的活体检测程序下的通过率分别达到了88.67%和74.67%。所提方法在实现重建高分辨率人脸图像的同时,与真实人脸图像的特征相似度方面也表现优秀。 展开更多
关键词 人脸图像重建 深层特征 生成对抗网络 梯度下降
原文传递
多层特征图信息融合的海滩小目标检测
13
作者 肖智阳 林坚普 +1 位作者 张永爱 林志贤 《光电子技术》 CAS 2023年第2期142-149,共8页
提出一种多层特征图信息融合的海滩小目标检测方法,从上下文信息与强化特征图信息融合的角度提升小目标游客的检出率。首先,透过更全面、有效的GAM注意力机制思想结合CSP结构提出GCSAM结构,用于增强检测YOLOv5模型中主干网络跨纬度感受... 提出一种多层特征图信息融合的海滩小目标检测方法,从上下文信息与强化特征图信息融合的角度提升小目标游客的检出率。首先,透过更全面、有效的GAM注意力机制思想结合CSP结构提出GCSAM结构,用于增强检测YOLOv5模型中主干网络跨纬度感受区,聚焦小目标特征学习;其次,在颈部融合端使用BIFPN结构优化YOLOv5网络中PANet结构,补全跨层特征信息之间的传递,使得特征图包含更多的上下文信息;最后,采用幂变换改进YOLOv5网络中CIOU_Loss为Alpha-CIOU_Loss,有效提升预测框的回归精度。实验证明,在满足实时性要求的前提下,相比于原始YOLOv5网络,文中方法在海滩小目标游客检测上查准率提升2.00%,查全率提升5.33%,平均精度均值提升4.36%。文中方法在海滩小目标游客密集、遮挡、目标更小的情况下具有更好的鲁棒性。 展开更多
关键词 深度学习 小目标检测 注意力机制 特征图
原文传递
大屏幕FED集成驱动电路的研制 被引量：28
14
作者 林志贤 廖志君 郭太良 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2005年第5期440-445,共6页
论述集成场致发射显示系统的工作原理,主要包括了数字视频图像的转换和处理、视频数据的传输、列灰度驱动集成HV632PG和行集成驱动器STV7697芯片的接口电路以及FPGA控制技术等。采用集成FED驱动系统研制出了彩色FED显示器样机,首次用于... 论述集成场致发射显示系统的工作原理,主要包括了数字视频图像的转换和处理、视频数据的传输、列灰度驱动集成HV632PG和行集成驱动器STV7697芯片的接口电路以及FPGA控制技术等。采用集成FED驱动系统研制出了彩色FED显示器样机,首次用于大屏幕低逸出功型印刷式场致发射显示器,能显示彩色视频图像。FED驱动电路的集成化大大地降低电路结构的复杂性,使整个驱动电路的稳定性提高,厚度变薄、重量减轻。样机亮度已达200 cd/m2、对比度达600∶1,显示分辨率为480×240,电路灰度等级达256级,有效显示对角线尺寸为63.5 cm(25 in)。 展开更多
关键词 场致发射显示器 集成驱动 HV632 FPGA 视频
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图像处理技术在低逸出功印刷型FED中的应用 被引量：7
15
作者 林志贤 郭太良 +3 位作者 林韵英 徐胜 胡建民 刘经场 《发光学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期263-268,共6页
采用低成本、大面积、低逸出功FED阴极材料及其阴极浆料,研制了大面积印刷式FED(样机),具有自主知识产权,在国内外属首创。介绍了低逸出功可印刷型场致发射显示系统的工作原理、数字视频图像的转换和处理、视频数据的传输、列灰度驱动... 采用低成本、大面积、低逸出功FED阴极材料及其阴极浆料,研制了大面积印刷式FED(样机),具有自主知识产权,在国内外属首创。介绍了低逸出功可印刷型场致发射显示系统的工作原理、数字视频图像的转换和处理、视频数据的传输、列灰度驱动和行驱动集成电路以及FPGA控制技术等。为了改善场致发射显示器的显示效果,通过理论分析和实际验证提出了亮度非均匀性校正、γ校正、自动功率控制等相应的解决方案。将图像处理技术应用到驱动电路中,改善了图像的亮度均匀性和灰度再现质量,降低了整机的功耗。首次将本技术应用于大屏幕低逸出功印刷型63.5cm(25英寸)VGA级彩色FED驱动系统中,研制出了能显示彩色视频图像的彩色FED显示器样机。亮度达400cd/m2、对比度为1000∶1,电路灰度等级为256级。 展开更多
关键词 场致发射显示器 亮度非均匀性 Γ校正 自动功率控制 FPGA
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基于小样本深度学习的热轧带钢表面缺陷检测
16
作者 贾东鑫 姚剑敏 +1 位作者 严群 林志贤 《信息技术与信息化》 2023年第6期182-185,共4页
随着深度学习的发展,工业生产制造环节的缺陷检测任务从人工质检向机器智能检测转变,解决了人力资源浪费和检测率低的问题,但面临着缺陷种类多、数据收集困难等问题。基于此提出了一种基于小样本深度学习算法的热轧带钢表面缺陷检测算... 随着深度学习的发展,工业生产制造环节的缺陷检测任务从人工质检向机器智能检测转变,解决了人力资源浪费和检测率低的问题,但面临着缺陷种类多、数据收集困难等问题。基于此提出了一种基于小样本深度学习算法的热轧带钢表面缺陷检测算法。方法充分利用特征提取网络的复用性,基于Mask R-CNN网络使用跟踪文件分析器(trace file analyzer collector, TFA)技术快速扩展新类,使用数据增强方法扩展数据集进行第一阶段训练,使用余弦相似性微调进行第二阶段训练,在热轧带钢数据集上测试结果表明,在同SmAP值下,该方法所需数据量只有Mask R-CNN的5%,对只有5~10张训练数据的缺陷类型能准确判断其缺陷,更能满足小样本检测任务。 展开更多
关键词 小样本学习 Mask R-CNN TFA 数据增强 余弦相似性
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基于自编码器结构改进的无监督图像异常检测
17
作者 陈大鹏 姚剑敏 +1 位作者 严群 林志贤 《信息技术与信息化》 2023年第8期4-7,共4页
基于自编码器结构的无监督学习算法已经被广泛应用在异常检测中如智能制造、医疗影像、安防监控等领域。针对现有的基于自编码器结构的图像异常算法模型与传统有监督模型相比仍存在识别精度差、鲁棒性较差、训练效率低的问题,提出了基... 基于自编码器结构的无监督学习算法已经被广泛应用在异常检测中如智能制造、医疗影像、安防监控等领域。针对现有的基于自编码器结构的图像异常算法模型与传统有监督模型相比仍存在识别精度差、鲁棒性较差、训练效率低的问题,提出了基于图像特征重建方法的自编码器架构和基于迁移学习思想对自编码器进行特征增强处理的异常检测算法。通过引入预先训练的特征提取网络作为前置图像特征提取模块完成对输入图像多尺度特征的提取和融合,得到输入图像的多尺度特征融合图,再据此选择搭另一个预训练网络和自编码器组成Teacher-Student模型,完成自编码器模型的快速收敛。基于多尺度特征融合图的重建思想是利用了图像卷积特征的可判别性,实现了对图像潜在的异常信息的辨识。在自编码器与预训练网络构成的T-S模型中,经过预训练的T模型将S模型的解空间限定在一定范围,极大加速了模型的训练过程。在MVTec-AD标准数据集上将本文所提方法与现有方法进行实验对比,验证了方法的可行性。 展开更多
关键词 异常检测 自编码器 无监督学习 迁移学习 图像特征重建
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基于StyleGAN的虚拟人脸生成技术
18
作者 陈宇轩 姚剑敏 +1 位作者 严群 林志贤 《信息技术与信息化》 2023年第9期194-197,共4页
虚拟人脸生成技术是计算机视觉领域中备受关注的研究方向之一,随着深度学习的不断发展,基于各类生成对抗网络的虚拟人脸生成技术逐渐成了研究的热点。针对虚拟人脸生成技术的研究,提出了一种基于StyleGAN的虚拟人脸生成技术。算法包括... 虚拟人脸生成技术是计算机视觉领域中备受关注的研究方向之一,随着深度学习的不断发展,基于各类生成对抗网络的虚拟人脸生成技术逐渐成了研究的热点。针对虚拟人脸生成技术的研究,提出了一种基于StyleGAN的虚拟人脸生成技术。算法包括训练和生成两个主要步骤。在训练阶段,采用了大规模的真实人脸数据集,结合StyleGAN的生成能力,训练出了高质量的虚拟人脸生成模型。在生成阶段,使用了训练好的模型,通过对输入噪声向量的调整以及预先对人脸的对齐,生成高度逼真的虚拟人脸图像。同时,通过引入一个Pix2Pix网络,提升了将图像映射到潜在空间的速度,大大改善了StyleGAN网络的缺点。为了验证提出的算法的有效性和优越性,进行了大量的实验和对比分析。实验结果表明,算法在生成虚拟人脸图像的逼真度、多样性和真实性等方面均有显著提高,同时还能够避免传统虚拟人脸生成技术中存在的一些缺陷和问题。 展开更多
关键词 深度学习 StyleGAN 虚拟人脸 图像生成 Pix2Pix
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ZnO纳米材料制备及其场发射性能的研究 被引量：6
19
作者 林志贤 张永爱 +1 位作者 覃华芳 郭太良 《功能材料》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期288-291,共4页
采用水热法制备形貌和尺寸各异的纳米ZnO材料。用X射线衍射分析仪(XRD)和扫描电子显微镜(SEM)测试产物结构和表面形貌,分析影响纳米ZnO材料生长的因素,探讨纳米ZnO的生长机理。研究了各种形貌ZnO阵列的场致发射特性。实验结果表明,在各... 采用水热法制备形貌和尺寸各异的纳米ZnO材料。用X射线衍射分析仪(XRD)和扫描电子显微镜(SEM)测试产物结构和表面形貌,分析影响纳米ZnO材料生长的因素,探讨纳米ZnO的生长机理。研究了各种形貌ZnO阵列的场致发射特性。实验结果表明,在各种ZnO纳米结构中,纳米管的场致发射性能最好,其最大电流密度可达到0.2mA/cm2,开启场强2.5V/μm,为寻求良好场发射性能的ZnO纳米材料提供了一个可行的途径。 展开更多
关键词 ZNO纳米材料 水热法 表面形貌 场发射性能
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基于细粒度分类的自监督学习方法
20
作者 温建泓 谢雨洋 +3 位作者 周雄图 张永爱 林志贤 林坚普 《广播电视网络》 2023年第2期107-111,共5页
自监督学习旨在利用无标签的数据来学习有用的特征。现有的方法是通过让网络对于不同的图像变换具有不变性,也就是最大化由增强视图生成的嵌入向量之间的相似性来实现。然而,当一些下游任务(如细粒度分类)违反该假设时会导致模型的精度... 自监督学习旨在利用无标签的数据来学习有用的特征。现有的方法是通过让网络对于不同的图像变换具有不变性,也就是最大化由增强视图生成的嵌入向量之间的相似性来实现。然而,当一些下游任务(如细粒度分类)违反该假设时会导致模型的精度下降。本文提出了一种新颖的自监督学习框架,可以通过专注于不同增强视图之间的细微差异来学习适合细粒度分类的特征。实验结果证实,本文所提出的方法对细粒度数据集上的分类有明显的改善,甚至在少样本分类上最多可以达到12%的提升。 展开更多
关键词 自监督学习 细粒度 图像分类
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