跨模态噪声过滤的事件相机目标检测算法

1

作者 胡刚 梁栋 黄圣君 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S02期242-247,共6页

事件相机具有高时间分辨率、高动态范围和低功耗等特性,通常被用于传统相机应用受限场景(高速度、强光、弱光等)下的目标检测任务中。然而由于事件相机的像素异步性,其输出的事件序列难以进行人工标注,为此现有方法通过RGB图像标记迁移... 事件相机具有高时间分辨率、高动态范围和低功耗等特性,通常被用于传统相机应用受限场景(高速度、强光、弱光等)下的目标检测任务中。然而由于事件相机的像素异步性,其输出的事件序列难以进行人工标注,为此现有方法通过RGB图像标记迁移得到事件序列标记。然而,迁移标记中存在大量噪声标记和事件序列中部分目标纹理模糊,导致难以取得理想的模型性能。为了解决此问题,提出了一种跨模态噪声过滤的事件相机目标检测算法。算法利用预训练后的事件相机检测器对开源RGB目标检测数据集进行筛选,得到对训练事件相机检测器最具价值的RGB图像和事件图像一起构成跨模态混合图像,帮助检测器更准确地识别、定位事件图像目标;为了缓解噪声标记对检测器性能的影响,设计了一种多阶段目标检测联合优化策略,单个阶段训练完成时,在全局标记中识别噪声标记,并对噪声标记进行修正后在下一阶段使用。实验结果表明,在1Mpx Detection Dataset上,与基准模型相比,跨模态噪声过滤的事件相机目标检测算法提供了8.35%的模型增益,远优于Co-teaching,O2U-net等噪声标签学习方法,具体地,跨模态混合图像训练、联合优化框架分别提供了6.44%,4.77%的模型增益。 展开更多

关键词 事件相机 目标检测 噪声标记 跨模态 联合优化

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基于负学习的样本重加权鲁棒学习方法

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作者 邹博士 杨铭 +2 位作者 宗辰辰 谢明昆 黄圣君 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第5期1479-1484,共6页

噪声标记学习方法能够有效利用含有噪声标记的数据训练模型,显著降低大规模数据集的标注成本。现有的噪声标记学习方法通常假设数据集中各个类别的样本数目是平衡的,但许多真实场景下的数据往往存在噪声标记,且数据的真实分布具有长尾现... 噪声标记学习方法能够有效利用含有噪声标记的数据训练模型,显著降低大规模数据集的标注成本。现有的噪声标记学习方法通常假设数据集中各个类别的样本数目是平衡的,但许多真实场景下的数据往往存在噪声标记,且数据的真实分布具有长尾现象,这导致现有方法难以设计有效的指标,如训练损失或置信度区分尾部类别中的干净样本和噪声样本。为了解决噪声长尾学习问题,提出一种基于负学习的样本重加权鲁棒学习(NLRW)方法。具体来说,根据模型对头部类别和尾部类别样本的输出分布,提出一种新的样本权重计算方法,能够使干净样本的权重接近1,噪声样本的权重接近0。为了保证模型对样本的输出准确,结合负学习和交叉熵损失使用样本加权的损失函数训练模型。实验结果表明,在多种不平衡率和噪声率的CIFAR-10以及CIFAR-100数据集上,NLRW方法相较于噪声长尾分类的最优基线模型TBSS(Two stage Bi-dimensional Sample Selection),平均准确率分别提升4.79%和3.46%。 展开更多

关键词 噪声标记学习 长尾学习 噪声长尾学习 样本重加权 负学习

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本科生计算思维课程教学思考 被引量：3

3

作者 黄圣君 《科教导刊》 2016年第1Z期93-94,共2页

当前,计算思维课程已经成为本科通识教育的重要内容,对培养适应信息时代的创新型人才具有重要作用。本文以作者讲授的计算思维课程教学现状为例,分析计算思维教学中存在的问题,并从四个方面提出改进思路:设置课程群替代单独课程;针对不... 当前,计算思维课程已经成为本科通识教育的重要内容,对培养适应信息时代的创新型人才具有重要作用。本文以作者讲授的计算思维课程教学现状为例,分析计算思维教学中存在的问题,并从四个方面提出改进思路:设置课程群替代单独课程;针对不同层次学生安排分层教学;更加注重思维方式的培养;多种形式提高学生的学习兴趣。 展开更多

关键词 计算思维 本科教学 通识教育

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一种基于正则化的半监督多标记学习方法 被引量：18

4

作者 李宇峰 黄圣君 周志华 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2012年第6期1272-1278,共7页

多标记学习主要用于解决单个样本同时属于多个类别的问题.传统的多标记学习通常假设训练数据集含有大量有标记的训练样本.然而在许多实际问题中,大量训练样本中通常只有少量有标记的训练样本.为了更好地利用丰富的未标记训练样本以提高... 多标记学习主要用于解决单个样本同时属于多个类别的问题.传统的多标记学习通常假设训练数据集含有大量有标记的训练样本.然而在许多实际问题中,大量训练样本中通常只有少量有标记的训练样本.为了更好地利用丰富的未标记训练样本以提高分类性能,提出了一种基于正则化的归纳式半监督多标记学习方法——MASS.具体而言,MASS首先在最小化经验风险的基础上,引入两种正则项分别用于约束分类器的复杂度及要求相似样本拥有相似结构化多标记输出,然后通过交替优化技术给出快速解法.在网页分类和基因功能分析问题上的实验结果验证了MASS方法的有效性. 展开更多

关键词 机器学习 多标记学习 半监督学习 网页分类 基因功能分析

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计算机类专业创新型人才培养探索 被引量：14

5

作者 孙涵 袁伟伟 +2 位作者 黄圣君 陈松灿 陈兵 《计算机教育》 2021年第4期85-87,97,共4页

面向新工科背景下计算机类专业创新型人才培养的迫切需求,确立创新型人才培养目标,阐述如何以人工智能为核心重构计算机类专业知识体系、培养创新思维;以科研训练为载体提升创新能力;以专业前沿为导向并以国际研修为依托拓展创新视野,... 面向新工科背景下计算机类专业创新型人才培养的迫切需求,确立创新型人才培养目标,阐述如何以人工智能为核心重构计算机类专业知识体系、培养创新思维;以科研训练为载体提升创新能力;以专业前沿为导向并以国际研修为依托拓展创新视野,培养能够提出并解决挑战性问题的计算机类专业创新型人才。 展开更多

关键词 新工科 计算机类专业 创新型人才培养

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基于主动采样的深度鲁棒神经网络学习 被引量：2

6

作者 周慧 施皓晨 +1 位作者 屠要峰 黄圣君 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第7期164-169,共6页

随着深度模型在许多实际任务中的广泛应用,提高模型的鲁棒性已经成为了机器学习的重要研究方向。最新的研究表明,通过对训练样本添加噪声扰动进行训练能有效地提升深度模型的鲁棒性。然而,该训练过程往往需要大量已标注样本。在许多实... 随着深度模型在许多实际任务中的广泛应用,提高模型的鲁棒性已经成为了机器学习的重要研究方向。最新的研究表明,通过对训练样本添加噪声扰动进行训练能有效地提升深度模型的鲁棒性。然而,该训练过程往往需要大量已标注样本。在许多实际应用中,准确地标注每一个样本的标记信息往往代价高昂且异常困难。主动学习是降低样本标注代价的主要方法,通过主动选择最有价值的样本进行标注,在提高模型性能的同时,能最大限度地降低查询标记的代价。提出一种基于主动采样的鲁棒神经网络学习框架,该框架能以较低的标注代价显著地提升深度模型的鲁棒性。在该框架中,基于不一致性的主动采样方法通过生成系列扰动样本并采用其预测差异来衡量每个未标注样本对提升模型鲁棒性的潜在效用,同时挑选不一致性值最大的样本用于深度模型的加噪训练。在基准图像分类任务数据集上进行的实验表明,基于不一致性的主动采样策略能以更低的样本标注代价有效地提升深度神经网络模型的鲁棒性。 展开更多

关键词 深度学习 噪声干扰 主动学习 模型鲁棒性 不一致性

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基于示范主动采样的行为克隆方法 被引量：1

7

作者 黄文宇 黄圣君 《南京航空航天大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期766-771,共6页

深度强化学习在学习过程中需要与环境进行大量的交互,训练效率低下。模仿学习通过从专家示范中学习,可以有效地应对这一挑战,但是需要收集大量的专家示范轨迹,在复杂任务中往往导致高昂的示范代价。本文提出一种基于主动学习的行为克隆... 深度强化学习在学习过程中需要与环境进行大量的交互,训练效率低下。模仿学习通过从专家示范中学习,可以有效地应对这一挑战,但是需要收集大量的专家示范轨迹,在复杂任务中往往导致高昂的示范代价。本文提出一种基于主动学习的行为克隆算法,通过主动挑选示范起始状态来减小示范代价。该方法基于不确定性采样和不相似性采样两种策略,从状态候选集中挑选最有价值的状态作为起始状态,然后向专家查询固定长度的示范轨迹,希望从尽可能少的示范中学习出有效策略。在多个不同任务上的实验表明,本文方法可以用更少的示范轨迹进行行为克隆,降低了强化学习中的专家示范代价。 展开更多

关键词 强化学习 模仿学习 行为克隆 逆强化学习 主动学习

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利用标注者相关性的深度生成式众包学习

8

作者 李绍园 韦梦龙 黄圣君 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第4期1274-1286,共13页

传统监督学习需要训练样本的真实标记信息,而在很多情况下,真实标记并不容易收集.与之对比,众包学习从多个可能犯错的非专家收集标注,通过某种融合方式估计样本的真实标记.注意到现有深度众包学习工作对标注者相关性建模不足,而非深度... 传统监督学习需要训练样本的真实标记信息,而在很多情况下,真实标记并不容易收集.与之对比,众包学习从多个可能犯错的非专家收集标注,通过某种融合方式估计样本的真实标记.注意到现有深度众包学习工作对标注者相关性建模不足,而非深度众包学习方面的工作表明,标注者相关性建模利用有助于改善学习效果.提出一种深度生成式众包学习方法,以结合深度神经网络优势及利用标注者相关性.该模型由深度神经网络分类器先验和标注生成过程组成,其中,标注生成过程通过引入各类别内标注者能力的混合模型以建模标注者相关性.为自适应地匹配数据及模型复杂度,实现了完全贝叶斯推断.基于结构变分自编码器的自然梯度随机变分推断技术,将共轭参数变分消息传递与神经网络参数随机梯度下降结合到统一框架,实现端到端的高效优化.在22个真实众包数据集上的实验结果验证了该方法的有效性. 展开更多

关键词 众包学习 深度生成式模型 标注者相关性 贝叶斯 自然梯度随机变分推断

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基于不稳定性采样的主动学习方法

9

作者 何花 谢明昆 黄圣君 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期50-56,共7页

传统的主动学习方法往往仅基于当前的目标模型来挑选样本,而忽略了历史模型所蕴含的对未标注样本预测稳定性的信息。因此,提出基于不稳定性采样的主动学习方法,依据历史模型的预测差异来估计每个未标注样本对提高模型性能的潜在效用。... 传统的主动学习方法往往仅基于当前的目标模型来挑选样本,而忽略了历史模型所蕴含的对未标注样本预测稳定性的信息。因此,提出基于不稳定性采样的主动学习方法,依据历史模型的预测差异来估计每个未标注样本对提高模型性能的潜在效用。该方法基于历史模型对样本的预测后验概率之间的差异来衡量无标注样本的不稳定性,并挑选最不稳定的样本进行查询。在多个数据集上的大量实验结果验证了方法的有效性。 展开更多

关键词 主动学习 标注代价 不稳定性 后验概率 熵

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试论小学数学计算教学的方法和实践

10

作者 黄圣君 《求知导刊》 2016年第31期89-89,共1页

小学数学在进行基本的数字教学之后,下一步的主题就是计算教学.在小学数学教学过程中,计算教学注重学生计算能力的积累和锻炼,它的内容大致有加法、减法、乘法和除法四种,最初教学时教师需要通过一定的方法和技巧进行有效的引导和传授.... 小学数学在进行基本的数字教学之后,下一步的主题就是计算教学.在小学数学教学过程中,计算教学注重学生计算能力的积累和锻炼,它的内容大致有加法、减法、乘法和除法四种,最初教学时教师需要通过一定的方法和技巧进行有效的引导和传授.本文介绍了一些有关小学数学计算教学的方法和实践,从而集思广益,进行有效教学. 展开更多

关键词 小学数学 计算教学 方法 实践

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《祖先的歌声》

11

作者 黄圣君 《广播歌选》 2012年第2期26-27,共2页

STORY:以壮族故事——神'三宝'的传说(嘹歌由来的故事)为蓝本创作的歌曲,《祖先的歌声》与《祖先的鼓声》相互呼应很好地体现了壮族平果嘹歌文化内涵和传说故事。展现了平果这片壮家热土丰富的人文情怀,以及对嘹歌艺术的热爱和... STORY:以壮族故事——神'三宝'的传说(嘹歌由来的故事)为蓝本创作的歌曲,《祖先的歌声》与《祖先的鼓声》相互呼应很好地体现了壮族平果嘹歌文化内涵和传说故事。展现了平果这片壮家热土丰富的人文情怀,以及对嘹歌艺术的热爱和传承精神。 展开更多

关键词 祖先 壮族 传说故事 三宝 人文情怀 文化内涵 平果 创作 歌曲 连长

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布洛陀传奇·祖先的鼓声

12

作者 黄圣君 《歌海》 2010年第5期120-120,共1页

关键词 布洛陀

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神“三宝”的传说·祖先的歌声

13

作者 黄圣君 《歌海》 2010年第5期126-126,共1页

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湛庐山天然马尾松群落多样性研究 被引量：1

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作者 李仁昌 郑临训 +1 位作者 陈明福 黄圣君 《林业勘察设计》 1995年第2期71-76,共6页

应用 Simpson 和 Shannon-Wiener 多样性指数、Hurlbert 种间相遇机率、群落的丰富度及均匀度指标测定了湛庐山马尾松多样性,并进行了对比研究。结果是 Simcpson 指数为0.9195～0.9723.Shannon-Wiener 指数为4.7653～5.5430,Hurlbert ... 应用 Simpson 和 Shannon-Wiener 多样性指数、Hurlbert 种间相遇机率、群落的丰富度及均匀度指标测定了湛庐山马尾松多样性,并进行了对比研究。结果是 Simcpson 指数为0.9195～0.9723.Shannon-Wiener 指数为4.7653～5.5430,Hurlbert 种间相遇机率为0.9195～0.9705,Simpson 均匀度为0.9306～0.9823,Shannon-Wiener 均匀度为0.7559～0.8538。物种多样性随生境条件渐好、海拔的递减以及群落结构的复杂程度而递增。物种多样性与群落结构有密切关系,它随均匀度、种间相遇机率的增大而增加。这项研究对马尾松群落的结构模式、演替方向等研究将有促进作用。 展开更多

关键词 湛庐山 马尾松群落 物种多样性

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候野射日

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作者 苏东升 黄圣君 《歌海》 2010年第5期123-123,共1页

关键词 射日

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主动学习研究进展 被引量：2

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作者 唐英鹏 黄圣君 《中国基础科学》 2022年第3期18-26,34,共10页

主动学习通过主动选择最有价值的样本进行标注来降低模型对训练数据的依赖。在我国发展新一代人工智能的背景下,大量学习任务面临着数据监督信息缺失、小样本问题严重和任务类型多等严峻挑战,迫切需要建立全面、高效和实用的高级主动学... 主动学习通过主动选择最有价值的样本进行标注来降低模型对训练数据的依赖。在我国发展新一代人工智能的背景下,大量学习任务面临着数据监督信息缺失、小样本问题严重和任务类型多等严峻挑战,迫切需要建立全面、高效和实用的高级主动学习方法体系。在此背景下,本文针对现有主动学习方法的局限开展了一系列研究工作。从主动学习中的“选”“标”“用”3个方面对相关工作进行总结综述。在“选”方面,提出一种结合信息量与代表性的采样方法,以及一种考虑学习难易度的样本选择方法;在“标”方面,提出一种面向视频推荐的跨模态标注方法;在“用”方面,针对实际标注任务中目标模型先验知识缺乏、大型多人标注任务“人等数据”等问题,提出了DUAL与AAL方法。最后,对主动学习未来的研究方向进行了展望。 展开更多

关键词 机器学习 主动学习 半监督学习 视频推荐 模型选择

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