摘要：图神经网络通过对图中节点的递归采样与聚合以学习节点嵌入,而现有方法中节点采样与聚合的模式较固定,对局部模式的多样性捕获存在不足,从而降低模型性能.因此,文中提出节点级自适应图卷积神经网络(Node-Level Adaptive Graph Convolutional Neural Network,NA-GCN).设计基于节点重要性的采样策略,自适应地确定各节点的邻域规模.同时,提出基于自注意力机制的聚合策略,自适应地融合给定邻域内的节点信息.在多个基准图数据集上的实验表明,NA-GCN在节点分类任务上具有较优性能.

摘要：流数据作为大数据的重要形式广泛存在于实际问题中,由于流数据中数据分布变化产生概念漂移,容易导致模型的泛化性能下降,且在实际应用问题中,数据标记成本较高,难以获得强监督的信息.针对以上问题,本文提出一种基于在线深度神经网络的弱监督概念漂移检测(Weakly supervised conceptual drift detection method based on online deep neural network,WSCDD)方法.该方法设计了一种在线深度神经网络模型,采用Hedge反向传播方法在线学习网络深度,并通过设计Dropout层在模型预测时引入随机性,利用蒙特卡罗方法量化深度神经网络模型的预测不确定性,通过自适应滑动窗口技术检测弱监督环境下概念漂移的发生,并使模型适应新的概念.实验结果表明,该方法可以准确检测数据流中概念漂移的发生,在漂移发生后能够快速收敛到新的数据分布,提高了学习模型的泛化性能.

摘要：深度图像信息是三维场景信息的重要组成部分,然而,由于采集设备的局限性和成像环境的多样性,深度传感器获取的深度图像往往分辨率较低、高频信息较少,限制了其在各种计算机视觉任务中的进一步应用。深度图超分辨率试图提高深度图的分辨率,是一项实用而有价值的任务。同一场景下的RGB图像分辨率高,纹理信息丰富,部分深度图超分辨率算法通过引入来自同一场景下的RGB图像提供指导信息,实现了算法性能的显著提升。然而,由于RGB图像和深度图之间的模态不一致,如何充分、有效地利用RGB信息辅助深度图像进行图像超分辨率重建仍然极具挑战。为此,提出了一种基于彩色图像高频信息引导的深度图超分辨率重建算法。具体地,设计了一个高频特征提取模块来自适应地学习彩色图像中的高频信息,以指导深度图边缘的重建。另外,设计了一个特征自注意力模块来获取特征之间的全局依赖,同时提取更深层次的特征,以帮助深度图细节信息的恢复。经过跨模态融合,重组深度图像特征和彩色图像引导特征,并使用多尺度特征融合模块融合不同尺度特征之间的空间结构信息,获取包含多级感受野的重建信息。最后,通过深度重建模块,恢复相应的高分辨率深度图。公开数据集上的实验结果表明所提方法在定量和定性两方面均优于对比方法,验证了所提方法的有效性。

摘要：较大规模的标注数据集中难免会存在标签噪声,这在一定程度上限制了模型的泛化性能。有序回归数据集的标签是离散值,但不同标签之间又有一定次序关系。虽然有序回归的标签兼有分类和回归标签的特征,但面向分类和回归任务的标签噪声过滤算法对有序标签噪声并不完全适用。针对此问题,提出了标签含噪时回归模型的Akaike泛化误差估计,在此基础上设计了面向有序回归任务的标签噪声过滤框架。此外,提出了一种鲁棒的有序标签噪声估计方法,其采用基于中位数的融合策略以降低异常估计分量的干扰。最后,该方法与所提框架结合形成了噪声鲁棒融合过滤(Robust Fusion Filtering,RFF)算法。在标准数据集和真实年龄估计数据集上均验证了算法的有效性。实验结果表明,在有序回归任务中,RFF算法性能优于其他分类和回归过滤算法,能够适应不同类型的噪声数据,并有效提升数据质量和模型泛化性能。

摘要：围绕目前三维点云目标检测中存在的特征提取不充分、困难(Hard)目标检测准确率低、模型泛化能力有待提高等问题,提出了一种新的单模态三维点云目标检测模型Myvoxel R-CNN,该模型由3个主要模块组成,分别是3D主干网络、2D鸟瞰区域建议网络(2D主干网络+区域建议网络(RPN))以及检测头,在3D主干网络中添加了多头自注意力模块和基于稀疏卷积的残差块,增强了3D主干网络的体素特征学习能力,捕获了更多数据和特征内部的相关性.设计了一个由注意力融合模块组成的2D主干网络,增加了原模型对2D特征的关注度.为了进一步增加所提出模型的泛化性,引入了一种新的数据增强方案——随机局部金字塔数据增强方法,以形状感知的方式生成增强对象样本.在KITTI数据集上,本模型对汽车Hard级别的检测精度AP 3D提升了约2.23%,此外简单(Easy)和中等(Moderate)类别分别提高了约0.60%和0.62%,对行人Easy级别的检测精度AP 3D、AP BEV分别提升了约0.62%和0.86%,Hard级别的AP 3D、AP BEV分别提升了约1.45%和1.53%,实验结果表明,Myvoxel R-CNN在KITTI数据集上的表现优于其他方法.

摘要：目前旅游产业信息化建设需要构建旅游自动问答系统,其中问句分类是问答系统的重要组成部分,传统问句类别体系角度单一,且传统分类模型对不平衡的问句数据集表现欠佳。针对这一问题,该文从问题主题和问句答案类型两个角度构建了旅游领域的问句类别体系架构,并提出多任务问句分类模型MT-Bert,在BERT上进行多任务训练,并加入自注意力机制,使用Softmax分类器,并设计了多任务融合损失函数。在山西旅游数据集的结果表明,MT-Bert在两种类别体系的微平均F1值分别为97.6%、91.7%,且避免了非平衡数据的预测失败问题,可以有效处理非平衡数据。

摘要：低光条件下捕获的人脸图像存在着噪声严重、对比度低等不足,极大影响了现有人脸检测器的准确性,另外,现有的低光图像检测算法欠缺小区域人脸信息的提取能力。为此,提出一种基于深度学习的两阶段人脸检测算法,即利用现有的低光图像增强算法对人脸图像进行增强后再进行检测。为提升检测算法对人脸信息的提取能力,设计一种新型的高低频通道特征交叉融合方法,该方法首先使用高低频通道特征可分离模块分离出不同尺度特征的高低频信息,然后对上述信息进行交叉融合,提升网络提取高频细节信息和低频色域信息的能力,进而提高检测网络的性能。对比试验和消融试验验证了该研究方法的有效性,试验结果表明该方法优于基准方法4.0%mAP。

摘要：事件抽取是一项重要的信息抽取任务,现有的事件抽取方法大多假设一个句子中仅出现一个事件,然而,在真实的场景下,重叠事件是难以避免的。文中提出了一种基于联合学习的语言粒度融合的重叠事件抽取方法。该方法设计了基于token数目逐层递增和逐层递减的策略,对不同语言粒度的片段进行表示,在此基础上,构建了渐进式语言粒度融合的句子表示。通过引入事件信息感知,建立了基于门控机制的语言粒度和事件信息融合的句子表示。最后,通过联合学习词间的片段关系和角色关系,实现对事件触发词、论元、事件类型和论元角色的判别。在FewFC和DuEE1.0-1数据集上进行了实验,所提LGFEE模型在事件类型判别任务上的F1值分别提高了0.8%和0.6%,在触发词识别、论元识别、论元角色分类任务上也获得了较高的召回率和F1值,验证了其有效性。

摘要：现有的多光谱行人检测算法大多是基于Faster R-CNN的两阶段检测或设置了锚框机制的一阶段检测,此类模型存在推理速度慢,检测准确率低等不足.为此,本文设计出一种基于一阶段无锚框检查算法YOLOX的多光谱行人检测算法.该算法将多模态特征提取解耦为特性特征提取和共性特征提取两阶段.针对基准特性特征提取网络学习能力不足、提取的语义信息和纹理细节信息不够丰富的问题,本文设计出一种多尺度特征增强(Multi-scale Feature Enhancement,MFE)模块,该模块可提取出特性特征图中丰富的语义和纹理细节信息.此外,本文使用基于差异性的特征融合方法来充分捕获两种模态的差异性特征信息.为证实本文方法的有效性和可行性,本文在KAIST数据集和FLIR数据集上进行了实验验证,实验结果表明本文所提方法可显著提高多光谱行人检测的性能.

摘要：视觉关系检测是在目标识别的基础上,进一步检测出目标之间的关系,属于视觉理解和推理的关键技术.然而,由于关系标签视觉上的相似性以及数据不平衡问题造成少样本的尾部关系检测召回率较低.为了提高尾部关系的检测效果,本文将关系标签进行粗细粒度划分构建了标签的层次结构表示,提出了基于标签层次结构的视觉关系检测模型.模型利用视觉关系之间的相似性以及数据带有的偏见性构建关系标签的层次结构表示,以此将关系区分为粗粒度关系和细粒度关系,使尾部关系在由粗粒度到细粒度的结构上获得更多的关注.同时,针对标签层次结构的性质设计其损失函数,该损失函数通过结构化信息逐层学习不同类别关系之间的差异,使模型更好的检测尾部细粒度关系.分别在公开数据集Visual Relationship Detection(VRD)和Visual Genome(VG)中验证了本文模型检测尾部关系的效果.与现有模型相比,在VRD数据集中平均召回率mR@20、mR@50和mR@100分别提高了0.62%、1.57%和2.47%;在VG数据集中,mR@20、mR@50和mR@100分别提高了0.67%、0.83%和1.15%.