首页期刊导航|光电子·激光
期刊信息/Journal information
光电子·激光
光电子·激光

巴恩旭

月刊

1005-0086

baenxu@public.tpt.tj.cn；　baenxu@263.net

022-23679707

300191

天津市南开区红旗南路263号

光电子·激光/Journal Journal of Optoelectronics·LaserCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊为专业技术性刊物。报道光电子、激光技术领域的研究成果，内容包括新型光电子器件、装置和材料、光电控制和检测、光存贮和光电信息处理、通讯和光纤应用技术光电集成技术、光计算和光学神经网络、激光加工和激光应用、光电生物医学等方面。
正式出版
收录年代

    联合特征细化和耐噪声对比学习的无监督行人重识别

    钱亚萍王凤随熊磊闫涛...
    762-770页
    查看更多>>摘要：针对无监督行人重识别(person re-identification,ReID)中行人特征表达不充分以及聚类过程产生噪声标签的问题,提出一种联合特征细化和耐噪声对比学习的无监督ReID方法.首先,为丰富无标记的行人表征,设计了非局部通道细化模块(non-local channel refinement module,NCRM)对关键特征信息进行加权强化,其融合了非局部通道的重要特征来捕获无标记数据的类间区别表征,形成更具有鉴别度的特征描述符.其次,考虑到特征的充分表达,采用广义均值(generalized mean,GEM)池化自适应调整参数来增强不同细粒度区域信息的提取能力.再次,为了减轻噪声标签对网络的负面影响,设计了耐噪声的动态对比均衡(dynamic contrastive equilibri-um,DCE)损失函数进行无监督联合学习.最终,在两个公共数据集上的实验结果验证了所提方法的有效性和先进性,mAP分别达到了 83.1％和71.9％,优于其他先进方法.

    行人重识别(ReID)无监督深度特征网络非局部通道细化模块(NCRM)耐噪声对比学习

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    基于U-Net的两阶段SPECT骨显像降噪方法研究

    余泓罗仁泽陈春梦郭亮...
    771-784页
    查看更多>>摘要：进行单光子发射计算机断层成像(single-photon emission computed tomography,SPECT)骨显像检查时,为减少给病人带来的辐射伤害,医师常会减轻辐射剂量,导致骨显像信噪比、分辨率较低,严重影响诊断以及病灶自动检测效果.为提升骨显像质量,提出了一种基于U-Net的两阶段SPECT骨显像降噪方法.首先,设计了一种U-Net噪声估计网络来快速估计每张骨显像的噪声水平,为主干降噪网络提供噪声先验知识.其次,主干降噪网络同样以U-Net为基础框架,同时结合多尺度特征融合、通道-空间注意力机制结构来增强网络的噪声特征提取能力,预测出噪声图.最后,通过残差学习得到降噪骨显像.同时,为解决使用均方误差(mean square error,MSE)损失函数的重建图像过于平滑的问题,设计了一种复合损失函数,保留骨显像的原有细节信息.实验中,向训练集中的骨显像施加不同噪声水平进行数据扩充,并且采用迁移策略解决模型过拟合问题.结果表明,与目前主流算法相比,所提出的降噪方法能够有效降低骨显像噪声,并且保留病灶细节特征.此外,通过盲降噪能够改善原骨显像质量、提升病灶自动分割效果.

    SPECT骨显像深度学习噪声水平注意力机制残差学习

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    投稿须知

    封4页
      原文链接:
    • 万方数据