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计算机科学
计算机科学

朱完元

月刊

1002-137X

jsjkx12@163.com

023-63500828

401121

重庆市渝北区洪湖西路18号

计算机科学/Journal Computer ScienceCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊的读者对象是：大专院校师生，从事计算机科学与技术领域的科研、生产人员。办刊宗旨是：坚持“双百”方针，活跃计算机科学与技术领域的学术气氛，重点报导国内外计算机科学与技术的发展动态，为我国的计算机科学与技术立于世界之林、达到国际先进水平奋斗而矢志不渝。
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    一种自适应去噪保真的无监督暗光图像增强模型

    高仁郝世杰郭艳蓉
    147-154页
    查看更多>>摘要：暗光环境下成像往往受到低照度和成像噪声等多种因素干扰,所得图片的视觉质量往往较低.当前各类暗光增强方法多侧重于改善可视度,却常忽略了保持增强结果真实感这一同样重要的目标.为解决该问题,提出了一种自适应去噪保真的无监督暗光图像增强方法,旨在高效便捷地实现改善图像可视度和去噪保真两个目标.模型由暗光增强阶段和去噪保真阶段组成.在暗光增强阶段,构建无监督图像分解模块和光照增强模块,实现改善可视度的目标;在去噪保真阶段,基于前一阶段所得的光照分布来自动构造成对训练数据,驱动去噪模块抑制原本昏暗处的噪声并保持原本明亮处的细节,实现增强结果保真的目标.实验结果表明,相比其他暗光增强方法,所提方法在改善可视度和去噪保真之间能够取得良好的均衡.该模型无须事先采集或准备"昏暗-明亮"成对图像来进行训练,且具有较小的模型尺寸和较快的计算速度,实用性良好.

    暗光图像光照增强噪声抑制图像分解

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    外观融合运动感知的运动目标分割算法

    徐邦武吴秦周浩杰
    155-164页
    查看更多>>摘要：现实场景中的运动目标分割旨在分割当前场景下的运动物体,对于许多计算机视觉应用有着至关重要的作用.现有的运动目标分割算法大多通过2D光流图中的运动信息来分割运动物体,然而,这些方法还存在一些问题.当运动物体在极面内运动或者其3D运动方向和背景一致时,很难通过光流图分割得到;另外,错误的光流预测也会影响分割的结果.为了解决以上问题,提出了不同的运动代价,以提升运动目标分割的正确率.针对和背景共线或共面运动的物体,设计均衡重投影代价和多角度光流对比代价,通过运动物体的2D光流与背景2D光流的差异来检测运动物体.针对自我运动退化,设计差异单应性代价.最后,提出了一种基于外观融合的运动感知结构,以分割各种场景下的运动物体.采用多模态共同注意力门控,更有效地捕获运动特征和外观特征的关系,以促进外观特征和运动特征更好地交互.此外,为了突出运动的物体,提出了多层运动注意力模块,以减少冗余的外观特征对结果的影响.实验结果表明,所提方法在KITTI,JNU-UISEE,KittiMoSeg和Davis-2016数据集上均能获得较优的运动目标分割结果.

    运动目标分割均衡重投影代价多角度光流对比代价多模态共同注意力门控多层运动注意力模块

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    多尺度特征融合的遥感图像目标检测方法

    张洋夏英
    165-173页
    查看更多>>摘要：遥感图像目标检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向,广泛运用在军事和民用领域.遥感图像中的目标具有尺度多样、密集排列和类间相似等特点,使得用于自然图像的目标检测方法在遥感图像目标检测中存在较多漏检和误检等现象.针对这一问题,在YOLOv5的基础上,提出一种基于多尺度特征融合的遥感图像目标检测方法.首先,在骨干网中引入融合多头自注意力的残差单元,通过该模块充分提取多层次特征信息,缩小不同尺度间的语义差异;其次,引入融合轻量级上采样算子的特征金字塔网络,用于获取高层语义特征和低层细节特征,通过特征融合的方式获得特征信息更丰富的特征图,从而提升不同尺度目标的特征分辨率.在公开数据集DOTA和NWPU VHR-10上评估了所提方法的有效性,相比基准模型,所提方法的准确率(mAP)分别提高了 1.5％和2.0％.

    遥感图像目标检测多尺度特征特征融合YOLOv5

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    基于级联U-Net的遥感影像道路分割和轮廓提取方法

    李余杨祥立张乐梁雅麟...
    174-182页
    查看更多>>摘要：针对基于深度学习的遥感图像道路信息提取模型往往只能输出单任务结果且多任务之间相关性利用不充分的问题,提出了 一种基于级联U-Net的道路语义分割和轮廓联合检测方法,将道路语义分割后的特征图与原始图像融合后进行道路轮廓的提取,实现道路语义分割和边界轮廓的联合训练.首先使用U-Net网络结构提取光学遥感图像丰富的层次化特征,通过级联结构将特征串联融合,分别用于提取道路的语义类别和边界轮廓.其次在每级U-Net结构中引入注意力机制模块,进行空间上下文信息和深层次特征提取,改善网络提取过程中出现的细节模糊现象.最后,使用骰子系数和交叉熵误差组成的联合损失函数进行多任务整体训练,实现深度学习模型对遥感图像中道路语义类别和边界轮廓的同时提取.通过在加拿大渥太华城市地区的光学遥感数据集上进行实验,基于级联U-Net的道路信息联合提取方法在分割指标上分别获得了 42％的精确度、58％的召回率、48.2％的F1分数以及71.6％的平均交并比,在道路检测指标上取得了 0.896的全局最佳阈值(ODS).结果表明,该模型在满足联合提取道路多任务信息的同时具有更优的检测精度.

    遥感影像道路分割轮廓提取级联U-Net注意力机制

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    CCF表彰2023年度CSP优秀单位

    182页
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    面向策略探索的强化学习与进化计算方法综述

    王尧罗俊仁周棪忠谷学强...
    183-197页
    查看更多>>摘要：强化学习与进化计算作为两类自然启发的学习范式,是当前求解策略探索问题的主流方法,两类方法的融合为策略探索问题的求解提供了通用解决方案.通过对比强化学习与进化计算,从强化学习与进化计算的基本方法、策略探索的基础方法分析、策略探索的融合式方法分析以及前沿挑战4个方面全面分析了策略探索问题的方法,以期能够为该领域的交叉融合研究带来启发.

    马尔可夫决策过程强化学习进化计算策略搜索元学习

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    基于标签信息融合与多任务学习的中文命名实体识别

    廖梦贾真李天瑞
    198-204页
    查看更多>>摘要：随着中文命名实体识别研究的不断深入,大多数模型关注融入词汇或字形信息来丰富特征表示,但是却忽略了标签信息.因此文中提出了一种融合标签信息的中文命名实体识别模型.首先,通过预训练模型BERT-wwm得到字符的嵌入表示,并将标签向量化,使用Transformer解码器结构将字符表示与标签表示进行交互学习,捕捉字符与标签的相互依赖关系,丰富字符的特征表示.为了促进标签信息的学习,构建了基于文本句的监督信号,增加了多标签文本分类任务,采用多任务学习的方式进行训练.其中,命名实体识别任务采用条件随机场进行解码预测,多标签文本分类任务采用双仿射机制进行解码预测,两任务共享除解码层以外的所有参数,保证了不同的监督信息反馈到每个子任务.在公开数据集MSRA,Weibo和Resume上进行了多组对比实验,分别获得了 95.75％,72.17％,96.23％的F1值.与多个基准模型相比,所提模型的实验效果有一定的提升,证明了该模型的有效性与可行性.

    命名实体识别标签信息注意力机制双仿射机制预训练模型

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    基于依赖类型剪枝的双特征自适应融合网络用于方面级情感分析

    郑诚石景伟魏素华程嘉铭...
    205-213页
    查看更多>>摘要：现有的模型将基于依赖树的图神经网络用于方面级情感分析,一定程度上提升了模型的分类性能.然而,由于依赖解析技术的限制,语法解析结果的不精确导致依赖树存在大量噪声,使得模型的性能提升有限.此外,一些句子本身并不符合标准的句法结构.以往的研究以同样的置信度利用句法信息和语义信息,没有充分考虑它们对于确定方面词极性的贡献的不同,导致模型在相应的数据集上性能较差.为了克服这些困难,文中提出了一种基于依赖类型剪枝的双特征自适应融合网络.具体来说,该模型使用一种新型的混合方法,命名为依赖关系类型剪枝和邻接矩阵平滑,来缓解句法解析产生的噪声.此外,该模型通过双特征自适应融合模块充分考虑句子的句法信息的可用程度,以一种更灵活的方式将句法特征和语义特征结合起来用于方面级情感分析.在5个公开可用的数据集上进行广泛的实验,结果证明了该方法明显优于基线模型.

    方面级情感分析图神经网络依赖类型剪枝双特征自适应融合深度学习自然语言处理

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    基于可变生成概率和多差分柯西变异的均衡优化算法

    李克文牛小楠李国庆崔雪丽...
    214-225页
    查看更多>>摘要：针对标准均衡优化算法(EO)存在全局搜索和局部搜索的平衡能力不足以及易陷入局部最优的问题,提出了一种基于可变生成概率和多差分柯西变异的均衡优化算法(Variable generation probability and multi-difference Cauchy variation equilib-rium optimization algorithm,VDEO).首先,结合Tent混沌映射增加初始化种群的多样性,为寻优提供基础;其次,引入可变的生成概率代替原始的固定值,使算法在迭代前期增加全局搜索能力,后期关注求解精度,以提升全局搜索和局部搜索的平衡能力;最后,融合多种差分策略和柯西变异帮助寻优过程跳出局部最优.针对包含单峰、多峰和固定维多峰在内的15个基准测试函数和 CEC2022 测试函数,将 VDEO 在多种维数下与 EO,GWO,WOA,SCA,MFO,AOA,AVOA,BWO,AH A,POA 这10个启发式算法进行仿真对比实验,并对基准测试函数的实验结果进行Wilcoxon秩和检验,实验结果表明,VDEO实现了更好的全局搜索和局部搜索的平衡,并具有更好的跳出局部最优的能力以及更高的收敛精度.

    均衡优化算法混沌映射生成概率差分变异柯西变异

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    航母航空保障作业中异质群体的动态路径规划算法

    孙迪迪李超超
    226-234页
    查看更多>>摘要：航母保障作业中路径规划任务存在着场景高动态性以及智能体的强异质性问题,传统的全局路径规划算法虽然能获得全局最优的结果,但无法适应高度动态变化的场景,且不能很好解决智能体的异质性所带来的安全性问题;当前的局部路径规划算法能够很好地解决智能体体型差异,但是异质群体行为控制表示难以统一表达.为了解决以上问题,提出了一种航母航空保障作业中的异质群体的动态路径规划算法.首先,将优化的全局和局部路径规划算法融合,解决航空保障作业场景的高动态性问题,根据动态环境信息及时调整路径,并充分考虑场景的高动态性给异质智能体带来的安全性问题.然后,该方法考虑异质智能体不同的行为特性,在局部碰撞避免过程中采用基于运动学特性的异质智能体行为控制模型.最后,以美国尼米兹号航母为例,使用UE4进行仿真实验,从路径长度、平滑度、安全性和避障能力等方面对该算法进行了评价.仿真实验结果表明,与其他路径规划算法相比,所提算法不仅可以生成航母甲板异质群体的安全路径,还能够满足异质群体在动态航空保障作业场景中的应用需求.

    A*算法路径规划异质智能体GAMMA算法行为控制

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