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计算机科学
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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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    Grover量子搜索算法在"嵩山"超级计算机系统中的模拟

    杜帅岐刘晓楠廉德萌刘正煜...
    96-102页
    查看更多>>摘要：量子计算凭借其叠加性和纠缠性,具有强大的并行计算能力.然而,目前的量子计算机不能在保证大规模量子比特处于稳定叠加态的同时,进行干涉、纠缠等量子操作.因此,当前研究和推动量子计算的有效途径是使用经典计算机模拟量子计算.Grover量子搜索算法针对无序数据库搜索问题设计,将搜索的时间复杂度加速至开平方级,能加速机器学习中的主成分分析.因此,研究和模拟Grover算法,可以促进量子计算与机器学习结合领域的发展,为Grover量子搜索算法的应用以及量子机器学习在"嵩山"超级计算机系统中的模拟奠定基础.通过研究Grover量子搜索算法,模拟出了算法的量子线路.使用Toffoli量子门优化该量子线路,在减少了两个辅助量子比特的同时,提出了 Grover算法的通用量子线路.实验基于"嵩山"超级计算机系统的CPU+DCU异构体系,使用了 MPI多进程+HIP多线程的两级并行策略.通过调整辅助比特在量子线路中的位置,减少了 MPI进程间的通信;使用分片的方式传输数据依赖的量子态.对比串行版本,并行化的模拟算法取得了最高560.33倍的加速,首次实现了 31 qubits规模的Grover量子搜索算法.

    Grover量子搜索算法异构体系MPIHIP分片传输

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    超立方体在对称PMC模型下的g-好邻条件诊断度和g-额外条件诊断度

    涂远杰程宝雷王岩韩月娟...
    103-111页
    查看更多>>摘要：故障诊断在维持多处理器系统的可靠性中起到了至关重要的作用,而诊断度是系统诊断能力的一个重要度量参数.除经典诊断度外还有条件诊断度,如g-好邻条件诊断度、g-额外条件诊断度等.其中g-好邻条件诊断度是在每个无故障顶点至少有g个无故障邻点的条件下定义的一种条件诊断度,g-额外条件诊断度是在每个无故障分支包含超过g个顶点的条件下定义的一种条件诊断度.故障诊断需要在特定的诊断模型下进行,如PMC模型、对称PMC模型等.对称PMC模型是在PMC模型的基础上通过添加两个假设而提出的一种新的诊断模型.n维超立方体因具有多种优越性质而被研究者们广泛研究.目前有不少在PMC模型下的诊断度研究,但缺乏在对称PMC模型下的诊断度研究.文中首先证明了超立方体在对称PMC模型下的 好邻条件诊断度的上界和下界,当n≥4且0≤g≤n-4时上界为2g+1(n-g-1)+2g-1,当g≥0且n≥max{g+4,2g+1-2-g-g-1}时下界为(2n-2g+1+1)2g-1+(n-g)2g-1-1.还证明了超立方体在对称PMC模型下的g-额外条件诊断度的上界和下界,当n≥4且0≤g≤n-4时上界为2n(g+1)-5g-2C2g-2,当n≥4且0≤g≤min{n-4([)2/3n(])}时下界为3/2n(g+1)-g-5/2C2g+1-1.最后通过模拟实验验证了相关理论结果的正确性.

    互连网络超立方体系统级诊断对称PMC模型条件诊断度

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    基于MLIR的FP8量化模拟与推理内存优化

    徐金龙桂中华李嘉楠李颖颖...
    112-120页
    查看更多>>摘要：随着目标检测模型和语言大模型的迅速发展,网络模型正变得越来越庞大.为了更好地在端侧硬件上进行模型部署,通常采用模型量化技术对模型进行压缩.现有的模型量化策略主要基于FP16,BF16和INT8等类型实现.其中,8bit数据类型在降低推理内存占用与部署开销方面最为显著,但INT8类型依赖特定的校准算法,未能很好地处理动态范围大、离群点多的模型.FP8类型能够更好地拟合神经网络中的数据分布,同时具有多种数制,可在表达范围和表达精度上灵活调整.然而,当前MLIR系统缺乏对FP8类型量化的支持.为此,提出了一种基于MLIR系统的FP8量化模拟策略,包含FP8E4M3和FP8E5M2两种数制,通过对网络中的算子进行量化模拟,评估FP8两种数制对模型推理精度的影响.同时,针对推理引擎中存在的内存分配冗余问题,提出了一种基于定义使用链的内存复用策略,使得模型推理过程中的内存占用峰值进一步减小.实验选取了典型的Yolov5s和Resnet50模型进行测试,结果表明相较于现有的INT8量化策略,FP8量化策略能够保持更好的模型精度,同时不依赖特定校准算法,部署更为简便.在模型精度上,测试用例分别达到了 55.5％和77.8％的准确度,经过内存复用优化,内存占用峰值降低了约15％～20％.

    模型压缩深度学习编译器FP8量化MLIRYolov5s模型

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    一种用于视觉跟踪的低秩上下文感知的相关滤波器

    苏银强王宣王淳李充...
    121-128页
    查看更多>>摘要：基于DCF的目标跟踪方法在保持实时运行时,由于在精度和鲁棒性之间实现了很好的权衡而备受关注.但是,当出现遮挡、移出视野、平面外旋转等干扰时,现有跟踪器仍面临着模型漂移甚至跟踪失败的情况.为此,提出了一种基于低秩上下文感知的相关滤波器LR_CACF.具体来说,在滤波器学习阶段,直接将目标及其上下文信息集成到DCF框架中,以更好地将目标从背景中鉴别出来;同时,对跨帧视频施加低秩约束以强调时序平滑性,使得学习的滤波器处于一个低维的鉴别流行上,进一步提高了跟踪性能;然后,利用ADMM实现滤波模型的高效优化;此外,针对模型失真的问题,启动多模态检测机制来识别响应图的可靠性,当反馈不可靠时,滤波器停止训练,同时扩大搜索区域,并采用区域重叠的方法重新捕获目标.在OTB-50,OTB-100和DTB70数据集上进行了大量实验,实验结果表明,相对于基线SAMF_CA,在DP方面,LR_CACF分别获得了6.9％,4.0％和7.1％的增益,AUC分别提高了 3.6％,2.7％和5.4％.基于属性分析的结果表明,LR_CACF尤其擅长处理遮挡、移出视野、平面外旋转、低分辨率和快速运动等场景.

    视觉跟踪相关滤波低秩约束上下文感知重检测

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    艺术美感增强的图像任意风格迁移

    李鑫普园媛赵征鹏李煜潘...
    129-139页
    查看更多>>摘要：目前的研究表明,通用风格迁移取得了显著成功,即能将任意视觉风格迁移到内容图像.然而,在图像任意风格迁移的评价维度中,只考虑语义结构的保留度和风格图案的多样性是不全面的,还应将艺术美感纳入考量范围.现有方法普遍存在艺术美感不自然的问题——表现为风格化图像中会出现不和谐的图案和明显的伪影,很容易与真实的艺术作品区分开来.针对该问题,提出了一种艺术美感增强的图像任意风格迁移方法.首先,设计了一个多尺度艺术美感增强模块,通过提取不同尺度的风格图像特征,改善了风格化图案不和谐的问题;同时,设计了一个美感风格注意力模块,使用通道注意力机制,根据艺术美感特征的全局美感通道分布自适应地匹配并增强相应的风格特征;最后,提出了一个协方差变换融合模块,将增强后的风格特征的二阶统计数据迁移到对应的内容特征上,在很好地保留内容结构的同时实现了美感增强的风格迁移.通过与4种最新的风格迁移方法进行定性比较,同时进行消融实验,分别验证了所提模块与所加损失函数的有效性;在5项定量指标的对比中,有4项取得最优分数.实验结果表明,所提方法可以生成艺术美感更和谐的风格迁移图像.

    图像风格迁移艺术美感通道注意力协方差变换特征融合

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    首届CCF数字孪生大会在沈阳落幕

    CCF微信公众号
    139页
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    基于演化多目标聚类的SAR图像变化检测

    周宇杨俊岭党可林
    140-146页
    查看更多>>摘要：基于合成孔径雷达(SAR)图像的变化检测是遥感领域中一项具有挑战性的任务,如何在噪声鲁棒性和有效保留细节之间取得平衡是一个迫切需要解决的问题.然而,大多数SAR图像变化检测方法为了更好地抑制斑点噪声,不可避免地会在一定程度上丢失图像细节.为了解决这一问题,提出了一种基于演化多目标聚类的SAR图像变化检测多目标聚类算法,将变化检测问题转化为一个多目标优化问题.该方法同时构建了两个相互冲突的目标,即分别基于原始差异图与噪声滤波后差异图的聚类能量函数,并用基于分解的演化多目标优化算法MOEA/D对以上目标函数进行优化,实现对差异图不变区域与变化区域的聚类.利用该技术可得到一组变化检测图,用户可以根据自己的需求选择合适的结果.最后,在两个SAR图像数据集上进行了充分的实验,结果表明了该方法的有效性.

    SAR图像变化检测斑点噪声图像细节多目标优化聚类

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    面向文本识别的小样本阴影消除方法

    王笳辉彭光灵段亮袁国武...
    147-154页
    查看更多>>摘要：阴影消除是计算机视觉领域中面对阴影场景的重要任务,旨在检测和消除图像中的阴影区域.由于图像编辑技术受到阴影图像质量的制约,现有方法利用其他任务中的知识和阴影特性来获得更加有效的特征向量,从而实现阴影消除.在带有文本内容的阴影图像中,由于文本颜色和形状等特征不同于前景和背景,因此可能将文本错误地检测为阴影的一部分进而导致错误的阴影消除结果.针对该问题,提出了一种面向文本识别的小样本阴影消除方法.在小样本目标检测基础框架模型中,利用被错误识别为阴影的文本特征生成基类数据和新类数据,增强对该类文本的特征学习;在部分检测框合并算法中,利用文本本身长宽比多样化、变化大的特性,以多个约束为前提合并结构相关性较强的检测框,实现对目标的正确框定.建立在真实数据与合成数据上的实验结果验证了所提方法的有效性.

    文本识别阴影消除阴影检测小样本学习目标检测

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    一种语义引导的神经网络关键数据路由路径算法

    朱富坤滕臻邵文泽葛琦...
    155-161页
    查看更多>>摘要：近年来,由于人工智能在各领域的普及,研究神经网络的可解释方法及理解神经网络的运作机理已经成为一个愈发重要的话题.作为神经网络解释性方法的一个分支,网络的路径可解释性受到了越来越多的关注.文中特别探讨了关键数据路由路径(Critical Data Routing Path,CDRP)这一面向网络路径的可解释方法.首先,通过 Score-CAM(Score-Class Activation Map)方法分析了 CDRP在输入域上的路径可视化归因,指出CDRP方法在语义层面的潜在缺陷.然后,提出了 一种语义引导的Score-CDRP方法,从方法机理上提升了 CDRP与原始神经网络的语义一致性.最后,通过实验从路径热力图可视化以及相应的预测与定位精度等角度验证了 Score-CDRP方法相较于CDRP的合理性、有效性和鲁棒性.

    计算机视觉深度神经网络神经网络可解释性特征可视化网络剪枝热力图

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    重参数化增强的双模态实时目标检测模型

    李允臣张睿王家宝李阳...
    162-172页
    查看更多>>摘要：无人机高空航拍的目标普遍尺寸小、特征弱,而且受复杂天候条件影响大,导致基于可见光或红外单模态图像的目标检测漏检、误检率较高.对此,提出了重参数化增强的双模态实时目标检测模型DM-YOLO.首先,采用通道拼接的方法融合可见光和红外图像,以极低的成本融合双模态图像的互补信息.其次,提出更加高效的重参数化模块并基于此构建了更加强大的骨干网RepCSPDarkNet,有效增强了骨干网对双模态图像的特征提取能力.然后,提出了多层次特征融合模块,通过多感受野卷积和注意力机制融合弱小目标的多尺度特征信息,增强了弱小目标的多尺度特征表示.最后,删除了对弱小目标检测基本不起作用的特征金字塔深层检测层,在检测精度保持不变的情况下,减小了模型规模.实验结果表明,在大规模的双模态图像数据集DroneVehicle上,DM-YOLO的检测精度比基准YOLOv5s高出2.45％,且优于规模相当的YOLOv6和YOLOv7模型,有效提高了复杂光照条件下目标检测的准确性和鲁棒性,同时检测速度达到82FPS,可满足实时检测的需求.

    重参数化双模态实时目标检测多尺度特征注意力机制

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