模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能
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2023年 36卷 4期 刊出日期 2023-04-25
论文与报告
综述与评论
研究与应用
 
论文与报告
287 基于拓扑信息和属性信息协同对比的自监督异质图神经网络模型
李超, 孙国义, 闫页宇, 段华, 曾庆田
异质图神经网络模型能够充分挖掘异质图的复杂结构和丰富语义,但在模型构建过程中,属性信息和拓扑信息之间存在相互干扰,致使模型的表达能力减弱.因此,文中提出基于拓扑信息和属性信息协同对比的自监督异质图神经网络模型.首先,在拓扑视角和属性视角下分别学习目标节点的表示.然后,利用协同对比算法优化两个视角下的节点表示,降低拓扑信息和属性信息之间的相互干扰.同时,在模型的自监督训练过程中,提出元路径条数与节点拓扑相似度融合的正样本生成方法.在真实数据集上的实验表明,文中模型性能较优.具体模型代码见https://github.com/sun281210/HGTA.
2023 Vol. 36 (4): 287-299 [摘要] ( 548 ) [HTML 1KB] [PDF 917KB] ( 419 )
300 基于噪声对比估计的权重自适应对抗生成式模仿学习
关伟凡, 张希
传统模仿学习需满足专家样本均为质量极高的最优专家样本,这一限制条件既提高数据的采集难度也限制算法的应用场景.由此,文中提出基于噪声对比估计的权重自适应对抗生成式模仿学习算法(Weight Adaptive Generative Adversarial Imitation Learning Based on Noise Contrastive Estimation, GLANCE),在专家样本质量不一致的任务场景下可保持较高性能.首先,使用噪声对比估计训练特征提取器,改善次优专家样本特征分布.然后,为专家样本设定可学习权重系数,并对基于权重系数重分布后的样本执行对抗生成式模仿学习.最后,基于已知相对排序的评估数据计算排序损失,通过梯度下降法优化权重系数,改善数据分布.在多个连续控制型任务上的实验表明,专家样本质量不一致时,GLANCE仅需要获取专家样本数据集上5%数据作为评估数据集,就可以达到较优的性能表现.
2023 Vol. 36 (4): 300-312 [摘要] ( 284 ) [HTML 1KB] [PDF 1850KB] ( 447 )
313 基于编码特征学习的3D点云语义分割网络
佟国峰, 刘永旭, 彭浩, 邵瑜渊
目前点云语义分割已广泛应用到自动驾驶、虚拟现实等多个领域,但现阶段点云分割算法无法提取较完整的空间结构信息,难以解释每个点编码信息的问题.针对此缺陷,文中提出基于编码特征学习的3D点云语义分割网络.首先,在引入角度信息和增强特征的基础上构造局部特征编码器(Local Feature Encoder, LFE),学习较完整的局部空间结构,缓解相似物体错分割问题.然后,设计混合池化聚合模块(Mixed Pooling Polymerization, MPP),聚合粗犷特征和精细特征,同时保证点云的排序不变性.最后,采用多尺度特征融合,充分利用编码层不同尺度特征,实现准确的语义分割.在两个大型基准数据集S3DIS和SemanticKITTI上的实验表明文中网络的优越性.
2023 Vol. 36 (4): 313-326 [摘要] ( 372 ) [HTML 1KB] [PDF 2496KB] ( 369 )
综述与评论
327 基于深度学习的RGB-T目标跟踪技术综述
张天路, 张强
RGB-热红外(RGB-Thermal, RGB-T)模态目标跟踪旨在利用RGB和热红外数据的互补性实现目标的稳健跟踪.目前基于深度学习的RGB-T目标跟踪前沿成果较多,但缺少系统且全面的综述性文献.因此,文中首先阐述RGB-T目标跟踪面临的挑战,分析总结目前主流的基于深度学习的RGB-T目标跟踪算法.具体来说,根据采用的基线(Baseline)方法不同,将已有方法划分为基于多域网络(Multi-domain Network, MDNet)的目标跟踪算法,基于孪生网络(Siamese Network)的目标跟踪算法和基于判别式相关滤波(Discriminative Correlation Filter, DCF)的目标跟踪算法.然后,介绍RGB-T目标跟踪任务中常用的数据集和评价指标,并在常用数据集上对比已有算法.最后,指出RGB-T目标跟踪领域未来可能的发展方向.
2023 Vol. 36 (4): 327-353 [摘要] ( 593 ) [HTML 1KB] [PDF 4635KB] ( 524 )
研究与应用
354 多特征融合短会话推荐模型
夏鸿斌, 黄凯, 刘渊
多数会话推荐系统研究都聚焦于长会话推荐而忽略短会话.但是在实际情况下,短会话信息却占据大多数.由于短会话包含的信息有限,如何从短会话中学习更丰富的用户偏好和更精确地找到相似上下文会话成为一个急需解决的问题.为此,文中提出多特征融合短会话推荐模型.首先,通过邻域聚合和循环神经网络分别学习会话的节点特征和序列特征.再使用自定义的相似度计算公式检索当前用户历史会话和其他用户会话作为上下文,缓解短会话信息稀少的问题.然后,利用位置感知多头自注意力网络充分发掘会话的隐藏特征.最后,模型以多特征融合的当前会话为依据推荐下一个项目.在两个真实数据集上的实验表明文中模型在指标值上都较优.本文模型代码地址为http://github.com/ScarletHK/MFF-SRR.
2023 Vol. 36 (4): 354-365 [摘要] ( 262 ) [HTML 1KB] [PDF 700KB] ( 586 )
366 融合多感受野与注意力的太阳能电池缺陷生成算法
周颖, 裴盛虎, 陈海永, 颜毓泽
针对太阳能电池某些缺陷图像样本较少的问题,提出融合多感受野与注意力的太阳能电池缺陷生成算法,并将生成图像用于缺陷检测模型的训练.首先,构造双判别器的生成对抗网络,全局判别器与局部判别器分别关注图像中的全局信息与局部细节.然后,设计多感受野特征提取,与改进的注意力模块融合为多感受野注意力模块,用于设计生成器和判别器的网络结构.最后,在损失函数中加入结构相似性损失与峰值信噪比损失,用于训练生成器,并对生成图像进行均值滤波处理.在太阳能电池电致发光数据集上对3种不同尺度的缺陷图像进行生成实验,结果表明,3种缺陷生成图像的结构相似性指标与峰值信噪比指标都较高.此外,在利用生成的缺陷图像进行YOLOv7检测模型的训练后,3种缺陷的平均精度均值较高.
2023 Vol. 36 (4): 366-379 [摘要] ( 316 ) [HTML 1KB] [PDF 2933KB] ( 308 )
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　　　中国科学院合肥智能机械研究所
出版：科学出版社
 
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