TRANSFORM

作品数：1369被引量：2243H指数：16
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融合快速边缘注意力的Transformer跟踪算法
《计算机工程与应用》2025年第1期221-231,共11页薛紫涵 葛海波 王淑贤 安玉 杨雨迪 
陕西省自然科学基金(2011JM8038);陕西省重点产业创新链(群)项目(S2019-YF-ZDCXL-0098)。
针对长期目标跟踪中出现模型退化和跟踪漂移的问题,提出了一种融合快速边缘注意力的Transformer跟踪算法TransFEA(fast edge attention on Transformer)。使用ResNet-50作为Siamese网络的骨干网络,并在其每个残差块后端引入注意力网络...
关键词：Transformer网络 边缘注意力网络 快速注意力网络 多层感知器 
改进的密集视频描述Transformer译码算法
《计算机工程与应用》2024年第17期89-97,共9页杨大伟 盘晓芳 毛琳 张汝波 
国家自然科学基金(61673084);辽宁省自然科学基金(20180550866,2020-MZLH-24)。
当Transformer应用于密集视频描述时,历史文本特征会对后续文本生成产生干扰,难以捕捉视频动态信息从而影响描述的连贯性和准确性。为保持上下文一致性的同时又能缓解历史文本干扰,提出改进的密集视频描述Transformer译码算法(D-Uformer...
关键词：密集视频描述 Transformer网络 译码 前馈神经网络 跳跃连接 
改进CRNN网络的直播弹幕文本识别
《计算机工程与应用》2024年第15期143-149,共7页张荣泽 王修晖 
国家重点研发计划课题(2021YFC3340402)。
在直播带货场景中,通过分析消费者发送的弹幕信息,能够在一定程度上反映出当前商品的实际评价是否与主播的描述一致,对直播行业中假冒伪劣产品的监管具有重要指导意义。针对弹幕文本识别的特殊性,提出了一种基于改进CRNN(convolutional ...
关键词：文本识别 深度学习 循环卷积网络 Transformer模型 
自适应Transformer网络下的单幅图像去雾方法
《计算机工程与应用》2024年第3期237-245,共9页金海波 马琳琳 田桂源 
国家自然科学基金面上项目(62173171)。
针对现有图像去雾方法对不同雾浓度的雾处理不完善、颜色失真、细节恢复不佳等问题,提出一种基于自适应Transformer的单图像去雾方法。该方法包括编码器、自适应Transformer、解码器三个模块。编码器将输入的图像进行局部特征提取,得到...
关键词：图像去雾 TRANSFORMER 特征提取 注意力机制 
融合因果注意力Transformer模型的股价预测研究被引量：7
《计算机工程与应用》2023年第13期325-334,共10页任佳屹 王爱银 
国家社会科学基金(18BJL072)。
股票价格预测是金融研究和量化投资共同关注的重点话题,近年来利用深度学习技术揭示股票市场的行情规律成为研究热点。现有股票价格预测深度学习模型多数仅研究时间点数据,这种结构上的缺陷导致其不能反映出特征因子的累积作用对股价的...
关键词：股票价格预测 时间序列 深度学习 TRANSFORMER 注意力机制 
张量时间序列预测T-Transformer模型被引量：5
《计算机工程与应用》2023年第11期57-62,共6页李文 陈佳伟 刘瑞雪 侯玉国 杜守国 
国家自然科学基金(12171310);上海市领军人才项目;上海对外经贸大学研究生科研创新培育项目。
张量时间序列呈现了多个时间序列随着时间变化协同演化的特征,张量时间序列预测已成为一个重要的问题。针对张量时间序列的高维特征,提出了基于Transformer的张量时间序列预测方法T-Transformer,将张量运算和Transformer共同集成到一个...
关键词：张量时间序列 张量向量化 注意力机制 Transformer模型 时间序列预测 
利用跨模态调制的多模态情感分析被引量：1
《计算机工程与应用》2023年第10期171-179,共9页程子晨 李彦 葛江炜 纠梦菲 张敬伟 
如何对模态进行有效表示和对模态间信息进行高效融合,一直是多模态情感分析领域的一个热点问题。已有研究大都以Transformer为基础,对其中自注意力模块进行改进以达到跨模态融合的效果。但基于Transformer的融合方式往往忽略了不同模态...
关键词：多模态情感分析(MSA) Transformer模型 跨模态调制 模态门控网络 
CoT-TransUNet:轻量化的上下文Transformer医学图像分割网络被引量：11
《计算机工程与应用》2023年第3期218-225,共8页杨鹤 柏正尧 
云南省重大科技专项计划(202002AD080001)。
针对以往医学图像分割网络中卷积的感受野太小以及Transformer的特征丢失问题,提出了一种端到端的轻量化上下文Transformer医学图像分割网络(lightweight context Transformer medical image segmentation network,CoT-TransUNet)。该...
关键词：医学图像分割 上下文Transformer网络 级联上采样器 轻量化 
非自回归翻译模型在蒙汉翻译上的应用被引量：2
《计算机工程与应用》2022年第12期310-316,共7页赵旭 苏依拉 仁庆道尔吉 石宝 
国家自然科学基金(61966028,61966027)。
当前大多数机器翻译模型都属于自回归模型,不支持解码器并行生成翻译结果,且生成速率过低。针对当前自回归模型中存在的问题,基于Transformer和非自回归Transformer(non-autoregressive Transformer,NAT)的翻译模型进行实验,对蒙汉语料...
关键词：Transformer模型 NAT模型 知识蒸馏 跨语言词嵌入 
频域选择性压缩采样的数字预失真计算优化被引量：1
《计算机工程与应用》2015年第20期102-106,共5页张烈 冯燕 李琳 
为了节省数字预失真的计算量提高迭代速度,提出一种基于频域选择性压缩采样的数字预失真计算量优化方法,降低数字预失真的矩阵计算部分计算量,使数字预失真单次迭代速度显著提升。仿真中使用10 MHz正交频分复用(OFDM)信号通过快速傅里...
关键词：功率放大器 数字预失真 压缩采样 快速傅里叶变换 计算量优化 Digital Pre-Distortion(DPD) Fast FOURIER Transform(FFT) 
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