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作品数：4901被引量：8367H指数：28
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具有跨尺度Transformer的高效多视图立体网络
《计算机工程》2024年第11期266-275,共10页王思成 江浩 陈晓 
国家自然科学基金(62101273);东南大学移动通信国家重点实验室开放研究基金资助(2022D10)。
现有深度多视图立体(MVS)方法将Transformer引入级联网络,以实现高分辨率深度估计,从而实现高精确度和完整度的三维重建结果。然而,基于Transformer的方法受计算成本的限制,无法扩展到更精细的阶段。为此,提出一种新颖的跨尺度Transfor...
关键词：多视图立体 特征匹配 Transformer网络 注意力机制 三维重建 
基于空间传播的多视图三维重建
《计算机工程》2024年第7期293-302,共10页张锡英 孙守东 于海浩 边继龙 
国家自然科学基金青年项目(6210114);黑龙江省哲学社会科学研究规划项目(21TQB117)。
针对多视图三维重建任务中点云完整性欠佳的问题,提出一种基于空间传播的多视图深度估计网络(SPMVSNet)。引入空间传播思想用于复杂条件下的稠密点云重建,并分别设计基于空间传播的混合深度假设策略和空间感知优化模块。混合深度假设策...
关键词：立体视觉 空间传播 稠密点云重建 注意力机制 深度估计 
基于多样性与一致性的单步多视图聚类被引量：1
《计算机工程》2024年第5期51-61,共11页胡傲然 陈晓红 
国家自然科学基金(11971231,12111530001)。
随着数据采集技术的发展,多视图数据变得越来越常见。与单视图数据相比,多视图数据包含更丰富的信息,通常用一致性与多样性来刻画。现有基于图的多视图聚类方法大多只关注视图间的一致性信息,忽视了视图间的多样性信息,并且图的构建与...
关键词：多视图学习 多视图聚类 谱聚类 谱旋转 一致性 多样性 
融合注意力机制的多视图卷积手势识别研究被引量：2
《计算机工程》2024年第3期208-215,共8页袁文涛 卫文韬 高德民 
国家自然科学基金(62002171);江苏省自然科学基金(BK20200464)。
基于表面肌电信号(sEMG)的手势识别在人机交互中发挥着重要作用,然而,由于sEMG具有非线性和随机性,因此提升基于稀疏多通道sEMG的手势识别准确率难度较高。提出一种融合注意力机制的多视图卷积手势识别模型。首先使用200 ms滑动窗口提...
关键词：表面肌电信号 手势识别 特征提取 注意力机制 多视图卷积 
动态场景下基于语义分割的视觉SLAM方法被引量：1
《计算机工程》2024年第3期242-249,共8页杜晓英 袁庆霓 齐建友 王晨 杜飞龙 任澳 
国家自然科学基金(52165063,52065010);贵州省科技厅资助项目([2022]重点024,[2022]一般140,[2023]一般094,[2023]一般025);贵州大学实验室开放资助项目(SYSKF2023-089)。
针对在动态场景下视觉同步定位与建图(SLAM)鲁棒性差、定位与建图精度易受动态物体干扰的问题,设计一种基于改进DeepLabv3plus与多视图几何的语义视觉SLAM算法。以语义分割网络DeepLabv3plus为基础,采用轻量级卷积网络MobileNetV2进行...
关键词：DeepLabv3plus网络 视觉同步定位与建图 多视图几何 动态场景 语义地图 
基于单-多视图优化的足球球员三维姿态和体型估计
《计算机工程》2024年第3期200-207,共8页谢欢 刘纯平 季怡 
江苏省高等学校自然科学研究重大项目(19KJA230001);江苏高校优势学科建设工程资助项目。
足球比赛场景的三维重建有助于观众自由切换视角,增加了互动性和沉浸感。针对足球比赛场景中的足球球员,提出一种三维姿态和体型估计方法。对球员的多视图图像使用训练好的部分注意力回归的三维人体估计(PARE)模型生成初始的三维姿态和...
关键词：三维姿态和体型估计 参数化人体模型 单-多视图优化 反向传播 蒙皮多人线性模型 
基于多视图融合跨层对比学习的推荐算法
《计算机工程》2024年第1期120-128,共9页顾嘉静 杨丹 聂铁铮 寇月 
国家自然科学基金(62072084,62072086);辽宁省教育厅科学研究项目(LJKMZ20220646)。
现有基于图对比学习的推荐模型在图数据增强方面通常只采用一种视图增强方法,忽略了单一方法存在的局限性,在对比学习方面通常只对比同一节点的一对视图,未充分利用各个视图不同的层嵌入。为此,提出一种基于多视图融合跨层对比学习的推...
关键词：图神经网络 对比学习 视图增强 多视图融合 推荐算法 
基于加权张量低秩约束的多视图谱聚类被引量：1
《计算机工程》2024年第1期129-137,共9页刘思慧 高全学 宋伟 谢德燕 
国家自然科学基金面上项目(61875130,62175159);山东省自然科学基金面上项目(ZR202102180986);广东省自然科学基金面上项目(2023A1515012888);深圳市基础研究重点项目(JCYJ20200109113808048);青岛农业大学人才启动项目(665/1120051);青岛农业大学博士基金(663/1122014);深圳大学医工交叉研究基金(86901/00000311)。
现有基于图的多视图聚类方法通常难以同时考虑不同视图的潜在高阶相关信息和每个视图内的全局几何结构,导致聚类性能受限。为此,提出一种基于加权张量低秩约束的多视图谱聚类方法(WTLR-MSC)。根据多视图数据构建概率转移矩阵,将所有的...
关键词：加权张量核范数 谱聚类 多视图谱聚类 图学习 张量低秩 
面向属性情感分类的无标签数据增强位置感知网络
《计算机工程》2023年第11期106-114,共9页蒋慧凯 李晓戈 安晓春 王甜甜 阮桁 
陕西省重点研发计划(2020ZDLGY09-05)。
在现有的属性情感分类研究中,训练模型时大多完全依赖标签数据或需要引入文本级标签数据作为补充,很少关注无标签数据对模型性能的提升。提出一种基于无标签数据增强的位置感知网络(UDE-PAN)。引入交叉可视训练(CVT)的半监督训练算法,...
关键词：属性情感分类 无标签数据 位置感知 交叉视图训练 注意力机制 
基于联合熵的多视图集成聚类分析被引量：1
《计算机工程》2023年第10期112-119,共8页赵晓杰 牛雪莹 张继福 
国家自然科学基金(61876122)。
多视图方法可使问题分析的角度更加全面,并且能有效利用各个视图间的相关信息和互补信息,因而多视图聚类分析已成为机器学习与模式识别等领域的研究热点之一。但在多视图集成聚类分析中,基聚类簇作为基聚类中的一个类簇,包含若干相似数...
关键词：多视图集成聚类 基聚类簇 权重 加权共协矩阵 联合熵 
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