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融合上下文引导代价体和深度细化的多视图立体重建
《计算机科学》2025年第3期231-238,共8页陈光远 王朝辉 程泽 
国家自然科学基金(62302351)。
针对基于深度学习的多视图立体(Multi-view Stereo,MVS)重建算法仍然存在图像特征提取不全面、代价体匹配模糊以及深度误差不断积累而导致在无纹理和重复纹理区域重建效果差的问题,提出了基于上下文引导的代价体构建和深度细化的级联MV...
关键词：多视图立体 特征融合 上下文引导 代价体匹配 深度细化 
基于注意力机制与对比损失的单视图草图三维重建
《计算机科学》2025年第3期77-85,共9页钟悦 谷杰铭 
元宇宙是三维的沉浸式互联空间。随着虚拟现实、人工智能等技术的发展,元宇宙正在重塑人类的生活方式。三维重建是元宇宙的核心技术之一,其中,基于深度学习的三维重建是计算机视觉领域的研究热点。针对手绘草图难以避免的前景和背景模...
关键词：深度学习 手绘草图 三维重建 单视图 注意力机制 
融入标签相关性先验的多视图多标签学习
《计算机科学》2025年第2期58-66,共9页盛思柔 欧阳宵 陶红 侯臣平 
国家重点研发计划(2022ZD0114803);国家自然科学基金重点项目(62136005);国家自然科学基金(61922087,62006238);湖南省自然科学基金(2023JJ20052)。
多视图多标签学习作为一种广泛应用于图像分类、文本挖掘和生物信息学等多个领域的机器学习和数据挖掘技术,正受到研究者们的广泛关注。在此框架下,样本通常由多个视图进行表征,并且可以同时关联到多个标签。尽管已有大量方法被提出,但...
关键词：多视图多标签 标签相关性 样本相似性 先验信息 自加权策略 
基于跨结构特征选择和图循环自适应学习的多视图聚类
《计算机科学》2025年第2期145-157,共13页辛永杰 蔡江辉 贺艳婷 苏美红 史晨辉 杨海峰 
国家自然科学基金(U1931209);山西省科技合作与交流项目(202204041101037,202204041101033);太原科技大学研究生教育创新项目(BY2023015)。
现有的大多数图自适应学习方法依赖于高维原始数据,且数据中不可避免地会出现噪声或信息缺失等现象,导致无法精准地选择出高维数据中的重要特征信息。此外,还忽视了在特征选择过程中多视图表示结构上的关联性。针对以上问题,提出了一种...
关键词：多视图聚类 图循环自适应学习 跨结构特征选择 K-NN 矩阵低秩学习 
基于对比共识图学习的多视图属性图聚类算法被引量：1
《计算机科学》2024年第11期73-80,共8页刘鹏仪 胡节 王红军 彭博 
国家自然科学基金(62276216);四川省重点研发项目(2023YFG0354);2023年西南交通大学国际学生教育管理研究项目(23LXSGL01)。
多视图属性图聚类可以将具有多个视图的图数据的节点划分到不同的簇中,近年来受到了研究者的广泛关注。目前,已有许多基于图神经网络的多视图属性图聚类方法被提出并取得了较好的聚类性能。然而,由于图神经网络难以处理数据收集过程中...
关键词：多视图学习 属性图数据 图聚类 对比共识图学习 图过滤 
基于多关系视图轴向注意力的文档级关系抽取
《计算机科学》2024年第10期337-343,共7页吴皓 周刚 卢记仓 刘洪波 陈静 
河南省科技攻关项目(222102210081)。
文档级关系抽取旨在从文档中提取多个实体之间的关系。针对现有工作在不同关系类型的条件下,对于实体间的多跳推理能力受限的问题,提出了一种基于多关系视图轴向注意力的文档级关系抽取模型。该模型将依据实体间的关系类型构建多视图的...
关键词：关系抽取 文档级 轴向注意力 多视图 多跳推理 
基于深度多视图网络的政务事件分拨方法被引量：1
《计算机科学》2024年第5期216-222,共7页李子琛 易修文 陈顺 张钧波 李天瑞 
国家重点研发计划(2019YFB2103205);北京市科技新星(Z211100002121119)。
12345政务服务便民热线是由各地市政府设立的专门受理热线事项的公共服务平台。随着政府信息化进程的推进,12345热线作为市民与政府交流纽带的重要性大大提高,并对事件处置的效率提出了更高的要求。针对传统事件分拨方法主要依赖于分拨...
关键词：12345热线 事件分拨 文本分类 多视图学习 深度学习 城市计算 
基于多视图自编码器的多被试者脑影像功能校准
《计算机科学》2024年第3期141-146,共6页黄硕 孙亮 汪美玲 张道强 
国家自然科学基金(62136004,61732006,62006115,62106104);国家重点研发计划(2018YFC2001600,2018YFC2001602);中国博士后科学基金(2022T150320);中国人工智能协会(CAAI)-华为MindSpore开放基金。
功能磁共振成像(functional Magnetic Resonance Imaging,fMRI)研究面临的主要挑战之一是不同被试者fMRI数据的异质性。一方面,多被试数据分析对于确定所生成结果跨被试的通用性和有效性至关重要。另一方面,分析多被试者fMRI数据需要在...
关键词：功能磁共振成像 功能校准 多视图表示学习 多被试分析 脑解码 
融合粗粒度代价体及双边网格的轻量级多视图三维重建被引量：2
《计算机科学》2023年第8期125-132,共8页张啸 董红斌 
黑龙江省自然科学基金(LH2020F023)。
针对基于深度学习的多视图立体(Multi-view Stereo,MVS)重建算法内存消耗过大、推理速度慢,以及对病态区域重建效果不佳的问题,提出了一种基于双边网格和融合代价体的轻量级级联的MVS重建网络。首先利用基于双边网格的代价体上采样模块...
关键词：三维重建 多视图立体 深度学习 双边网格 轻量级 
基于迁移学习和多视图特征融合提高RNA碱基相互作用预测
《计算机科学》2023年第3期164-172,共9页王晓飞 樊学强 李章维 
国家自然科学基金(61573317)。
RNA碱基相互作用对维持其三维结构的稳定具有重要作用,准确地预测碱基相互作用可以辅助RNA三维结构的预测。然而,用于预测RNA碱基相互作用的数据量少,导致模型未能充分地学习到数据的特征分布,以及数据存在的特性(对称特性和类别不平衡)...
关键词：RNA碱基相互作用 迁移学习 数据特性 损失函数 卷积神经网络 
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