王喆

作品数：36被引量：57H指数：4
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供职机构：华东理工大学信息科学与工程学院更多>>
发文主题：特征提取红外弱小目标检测目标检测模式识别分类器更多>>
发文领域：自动化与计算机技术电子电信医药卫生交通运输工程更多>>
发文期刊：《激光与红外》《计算机科学与探索》《计算机工程与设计》《南京大学学报（自然科学版）》更多>>
所获基金：国家自然科学基金上海市教育发展基金上海市教育委员会创新基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
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混合模因算法求解软集群容量约束弧路径问题
《应用科学学报》2025年第2期274-287,共14页寇亚文 周扬名 王喆 
国家自然科学基金(No.61903144);深圳市人工智能与机器人研究院探索项目(No.AC01202005002)资助。
软集群容量约束弧路径问题是经典的容量约束弧路径问题的一种扩展。由于其NP-hard特性,求解它在计算上具有挑战性。针对该问题,本文提出一种有效的混合模因算法(hybrid memetic algorithm,HMA)。该算法集成了3个独特的算法组件:基于组...
关键词：弧路径问题 组合优化 进化计算 模因算法 变邻域搜索 
基于图像翻译的红外弱小目标数据增强算法
《激光与红外》2025年第2期304-312,共9页廖彦彬 季钰翔 傅志凌 杨海 王喆 
上海科技馆科研专项项目(No.SSTM/SOPZY-03-R2KZ-20230100001);中国科技国防计划项目(No.2021-JCJQ-JJ-0041)资助。
为了缓解在红外弱小目标检测问题中图像数据稀缺的问题,提出了一种基于图像翻译的红外弱小目标图像数据增强算法。该方法是一个两阶段的图像生成算法,首先引入额外的可见光图像,通过U-GAT-IT模型学习可见光和红外图像之间的映射,将可见...
关键词：图像翻译 数据增强 目标检测 红外弱小目标检测 生成对抗网络 自编码器 转换器网络 
基于自适应跨域距离一致的有限数据图像修复
《计算机工程与设计》2024年第12期3674-3680,共7页厉嘉琦 肖婷 杨孟平 王喆 
上海市“科技创新行动计划”基金项目(20511100600、21511100800);国家自然科学基金项目(62076094)。
针对现有深度学习图像修复方法在有限数据场景下存在的修复质量差、多样性弱等问题,在预训练基础上提出一种域自适应的方法,迁移源域中可学习的知识,补充训练中所需的信息。对源域和目标域中的特征信息进行探究,发现特征中的结构信息可...
关键词：图像修复 深度学习 有限数据 预训练 域自适应 公共表征 相对距离 
平衡信息与动态更新的原型表示联邦学习被引量：1
《华东理工大学学报（自然科学版）》2024年第6期905-912,共8页徐炜钦 肖婷 王喆 
国家自然科学基金(62076094);上海市科技计划项目‘联邦框架下跨域/跨任务增量学习方法研究’(21511100800)。
联邦学习(FL)是一种分布式机器学习方法,旨在通过训练模型而不共享客户之间的原始数据来解决隐私问题。然而,跨客户端数据的异构性会阻碍FL中的优化收敛性和泛化性能。为了解决这个问题,本文提出了平衡信息与动态更新的联邦原型学习(BD-...
关键词：联邦学习 特征空间聚合 原型表示 对比学习 数据异构 
改进YOLOv3的红外弱小目标检测
《计算机工程与设计》2024年第11期3479-3485,共7页臧涛 傅志凌 王喆 钮赛赛 王梦如 杨海 
增量上海市科技计划基金项目(21511100800);中国航天科技集团公司第八研究院产学研合作基金项目(SAST2021-007);中国科技国防计划基金项目(2021-JCJQ-JJ-0041)。
为解决在红外场景下小目标携带的特征信息较少,导致检测结果精度较低且容易出现漏检等问题,建立一种红外弱小目标检测模型。使用改进的K-means聚类算法对YOLOv3的anchor进行重新聚类,聚类中心点的迭代以交并比代替原来的欧氏距离。通过...
关键词：红外弱小目标检测 K-MEANS 空间金字塔池化 特征融合 EIoU YOLOv3 损失函数 
基于子空间字典低秩表示的流形投影学习
《华东理工大学学报（自然科学版）》2024年第5期740-749,共10页冯文熠 王喆 
国家自然科学基金(62076094);上海市科技计划项目(20511100600);国防科技领域基金(2021-JCJQ-JJ-0041)。
低秩表示(Low-Rank Representation,LRR)能够将每个数据点表示为若干个基的线性组合,是一种获取样本底层低维结构的方法。然而,大多数LRR方法使用原始数据集作为字典,这不能揭示数据的真实分割。本文提出了基于子空间字典低秩表示的流...
关键词：低秩表示 无监督投影 子空间学习 特征提取 流形学习 
基于可见光-红外跨域迁移的红外弱小目标检测被引量：1
《计算机科学》2024年第10期287-294,共8页薛如翔 卫俊杰 周华伟 杨海 王喆 
中国科技国防计划(2021-JCJQ-JJ-0041);中国航天科技集团有限公司第八研究院产学研合作基金(SAST2021-007)。
红外弱小目标检测任务是红外探测领域的重点研究内容之一。然而由于其应用场景的特殊性,包含红外弱小目标的数据并不多见,且标注往往并不充分,这给由数据驱动的深度学习目标检测模型带来了挑战和困难。针对红外弱小目标数据集少、缺乏...
关键词：红外弱小目标 目标检测 深度学习 域自适应 无监督 
基于伪标签依赖增强与噪声干扰消减的小样本图像分类
《计算机科学》2024年第8期152-159,共8页唐芮琪 肖婷 迟子秋 王喆 
上海市科技计划项目(21511100800&20511100600);国家自然科学基金(62076094)。
深度学习在图像分类领域的成功很大程度上依赖于大规模数据,然而在许多应用场景中,收集足够的数据用于模型的训练是比较困难的。因此,旨在利用有限的数据获得高性能模型的小样本学习成为热点研究方向。在小样本图像分类领域,使用无标签...
关键词：深度学习 图像分类 小样本学习 伪标签 噪声标签 希尔伯特-施密特独立准则 
基于多尺度特征互补和聚合约束的肺结节分类方法被引量：2
《华东理工大学学报（自然科学版）》2024年第3期435-441,共7页张琮昊 迟子秋 王占全 王喆 
国家自然科学基金(62076094);上海市科技计划(21511100800,20511100600)。
肺结节分类问题是早期肺癌检测与诊断的重要问题之一,针对现有的肺结节分类方法存在多尺度特征融合的信息冗余和缺乏判别性特征表示等问题,提出了一个基于多尺度特征互补与聚合约束(Multi-scale Feature Complementation and Aggregate ...
关键词：早期肺癌诊断 肺结节分类 深度学习 多尺度特征 卷积神经网络 
基于元学习自适应的小样本语音合成
《计算机应用》2024年第5期1629-1635,共7页吴郅昊 迟子秋 肖婷 王喆 
上海市科技计划项目(21511100800,20511100600);国家自然科学基金资助项目(62076094)。
在小样本条件下的语音合成(TTS)要求在仅有少量样本的情况下合成与原说话人相似的语音,然而现有的小样本语音合成面临如下问题:如何快速适配新说话人,并且在保证语音质量的情况下提高生成语音与说话人的相似性。现有模型在适配新说话人...
关键词：小样本生成 语音合成 元学习 说话人适配 特征提取 
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