潘丽丽

作品数：13被引量：41H指数：3
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供职机构：中南林业科技大学更多>>
发文主题：图像数据卷积神经网络注意力CPS图像检索更多>>
发文领域：自动化与计算机技术文化科学医药卫生天文地球更多>>
发文期刊：《计算机教育》《南京大学学报（自然科学版）》《郑州大学学报（理学版）》《模式识别与人工智能》更多>>
所获基金：国家自然科学基金湖南省自然科学基金湖南省高等学校科学研究项目湖南省教育厅优秀青年基金更多>>
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基于交叉量化和样本校正的自监督遥感图像检索
《郑州大学学报(工学版)》2025年第2期60-66,共7页潘丽丽 瞿栋梁 尹晶晶 马雪强 
湖南省自然科学基金资助项目(2021JJ31164);湖南省教育厅科学研究重点项目(22A0195)
自监督遥感图像检索模型由于标签缺失导致使用错误的样本对进行学习,从而产生抽样偏差,影响图像表征的准确性,为此提出一种基于交叉量化和样本校正的自监督遥感图像检索模型(CQSC)。首先,为了降低数据存储和处理负载,将传统对比学习中...
关键词：遥感图像检索 对比学习 乘积量化 交叉学习 
基于双向语义嵌入的细粒度图文匹配方法
《南京大学学报(自然科学版)》2024年第5期804-814,共11页尹晶晶 潘丽丽 王朝 熊思宇 瞿栋梁 
湖南省教育厅科学研究重点项目(22A0195);湖南省教育厅教学改革研究项目(HNJG-20230471)
图像-文本匹配旨在实现图像与文本的高质量语义对齐,是计算机视觉与自然语言处理交叉领域的一种重要任务.图像与文本是两种不同的信息载体,其信息内容和数据分布的差异容易造成跨模态细粒度信息关联的不确定和模糊.为了解决上述问题,根...
关键词：图文匹配 跨模态 语义嵌入 细粒度信息关联 语义对齐 
基于生成对抗网络与多头注意力的文本隐写术被引量：2
《计算机工程与科学》2023年第10期1789-1796,共8页黄瑶 潘丽丽 熊思宇 蒋湘辉 马俊勇 
湖南省自然科学基金(2021JJ31164);湖南省教育厅重点项目(22A0195)。
随着深度学习的发展,基于文本生成的隐写术取得了重大突破。现有基于文本生成的方法存在暴露偏差的问题,即训练阶段每个输入都来自真实样本标签,预测阶段的输入来自上一时刻预测的输出。训练和预测之间的输入样本差异会产生误差积累,使...
关键词：文本隐写 暴露偏差 生成对抗网络 多头注意力 
基于类相似特征扩充与中心三元组损失的哈希图像检索被引量：3
《模式识别与人工智能》2023年第8期685-700,共16页潘丽丽 马俊勇 熊思宇 邓智茂 胡清华 
湖南省自然科学基金面上项目(No.2021JJ31164);湖南省教育厅科学研究重点项目(No.22A0195)资助。
现有的深度哈希图像检索方法主要采用卷积神经网络,提取的深度特征的相似性表征能力不足.此外,三元组深度哈希主要从小批量数据中构建局部三元组样本,样本数量较少,数据分布缺失全局性,使网络训练不够充分且收敛困难.针对上述问题,文中...
关键词：图像检索 深度哈希 VISION Transformer(ViT) 特征扩充 三元组损失 
基于三重注意力机制的新冠肺炎病灶分割模型
《应用科学学报》2022年第1期105-115,共11页雷前慧 潘丽丽 邵伟志 胡海鹏 黄瑶 
湖南省自然科学基金(No.2021JJ31164)资助
为了解决感染区域比正常组织对比度低的问题,提出了一种基于三重注意力机制(triple attention mechanism,TAM)的新冠肺炎(corona virus disease 2019,COVID 19)病灶分割模型DDTM-Net,并将其应用于条件生成对抗网络。MultiConv模块可以...
关键词：深度学习 新冠肺炎 病灶分割 三重注意力机制 条件生成对抗网络 
基于自适应三元组网络的细粒度图像检索算法被引量：2
《郑州大学学报（理学版）》2021年第4期36-43,共8页潘丽丽 陈蓉玉 雷前慧 邵伟志 黄诗祺 
国家自然科学基金项目(61772561);湖南省自然科学基金项目(2021JJ31164);湖南省重点研发计划项目(2018NK2012)。
立足于深度学习,提出面向细粒度图像的自适应三元组网络的鲁棒图像检索算法。首先,提出的视觉显著性检测方法被用来去除图像噪音,以便提取图像中目标主体辨识度更高的深度特征;然后,添加特征增强模块来提高深度特征的表征能力和鲁棒性;...
关键词：细粒度图像检索 视觉显著性检测 卷积神经网络 特征增强模块 自适应三元组损失 
结合自适应融合网络与哈希的图像检索算法被引量：1
《计算机工程与科学》2021年第9期1616-1622,共7页周燕 潘丽丽 陈蓉玉 邵伟志 雷前慧 
国家自然科学基金(61772561)。
卷积神经网络因其对图像识别准确率高而在图像检索领域备受青睐,但处理大规模数据集时,基于卷积神经网络提取的深度特征维度高,容易引发“维度灾难”。针对图像检索中深度特征维度高的问题,提出一种基于自适应融合网络特征提取与哈希特...
关键词：卷积神经网络 深度特征 特征降维 
基于一致性正则化与熵最小化的半监督学习算法被引量：3
《郑州大学学报（理学版）》2021年第3期79-84,共6页邵伟志 潘丽丽 雷前慧 黄诗祺 马骏勇 
国家自然科学基金项目(61772561);湖南省重点研发计划项目(2018NK2012)。
在一致性正则化与熵最小化的基础上提出一种新的半监督学习算法Mean Mixup,集成数据的互补信息,然后使用熵最小化给未标记数据生成可靠的伪标签,在一致性正则化下进一步优化模型分类结果。在常用数据集SVHN和CIFAR10上对Mean Mixup算法...
关键词：半监督学习 熵最小化 一致性正则化 伪标签 
采用融合卷积网的图像分类算法被引量：8
《计算机工程与科学》2019年第12期2179-2186,共8页李聪 潘丽丽 陈蓉玉 周燕 邵伟志 
国家自然科学基金面上项目（61772561）;湖南省重点研发计划（2018NK2012）;中南林业科技大学研究生教育教学改革课题（2018JG005）;中南林业科技大学教育教学改革项目（20180682）
目前,卷积神经网络已成为视觉对象识别的主流机器学习方法。有研究表明,网络层数越深,所提取的深度特征表征能力越强。然而,当数据集规模不足时,过深的网络往往容易过拟合,深度特征的分类性能将受到制约。因此,提出了一种新的卷积神经...
关键词：深度学习 图像分类 卷积神经网络 特征融合 
基于定值-引用链的测试用例优先级排序算法
《计算机科学》2017年第4期173-176,共4页潘丽丽 王天锷 秦姣华 向旭宇 
国家自然科学基金项目(61304208);湖南省自然科学基金重点项目(13JJ2031);湖南省自然科学基金项目(13JJ4087);湖南省教育厅科学研究项目(16C1659);中南林业科技大学教学改革研究项目(1020208);湖南省科技项目(2014SK2025);湖南省情与决策咨询研究课题(2013BZZ54);湖南省教育科学"十二五"规划项目(XJK013CXX014)资助
测试用例优先级排序作为一种高效实用的回归测试技术,通常以测试用例的覆盖度作为优先级排序的量化指标,忽略了测试用例的其他测试性能。针对该问题,提出一种基于DU链的测试用例优先级排序算法。该算法综合考虑测试用例的DU链覆盖度和...
关键词：回归测试 测试用例 优先级排序 定值-引用链 错误检测率 
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