孙玉宝

作品数：53被引量：373H指数：10
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供职机构：南京信息工程大学更多>>
发文主题：高光谱图像图像注意力压缩感知残差更多>>
发文领域：自动化与计算机技术医药卫生电气工程电子电信更多>>
发文期刊：《中国医疗设备》《计算机学报》《系统仿真学报》《系统工程与电子技术》更多>>
所获基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金国家高技术研究发展计划国家教育部博士点基金更多>>
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基于自监督学习与多尺度时空特征融合的视频质量评估
《计算机系统应用》2025年第3期51-61,共11页于莉 王思拓 陈亚当 高攀 孙玉宝 
国家自然科学基金(62002172,62276139,U2001211)。
面对视频质量评估领域标记数据不足的问题,研究者开始转向自监督学习方法,旨在借助大量未标记数据来学习视频质量评估模型.然而现有自监督学习方法主要聚焦于视频的失真类型和视频内容信息,忽略了视频随时间变化的动态信息和时空特征,...
关键词：视频质量评估 自监督学习 多任务学习 播放速度预测 多尺度 
一种基于迭代累积梯度的多层特征重要性攻击方法
《电子学报》2024年第11期3798-3808,共11页吴骥 邵文泽 葛琦 孙玉宝 
国家自然科学基金(No.61771250,No.61972213)。
对抗样本的可迁移性对于攻击未知模型至关重要,这在实际场景中为对抗性攻击提供了可行性.现有的迁移攻击倾向于通过不加选择地扭曲特征来降低源模型的预测精度,但是忽略了图像中目标的内在特征.受到现有关于提取特征重要性工作的启发,...
关键词：对抗攻击 黑盒攻击 迁移性 特征重要性 迭代累积梯度 
基于逐层增量分解的深度网络神经元相关性解释方法
《自动化学报》2024年第10期2049-2062,共14页陈艺元 李建威 邵文泽 孙玉宝 
国家自然科学基金(61771250,61972213,62276139,U2001211),青蓝工程资助。
神经网络的黑箱特性严重阻碍了人们关于网络决策的直观分析与理解.尽管文献报道了多种基于神经元贡献度分配的决策解释方法,但是现有方法的解释一致性难以保证,鲁棒性更是有待改进.本文从神经元相关性概念入手,提出一种基于逐层增量分...
关键词：神经网络 可解释性 决策相关性 逐层相关性传播 类激活图 积分梯度 
视觉识别深度学习模型的黑盒迁移攻击方法综述
《南京邮电大学学报（自然科学版）》2024年第5期47-60,共14页邵文泽 滕臻 朱富坤 孙玉宝 
国家自然科学基金(92470126,62276139,U2001211)资助项目。
随着深度学习的快速发展,视觉领域的众多任务得到了有效解决。在性能不断提升的同时,对抗样本的发现引发了关于深度学习可靠性、安全性的反思。相较于早期的白盒攻击,黑盒迁移攻击无需获取被攻击模型的网络架构、参数等敏感信息,因而不...
关键词：迁移攻击 对抗攻击 黑盒攻击 深度学习 优化攻击 学习攻击 
一种语义引导的神经网络关键数据路由路径算法
《计算机科学》2024年第9期155-161,共7页朱富坤 滕臻 邵文泽 葛琦 孙玉宝 
国家自然科学基金(61771250,61972213)。
近年来,由于人工智能在各领域的普及,研究神经网络的可解释方法及理解神经网络的运作机理已经成为一个愈发重要的话题。作为神经网络解释性方法的一个分支,网络的路径可解释性受到了越来越多的关注。文中特别探讨了关键数据路由路径(Cri...
关键词：计算机视觉 深度神经网络 神经网络可解释性 特征可视化 网络剪枝 热力图 
高光谱图像去噪的稀疏空谱Transformer模型被引量：1
《电子测量技术》2024年第1期150-158,共9页杨智翔 孙玉宝 白志远 栾鸿康 
国家自然科学基金(62276139,U2001211)项目资助。
现阶段Transformer模型的应用提升了高光谱图像去噪的性能,但原始Transformer模型对图像空间-光谱耦合关联性的利用仍存在不足;对空间特征的处理存在过于平滑,容易丢失小尺度结构的现象;同时在光谱维度上也过于关注全部通道特征,缺乏对...
关键词：高光谱图像去噪 空间-光谱联合特征 稀疏Transformer 
图像情感分析的层次图卷积网络模型被引量：1
《计算机科学》2023年第12期203-211,共9页谈钱辉 温佳璇 唐继辉 孙玉宝 
国家重点研发计划(2022YFC2405600);国家自然科学基金(62276139,U2001211)。
图像情感分析任务旨在运用机器学习模型自动预测观测者对图像的情感反应。当前基于深度网络的情感分析方法广受关注,主要通过卷积神经网络自动学习图像的深度特征。然而,图像情感是图像全局上下文特征的综合反映,由于卷积核感受野的尺...
关键词：图像情感分析 图卷积 全局上下文关联 层次特征关联 融合分类 
耦合单词与句子级文本特征的图像对抗级联生成
《计算机工程与科学》2023年第12期2186-2196,共11页白志远 杨智翔 栾鸿康 孙玉宝 
国家自然科学基金(U2001211,62276139)。
文本生成图像旨在根据自然语言描述生成逼真的图像,是一个涉及文本与图像的跨模态分析任务。鉴于生成对抗网络具有生成图像逼真、效率高等优势,已经成为文本生成图像任务的主流模型。然而,当前方法往往将文本特征分为单词级和句子级单...
关键词：文本生成图像 生成对抗网络 多模态任务 
产品表面缺陷检测的多通路阈值收缩融合网络被引量：3
《计算机工程与应用》2023年第10期162-170,共9页耿玉标 岳志远 闫麒名 孙玉宝 
国家自然科学基金(U2001211)。
产品表面缺陷检测任务的重点是对产品表面图像中的异常缺陷区域进行自动检测和分割。然而实际应用中,由于噪声的退化影响和缺陷类型的复杂多样,产品表面缺陷检测仍然是一项具有挑战性的任务。为了应对这些问题,提出了产品表面缺陷检测...
关键词：缺陷检测 多尺度融合网络 自适应阈值去噪 上下文三维注意力 
基于多通路融合网络的高速公路雾天能见度等级识别被引量：4
《计算机应用研究》2022年第8期2490-2495,共6页闫宏艳 孙玉宝 张振东 黄亮 
国家自然科学基金资助项目(U2001211);江苏省气象局重点基金资助项目(KZ202105)。
雾天是影响高速公路交通安全的重要因素。研究从监控图像进行高速公路雾天能见度的自动识别方法可以为交通管理部门的智能管理和决策提供技术支持。根据大气散射模型分析出与雾浓度相关的多个物理因素,提出了综合这些物理因素的多通路...
关键词：能见度识别 多通路网络 大气散射模型 注意力融合 
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