【摘 要】
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随着国产计算机的推广应用,原X86平台开发的软件经常面临国产化平台适配的需求,且要求适配后的功能、性能不降低。以大批量实时图像渲染类的应用为例,性能问题是国产化平台适配时经常遇到的难题。文章以主流的国产软硬件平台为研究基准,以对比实验形式论证了基于QtOpenGL的实时渲染软件国产化适配性能优化的关键技术点及解决方法。提出了六条切实可行的显示性能优化技术途径,这些成果对于基于QtOpenGL的国产
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随着国产计算机的推广应用,原X86平台开发的软件经常面临国产化平台适配的需求,且要求适配后的功能、性能不降低。以大批量实时图像渲染类的应用为例,性能问题是国产化平台适配时经常遇到的难题。文章以主流的国产软硬件平台为研究基准,以对比实验形式论证了基于QtOpenGL的实时渲染软件国产化适配性能优化的关键技术点及解决方法。提出了六条切实可行的显示性能优化技术途径,这些成果对于基于QtOpenGL的国产平台显示性能的优化工作有借鉴意义。
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针对高速移动状态下的飞行自组网路由协议链路维护困难问题,提出一种基于强化学习的自适应链路状态路由优化算法QLA-OLSR.借鉴强化学习中的Q学习算法,通过感知动态环境下节点邻居数量变化和业务负载程度,构建价值函数求解最优HELLO时隙,提高节点链路发现与维护能力.利用优化Kanerva编码算法的状态相似度机制,降低QLA-OLSR算法复杂度并增强稳定性.仿真结果表明,QLA-OLSR算法能有效提升网络吞吐量,减少路由维护开销,且具有自学习特性,适用于高动态环境下的飞行自组网.
基于卷积或循环神经网络的推荐系统主要捕捉评论文本中相邻词之间的局部和连续依赖关系,对长期、全局、非连续的依赖关系的捕捉能力有限.针对该问题,提出一种基于评论文本图表示学习的推荐算法RGP.将每个用户或项目的评论文本表示成图,图的节点为评论文本的词,图的边为词与词的连接关系.针对图中的每个节点,使用基于连接关系的图注意力网络加权融合其邻点信息,利用基于交互关系的注意力机制对节点重新赋权,并加权融合图中所有节点的表征从而得到整个图的表征.在此基础上,将基于用户和项目ID的嵌入表征及其评论图表征耦合输入并采用因
在不带有标志帧的手势视频上进行动态手势识别,容易导致识别准确率下降。提出一种具有分级网络结构的动态手势识别模型。以手势检测模型为第1级网络,手势分类模型为第2级网络,分步完成识别任务。同时,将三维卷积核拆分为时间域和空间域卷积分阶段完成任务,解决三维卷积神经网络中因参数过多造成模型训练或运行时间过长的问题。实验结果表明,在保证实时性的前提下,该模型在EgoGesture数据集上的识别准确率高达93
基于深度学习的图像复制-粘贴篡改检测方法在特征提取过程中未考虑特征的空间排列,在小区域篡改样本下检测性能不佳。基于可形变自相关网络提出一种图像篡改检测方法。通过引入可形变卷积和多尺度空间金字塔,自适应地学习篡改目标的空间形变,同时通过构造自相关金字塔式特征层次结构,融合全局特征和局部特征以提升图像篡改检测性能。实验结果表明,该方法在公开的图像篡改检测基准上各项评测指标均优于对比方法,其精确率、召回
针对复杂背景下服装图像局部区域风格迁移难以控制及迁移后容易产生边界伪影的问题,提出一种基于注意力机制的CycleGAN服装局部风格迁移方法。通过VGG16网络分别提取服装图像的内容特征与风格特征,将其输入基于注意力机制的CycleGAN生成器中,应用注意力机制在复杂背景下的各个服装区域分配概率分布信息,获得注意力分布更多的区域及相关度更高的区域,并采用改进的损失函数校正边界伪影,对该区域进行风格迁
针对复杂遮挡条件下人脸检测精度低的问题,提出一种基于掩膜生成网络(MGN)的遮挡人脸检测方法。对人脸训练集进行预处理,将训练人脸划分为25个子区域,并为每个子区域分别添加遮挡。将一系列添加遮挡的人脸图像和原始人脸图像作为图像对依次输入MGN进行训练,以生成对应各个遮挡子区域的遮挡掩膜字典。通过组合相关字典项生成与检测人脸遮挡区域相对应的组合特征掩膜,并将该组合特征掩膜与检测人脸深层特征图相点乘,以
人脸检测技术作为一种人员身份识别的主流技术被广泛应用于人们的日常生活中。然而在特定应用场景中,当人脸被遮挡或人脸目标非常密集时,人脸识别的检测性能急剧下降。提出一种基于深度残差网络和注意力机制的高精度人脸检测算法。使用残差网络ResNet-50并结合IoU损失函数提高人脸检测精度,并利用注意力机制优化突出脸部区域特征,在此基础上采用非极大值抑制方法增强算法鲁棒性。在公开FDDB数据集上的实验结果表
在实际条件下,苹果叶片病害图像背景复杂且病斑较小,难以进行实时检测。针对该问题,提出一种改进的Faster R_CNN模型。通过特征金字塔网络将具有细节信息的浅层特征和具有语义信息的深层特征融合,以提取丰富的苹果叶片病害特征。同时采用精确感兴趣区域池化,避免感兴趣区域池化中2次量化操作对病斑较小的苹果叶片病害造成像素偏差。实验结果表明,该模型能对自然条件下5种苹果叶片病害进行有效检测,平均精度均值
传统人体动作识别算法无法充分利用视频中人体动作的时空信息,且识别准确率较低。提出一种新的三维密集卷积网络人体动作识别方法。将双流网络作为基本框架,在空间网络中运用添加注意力机制的三维密集网络提取视频中动作的表观信息特征,结合时间网络对连续视频序列运动光流的运动信息进行特征提取,经过时空特征和分类层的融合后得到最终的动作识别结果。同时为更准确地提取特征并对时空网络之间的相互作用进行建模,在双流网络之
传统卷积神经网络存在卷积核单一、网络结构复杂和参数冗余的问题。提出一种轻量级特征融合卷积神经网络MS-FNet。在融合模块中采用多路结构以增加卷积神经网络的宽度,通过不同尺寸的卷积核对输入特征图进行处理,提高网络在同一层中提取不同特征的能力,并在每次卷积后采用批归一化、ReLU等方法去除冗余特征。此外,使用卷积层代替传统的全连接层,从而加快模型的训练速度,缓解因参数过多造成的过拟合现象。实验结果表