徐黎明
- 作品数：14 被引量：28H指数：3
- 供职机构：西华师范大学计算机学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金四川省教育厅科学研究项目重庆市自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生交通运输工程更多>>
- 基于Transformer语义对齐的医学图像跨模态哈希检索
- 2025年
- 医学跨模态检索旨在实现不同模态间医疗案例的语义相似性搜索,如通过超声报告快速定位相关的超声图像,或利用超声图像反向检索匹配的超声报告。然而,现有医学跨模态哈希检索方法面临显著挑战,包括不同模态之间的语义差异、视觉差异及哈希算法在大规模数据下的可扩展性问题。为应对这些挑战,本文提出了一种基于Transformer语义对齐的医学图像跨模态哈希检索算法(MSACH)。该算法通过分段式训练策略,结合模态特征提取与哈希函数学习,有效提取包含重要语义信息的低维特征,并通过Transformer编码器进行跨模态语义学习。通过流形相似度约束、平衡约束和线性分类网络约束,增强了哈希码的可判别性。实验结果表明,MSACH算法在两个数据集上的平均检索精度比传统方法分别提高了11.8%和12.8%。该算法在提升检索精度、处理大规模医学数据方面表现出色,具有较好的应用前景。
- 吴钱林唐伦刘青海徐黎明徐黎明
- 关键词：TRANSFORMER
- 网络安全现状分析被引量：1
- 2015年
- 计算机网络技术迅速发展,网络应用已经渗透到各个领域,并逐渐改变我们的生活方式。但是在其发展过程中,网络安全成为一个潜在的巨大问题,也越来越被人们关注。加强对网络安全现状的研究分析具有现实意义,笔者主要分析了国内网络安全现状。
- 徐黎明吴亚娟
- 关键词：网络安全计算机技术安全技术
- 基于变分偏微分方程图像修复技术研究被引量：6
- 2016年
- 文章阐释了几种经典、常用的修复方式:全变分模型(Total Variation,TV)及改进模型和p-Harmonic模型。上述的某一种方法都有局限性,在实际应用中都存在问题。故将两种方法结合,形成一种新的混合模型。根据P值的范围,通过实验确定模型中利于修复的p值,再比较分析新的模型优于TV模型和p-Harmonic模型。
- 徐黎明吴亚娟刘航江
- 关键词：全变分偏微分方程
- 基于多粒子群零样本神经架构搜索的道路病害预测
- 2024年
- 为解决道路病害预测中手工设计网络面临的效率低,准确性差以及易陷入局部最优的问题,提出基于多粒子群零样本神经架构搜索方法,自动探索用于道路病害预测的最佳神经架构。先利用多粒子群策略在尺度自适应搜索空间初始化高质量架构;后采用粒子群动态自适应更新架构,防止陷入局部最优;再结合零样本学习、参数和浮点运算进行多目标优化,实现轻量化并提高预测精度。结果表明:1)尺度自适应搜索空间能有效捕捉多尺度道路病害信息;2)粒子群动态自适应更新避免了搜索过程陷入局部最优;3)多目标优化使得算法在分类准确率、F1分数、卡帕系数、AUC、指数平衡和搜索效率方面分别提升19.34%、23.37%、23.77%、4.28%、20.26%和91.30%。
- 章一颖郑杰贺春林谭睿徐黎明李林波何利蓉刘昊侯晓宁
- 关键词：粒子群尺度自适应多目标优化
- 数字图像处理技术研究综述被引量：6
- 2016年
- 随着计算机与电子技术的不断发展,数字图像处理技术也得到普及,其应用已渗透到各个领域,发挥的作用也越来越大。介绍了数字图像处理的发展历程、主要内容及特点,重点阐述了图像增强和图像修复领域的主要技术,最后提出图像处理技术的主要挑战。
- 徐黎明刘航江
- 关键词：数字图像图像处理
- 基于YOLOv5全局注意力和上下文增强的遥感图像目标检测方法
- 2024年
- 针对遥感图像目标密集排列,提出一种基于YOLOv5的全局注意力和上下文增强的遥感图像目标检测算法。首先,在主干网络CSPDarknet53的尾部将C3模块替换为Transformer Encoder模块,利用全局注意力捕获目标和周围环境信息;再引入上下文增强模块,利用不同的分支结构获得侧重于大、中、小目标的特征信息;后处理中将NMS替换为DIoU_NMS,有效去除密集排列目标的冗余框,改善检测效果。在RSOD数据集对网络进行测试,与原网络相比,精度提升了13.9%,在飞机数据集进行了消融试验,验证了模块的有效性。
- 杨新秀徐黎明冯正勇
- 改良Transformer模型应用于乳腺结节超声报告自主生成的可行性研究
- 2024年
- 目的将改良Transformer模型应用于乳腺结节超声报告自主生成,并对其可行性进行初步探讨。方法收集832例乳腺结节患者(共1284个结节)的超声图像构建BND数据集,引入一种改良Transformer模型对BND数据集进行智能分析,生成相应文本报告,并与Ensemble Model、SSD、R-FCN模型进行比较;同时引入LGK数据集,将改良Transformer模型与TieNet、Kerp、VTI、RNCM模型进行比较。采用BLEU评分评估各模型的性能。结果在BND数据集中,改良模型的BLEU-1、BLEU-2、BLEU-3及BLEU-4评分分别为0.547、0.474、0.352、0.282,均高于Ensemble Model、SSD、R-FCN模型。在LGK数据集中,改良Transformer模型的BLEU-1、BLEU-2、BLEU-3及BLEU-4评分分别为0.579、0.391、0.288、0.152。结论改良Transformer模型能够快速识别乳腺结节并自主生成标准报告,与Ensemble Model、SSD、R-FCN模型相比,获得了良好的BLEU评分,同时该模型在LGK数据集中BLEU评分也较高,表明改良Transformer模型具有较高的文本泛化性能。
- 王怡周鑫仪徐黎明邓丹冉海涛
- 关键词：乳腺结节
- 自适应高效深度跨模态增量哈希检索算法
- 2023年
- 针对现阶段深度跨模态哈希检索算法无法较好地检索训练数据类别以外的数据及松弛哈希码离散化约束造成的次优解等问题,提出自适应深度跨模态增量哈希检索算法,保持训练数据的哈希码不变,直接学习新类别数据的哈希码。同时,将哈希码映射到潜在子空间中保持多模态数据之间的相似性和非相似性,并提出离散约束保持的跨模态优化算法来求解最优哈希码。此外,针对目前深度哈希算法缺乏有效的复杂度评估方法,提出基于神经网络神经元更新操作的复杂度分析方法,比较深度哈希算法的复杂度。公共数据集上的实验结果显示,所提算法的训练时间低于对比算法,同时检索精度高于对比算法。
- 周坤徐黎明郑伯川谢亦才
- 基于八邻域的自适应P-Laplace图像修复算法被引量：1
- 2017年
- 针对传统的变分图像修复算法仅仅利用四邻域信息导致的图像过渡不自然、人工干预强等问题,提出一种基于八邻域的自适应P-Laplace修复算法。该算法将待修复像素点的八邻域分为两组四邻域,利用每组四邻域信息,采用中心格式差分方法对待修复像素点进行处理,通过自适应方法确定每组邻域修复的最佳p值,最后再进行加权平均。仿真实验显示,该算法与近几年提出的修复算法相比图像评价较好,PSNR值提高了约5.74%~22.15%,TSSIM值提高约4~30个百分点。
- 张波徐黎明
- 关键词：自适应图像评价
- 生成对抗网络文字生成图像算法综述被引量：3
- 2022年
- 生成对抗网络是图像合成的重要方法,也是目前实现文字生成图像任务最多的手段。随着跨模态生成研究不断地深入,文字生成图像的真实度与语义相关性得到了巨大提升,无论是生成花卉、鸟类、人脸等自然图像,还是生成场景图和布局,都取得了较好的成果。同时,文字生成图像技术也存在面临着一些挑战,如难以生成复杂场景中的多个物体,以及现有的评估指标不能准确地评估新提出的文字生成图像算法,需要提出新的算法评价指标。回顾了文字生成图像方法自提出以来的发展状况,列举了近年提出的文字生成图像算法、常用数据集和评估指标。最后从数据集、指标、算法和应用方面探讨了目前存在的问题,并展望了今后的研究方向。
- 邓博贺春林徐黎明宋兰玉
- 关键词：图像合成
