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一種基于實(shí)例分割和點(diǎn)云配準(zhǔn)的六維位姿估計(jì)方法[其他][其他]

本文提出一種基于Mask R-CNN實(shí)例分割網(wǎng)絡(luò)和Super4PCS點(diǎn)云配準(zhǔn)算法來估計(jì)物體六維姿態(tài)的方法。通過目標(biāo)點(diǎn)云與已知位姿的參考點(diǎn)云進(jìn)行配準(zhǔn)，可以獲取目標(biāo)的六維姿態(tài)。但實(shí)際中往往采用三維設(shè)備掃描目標(biāo)的整體環(huán)境，生成的點(diǎn)云數(shù)量龐大，直接作為源點(diǎn)云與參考點(diǎn)云配準(zhǔn)時(shí)，會(huì)由于候選集較多從而導(dǎo)致運(yùn)算時(shí)間太長，因此本文先對(duì)目標(biāo)實(shí)例分割處理后再配準(zhǔn)：首先，利用深度相機(jī)獲取整體環(huán)境的RGB-D圖，其次利用Mask R-CNN模型將把目標(biāo)分割出來，并將分割的目標(biāo)RGB-D圖轉(zhuǎn)化為點(diǎn)云圖，利用Super4PCS點(diǎn)云配準(zhǔn)算法與參考點(diǎn)云進(jìn)行配準(zhǔn)，最終得到目標(biāo)的六維位姿。在自制作的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了驗(yàn)證，對(duì)比分割前后的四組實(shí)驗(yàn)，時(shí)間降低率約為60%-80%，有效證明了本方法的可行性。

發(fā)表于：6/10/2021 3:33:45 PM

基于單階段GANs的文本生成圖像模型[其他][其他]

針對(duì)目前生成以文本為條件的圖像通常會(huì)遇到生成質(zhì)量差、訓(xùn)練不穩(wěn)定的問題，提出了通過單階段生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GANs)生成高質(zhì)量圖像的模型。具體而言，在GANs的生成器中引入注意力機(jī)制生成細(xì)粒度的圖像，同時(shí)通過在判別器中添加局部-全局語言表示，來精準(zhǔn)地鑒別生成圖像和真實(shí)圖像；通過生成器和判別器之間的相互博弈，最終生成高質(zhì)量圖像。在基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與具有多階段框架的最新模型相比，該模型生成的圖像更加真實(shí)且取得了當(dāng)前最高的IS值，能夠較好地應(yīng)用于通過文本描述生成圖像的場景。

發(fā)表于：6/10/2021 3:20:13 PM

聯(lián)合隨機(jī)性策略的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)探索方法[其他][其他]

目前深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法已經(jīng)可以解決許多復(fù)雜的任務(wù)，然而如何平衡探索和利用的關(guān)系仍然是強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個(gè)基本的難題，為此提出一種聯(lián)合隨機(jī)性策略的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)探索方法。該方法利用隨機(jī)性策略具有探索能力的特點(diǎn)，用隨機(jī)性策略生成的經(jīng)驗(yàn)樣本訓(xùn)練確定性策略，鼓勵(lì)確定性策略在保持自身優(yōu)勢的前提下學(xué)會(huì)探索。通過結(jié)合確定性策略算法DDPG和提出的探索方法，得到基于隨機(jī)性策略指導(dǎo)的確定性策略梯度算法(SGDPG)。在多個(gè)復(fù)雜環(huán)境下的實(shí)驗(yàn)表明，面對(duì)探索問題，SGDPG的探索效率和樣本利用率要優(yōu)于DDPG算法。

發(fā)表于：6/10/2021 3:15:53 PM

基于浮柵器件的低位寬卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究[其他][其他]

浮柵器件(Flash)能夠?qū)⒋鎯?chǔ)和計(jì)算的特性相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)存算一體化，但是單個(gè)浮柵單元最多只能存儲(chǔ)位寬為4 bit的數(shù)據(jù)。面向Nor Flash，研究了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的低位寬量化，對(duì)經(jīng)典的AlexNet、VGGNet以及ResNet通過量化感知訓(xùn)練。采用非對(duì)稱量化，將模型參數(shù)從32位浮點(diǎn)數(shù)量化至4位定點(diǎn)數(shù)，模型大小變?yōu)樵瓉淼?/8，針對(duì)Cifar10數(shù)據(jù)集，4位量化模型的準(zhǔn)確率相對(duì)于全精度網(wǎng)絡(luò)僅下降不到2%。最后將量化完成的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型使用Nor Flash陣列加速。Hspice仿真結(jié)果表明，相對(duì)于全精度模型，部署在Nor Flash陣列中的量化模型精度僅下降2.25%，驗(yàn)證了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署在Nor Flash上的可行性。

發(fā)表于：6/10/2021 3:08:15 PM

融合外觀特征的行人重識(shí)別方法[其他][其他]

針對(duì)行人重識(shí)別中由于姿勢變化、視角改變、遮擋等引起的識(shí)別率不高的問題，提出了融合外觀特征的行人重識(shí)別方法。該方法通過兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)分支的設(shè)計(jì)，分別提取行人的全局特征和局部特征，二者融合后得到行人的外觀特征。同時(shí)結(jié)合分類損失和度量學(xué)習(xí)損失，通過多任務(wù)學(xué)習(xí)策略對(duì)兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)分支進(jìn)行模型優(yōu)化。此外，該模型設(shè)計(jì)了隨機(jī)擦除算法，在數(shù)據(jù)集中加入噪聲，增強(qiáng)模型的魯棒性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：融合外觀特征的行人重識(shí)別方法大大提高了行人重識(shí)別的準(zhǔn)確率，在Market-1501數(shù)據(jù)集上rank1達(dá)到了92.82%、mAP 達(dá)到了80.51%，在DukeMTMC-reID數(shù)據(jù)集上rank1達(dá)到了85.06%、mAP達(dá)到了72.72%。

發(fā)表于：6/10/2021 3:04:00 PM

基于深度學(xué)習(xí)的車輛檢測算法研究[其他][其他]

針對(duì)目前車輛實(shí)時(shí)檢測中存在定位不準(zhǔn)確、檢測精度低等問題，采用了一種以Darknet-53為骨架網(wǎng)絡(luò)的YOLOv3車輛檢測算法，將該算法模型在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集Pascal-VOC2012上進(jìn)行訓(xùn)練，以拍攝的西安南二環(huán)路的圖片作為測試集進(jìn)行測試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，YOLOv3算法的檢測精度達(dá)到84.9%，相比于SSD算法，其檢測精度提高了11.3%，檢測速度提高了3.8 f/s。因此YOLOv3算法檢測精度更好，檢測速度更快，能準(zhǔn)確地檢測出圖像中的車輛信息，滿足車輛實(shí)時(shí)檢測的要求。

發(fā)表于：6/10/2021 2:50:00 PM

函數(shù)級(jí)別的復(fù)用開源代碼檢測方法[其他][其他]

軟件開發(fā)中對(duì)開源代碼的復(fù)用會(huì)帶來開源代碼漏洞和違反開源許可等問題。傳統(tǒng)復(fù)用代碼檢測方法常常檢出較多偶然克隆代碼，影響了復(fù)用代碼的檢測準(zhǔn)確性。為此，提出了一種基于復(fù)用度量指標(biāo)的函數(shù)級(jí)別復(fù)用開源代碼檢測方法。該方法對(duì)被測代碼和開源代碼庫，先使用克隆檢測工具獲取克隆函數(shù)，然后使用依據(jù)克隆代碼行和共用標(biāo)識(shí)符在開源代碼庫中的出現(xiàn)頻率的復(fù)用度量指標(biāo)，判定每對(duì)克隆函數(shù)是否為復(fù)用。在公開有標(biāo)注數(shù)據(jù)集和真實(shí)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果均表明所提方法優(yōu)于基于逆文檔頻率的方法。

發(fā)表于：6/10/2021 2:44:00 PM

面向工控現(xiàn)場應(yīng)用的邊緣網(wǎng)關(guān)架構(gòu)設(shè)計(jì)和性能評(píng)估[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

工業(yè)現(xiàn)場控制作為邊緣網(wǎng)關(guān)的典型應(yīng)用場景，是物聯(lián)網(wǎng)與人工智能交叉學(xué)科的研究熱點(diǎn)。在場景中，傳感器的數(shù)據(jù)經(jīng)過高速無線網(wǎng)絡(luò)匯集至邊緣網(wǎng)關(guān)，算法模塊根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)向設(shè)備發(fā)送控制指令，完成控制閉環(huán)。與傳統(tǒng)網(wǎng)關(guān)僅僅收集和轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)相比，邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)還承擔(dān)了數(shù)據(jù)加工和控制生成的重要功能，所以其安全與性能顯得尤為重要。針對(duì)邊緣網(wǎng)關(guān)中的安全與性能要求，提出了一種工業(yè)邊緣網(wǎng)關(guān)架構(gòu)，該架構(gòu)在基于X86的Linux平臺(tái)上進(jìn)行了模擬仿真和實(shí)機(jī)測試，結(jié)果表明該邊緣網(wǎng)關(guān)可以滿足工業(yè)現(xiàn)場控制的典型應(yīng)用場景，并滿足了傳統(tǒng)網(wǎng)關(guān)的基準(zhǔn)性能。

發(fā)表于：6/10/2021 2:24:06 PM

一種利用類別顯著性映射生成對(duì)抗樣本的方法[其他][其他]

如果對(duì)抗樣本的遷移性越強(qiáng)，則其攻擊結(jié)構(gòu)未知的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的效果越好，所以設(shè)計(jì)對(duì)抗樣本生成方法的一個(gè)關(guān)鍵在于提升對(duì)抗樣本的遷移性。然而現(xiàn)有方法所生成的對(duì)抗樣本，與模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)高度耦合，從而難以對(duì)結(jié)構(gòu)未知的模型進(jìn)行有效攻擊。類別顯著性映射能夠提取出樣本的關(guān)鍵特征信息，而且在不同網(wǎng)絡(luò)模型中有較高的相似度?；陲@著性映射的這一特點(diǎn)，在樣本生成過程中，引入類別顯著性映射進(jìn)行約束，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法生成的對(duì)抗樣本具有較好的遷移性。

發(fā)表于：6/10/2021 1:55:43 PM

域名畫像系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

網(wǎng)絡(luò)空間逐漸成為人類生產(chǎn)活動(dòng)的第二空間，網(wǎng)絡(luò)空間測繪對(duì)人們了解認(rèn)識(shí)網(wǎng)絡(luò)空間資源分布、網(wǎng)絡(luò)關(guān)系和威脅情況等具有重要意義。當(dāng)前對(duì)域名這一網(wǎng)絡(luò)空間重要資產(chǎn)的測繪研究相對(duì)較少，因此針對(duì)域名資產(chǎn)進(jìn)行探測分析，結(jié)合多源域名數(shù)據(jù)對(duì)域名的基礎(chǔ)屬性、譜系關(guān)系、規(guī)模狀況和時(shí)空變化等情況進(jìn)行分析，形成域名畫像。該研究有助于用戶掌握互聯(lián)網(wǎng)域名整體發(fā)展情況，可對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量過濾和惡意域名檢測、網(wǎng)絡(luò)空間資產(chǎn)屬性識(shí)別等提供支撐。

發(fā)表于：6/10/2021 1:48:19 PM