张亚萍
- 作品数：29 被引量：59H指数：5
- 供职机构：云南师范大学信息学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金云南省应用基础研究基金云南省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学理学更多>>
- 基于鲁棒和可靠对称交叉熵的测试时适应算法
- 2024年
- 测试时间适应(test-time adaptation,TTA)的目标是利用未标记的测试数据使已训练完成的神经网络模型在测试时适应测试数据分布。现有的TTA方法主要考虑在单个或多个静态环境中进行适应。然而,在非平稳环境中,测试数据分布会随着时间的推移而连续变化,这导致以往的TTA方法不稳定。因此,提出了一种基于鲁棒和可靠对称交叉熵的测试时适应(robust and reliable symmetric cross entropy test-time adaptation,RRSTA)算法。首先,为提高对噪声分布变化的鲁棒性和缓解灾难性遗忘,提出了基于均值教师模型的对称交叉熵,既鼓励模型正确预测又惩罚错误的预测。其次,为了提高对不同噪声样本的鲁棒性,提出了一种双流扰动技术,通过教师模型强视图,指导学生模型的由弱到强的扰动视图。最后,提出了可靠熵最小化策略,防止参数的剧烈变化,以稳定适应。广泛的实验和消融研究在CIFAR10C和CIFAR100C上证实了所提方法的有效性,相比于未经适应的模型,错误率降低了26.13%和14.69%,并且显著优于次优的方法。
- 熊浩宇向宇张亚萍
- 关键词：领域自适应
- 基于对象检测的遥感图像重抽样
- 利用统计分析方法和扫描窗建立模型,获取了遥感图像像元所属对象的面积。以重抽样后像元点内各原始像元点所属对象的面积与这些原始像元点所属对象的面积总和的百分比为权重建立了重抽样模型,实现了基于对象检测的面积权重重抽样方法。实...
- 张亚萍陈旭付小勇
- 关键词：遥感
- 文献传递
- 基于迁移学习的高效单目图像深度估计被引量：4
- 2022年
- 在进行三维重建、场景理解等计算机视觉任务时,从二维图像中恢复三维空间中的深度信息是一项基本的任务。当前使用深度学习完成该任务时,精确度较高的方法往往需要巨大的数据量,而这些数据的获取通常复杂且开销大。针对这个问题,提出了一种基于迁移学习的全局自注意力编解码网络。所提网络以单张图像作为输入,在编码时的每一个阶段都具有全局性的感受域,解码后把深度回归任务转化为一种分类任务,在保证模型精确度的前提下大大降低所需的训练数据量。实验结果表明,与当前先进的深度估计网络AdaBins和DPT-Hybrid相比,所提网络在均方根误差上降低了约2.2%和0.3%,在训练数据量上降低了约80%和99.6%。
- 刘佳涛张亚萍杨雨薇
- 关键词：成像系统单目视觉
- 基于贪心优化策略的网格排布算法被引量：1
- 2016年
- 针对由存储带宽和数据访问速度导致的复杂数据集绘制性能低下等问题,提出了一种基于贪心优化策略的三角形排布算法,通过对绘制数据集进行重排以改善数据的空间局部性和时间局部性。该算法首先将顶点分为三类,根据改进的代价函数选择代价度量最小的顶点作为活动顶点;然后绘制(即输出)其所有未绘制的邻接三角形,并将相邻顶点压入缓存,算法迭代执行直到所有顶点的邻接三角形都绘制完成,得到重新排列后的三角形序列。实验结果表明,该算法不仅具备较高的顶点缓存命中率,还提高了渲染速度,减少了排序的时间,有效地解决了图形处理器的处理速度不断提升而数据访问速度严重滞后的问题。
- 娄自婷张亚萍
- 关键词：缓存优化三维网格模型
- 基于视觉显著性的空间图像序列放大算法
- 2016年
- 针对已有的图像序列放大方法存在空间运动目标放大后细节不清晰的问题,提出基于视觉显著性的图像序列放大算法。算法首先采用视觉显著性技术获取空间运动目标区域;而后设计不同的放大策略;最后提出分区插值计算和区域能量保护方法,提升放大过程中的空间运动目标清晰度。与已有的放大算法对比的实验结果表明,提出的算法取得了更好的视觉效果和更高的平均梯度指标值、边缘强度指标值、信息熵指标值和图像功率谱指标值。
- 訾玲玲丛鑫张亚萍
- 关键词：视觉显著性图像放大
- 基于非结构自适应网格的二维Euler方程数值求解方法研究被引量：1
- 2016年
- 提出了一种基于非结构自适应网格的二维Euler方程的数值解法.采用有限体积法进行空间离散,通量计算采用Jamson中心格式,使得它适用于任意多边形计算单元.为了得到定常解,采用一种显式的四步Runge-Kutta迭代方法对时间进行积分.根据流场参数的变化梯度确定加密边,由加密准则进行自适应网格剖分,然后得到分布合理的加密过后的网格.求解二维Euler方程,对NACA0012翼型进行了数值模拟,通过对自适应前后的数值解的对比,说明所建立的方法是正确的.
- 杨雨薇虞佳磊张亚萍李幸刚邱晓朴
- 关键词：EULER方程数值解法非结构网格自适应网格
- 双判别器生成对抗网络图像的超分辨率重建方法被引量：4
- 2019年
- 提出一种可用于改进图像超分辨率重建质量的双判别器超分辨率重建网络(DDSRRN)。该网络在生成式对抗网络(GAN)的基础上增加一个判别器,将Kullback-Leibler(KL)和反向KL散度组合成一个统一的目标函数来训练两个判别器,利用这两种散度的互补统计特性,能在多模式下分散预估计密度,从而避免重建过程中网络模型的崩溃问题,提高模型训练的稳定性。针对模型损失函数的设计部分,首先使用Charbonnier损失函数来构建内容损失,利用网络中间层的特征信息来设计感知损失和风格损失,最后为缩减图像重建时间,在网络结构中引入反卷积来完成图像重建操作。实验结果表明本文方法在主观视觉上具有丰富的细节,获得了更好的主观视觉评价和客观量化评价,网络泛化能力好。
- 袁飘逸张亚萍
- 关键词：图像处理图像超分辨率重建卷积神经网络KL散度
- 一种改进的SIFT图像检测与特征匹配算法被引量：6
- 2017年
- 提出了一种改进的SIFT图像特征检测与匹配算法.以包含像素信息的深度图为基础,通过相应的映射关系,将深度图变成二维图像,再依据深度图每个网格顶点处的局部微分性质确定二维图像上的灰度值,得到二维灰度特征图像;利用SIFT算法对特征图像进行特征点的检测;然后将K近邻算法和双向特征匹配算法相结合,使得匹配得到的结果更加准确,误匹配对更少,并把匹配结果还原到深度图上;最后采用随机抽样一致性RANSAC算法对误匹配点对进行剔除,实现2幅图像的配准.实验结果验证了这种改进算法的鲁棒性和有效性.
- 杨雨薇张亚萍
- 关键词：SIFT算法RANSAC映射
- 机器人有左右摆动干扰正环形焊缝定位方法被引量：2
- 2022年
- 受限于管道内环形焊缝缺少点和直线特征,单目视觉无损检测机器人自动定位管道中的焊缝仍然是一项充满挑战性的研究。研究机器人有左右摆动干扰运动下正环形焊缝定位问题,根据管道内壁圆形焊缝在检测机器人相机中的几何成像模型和机器人运动速度,建立定位正圆形焊缝至检测机器人距离的特殊同步定位与地图构建(SLAM)问题控制方程,并将求解该控制方程的问题转换成使损失函数达到最小的优化问题。针对该优化问题的高度非线性,采用遗传算法求解,实现了机器人有左右摆动干扰运动下的正环形焊缝定位。利用机器人在圆柱形管道内探测的正圆形焊缝的合成视频以及实际工作时所抓拍的视频,对所提定位方法进行实验,实验结果表明,所提定位方法可以获得良好的结果。
- 董翔冯乔生夏君霏张亚萍
- 关键词：机器视觉单目视觉遗传算法
- 基于错配剔除的三维重建研究
- 2017年
- 针对基于SIFT(Scale-invariant feature transform)算法的特征检测与匹配存在错误匹配的情况,采用了随机抽样一致性算法对错配点对进行剔除,通过有针对性地对待所有输入数据,创建一个目标函数,使用迭代算法估计出该目标函数的参数,依据所估计出的参数把所有的数据分为两种,保留满足估计参数的所有点,剔除不满足估计参数的所有点,再在全部的满足估计参数的点中重新估计出函数的参数。实验结果表明,该方法可有效剔除三维模型中的误匹配点。
- 林丽萍张亚萍
- 关键词：三维重建随机抽样一致性算法
