尹钟
- 作品数：38 被引量：89H指数：4
- 供职机构：上海理工大学光电信息与计算机工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金上海市科技人才计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信经济管理更多>>
- 基于空间特征提取和注意力机制的双路径语义分割被引量：2
- 2022年
- 针对现阶段语义分割网络存在的空间和通道特征不匹配、小目标物体像素丢失等问题,设计了一种基于空间特征提取和注意力机制的双路径语义分割算法。空间信息路径利用四倍下采样来保留高分辨率特征,并引入空间特征提取模块融合多尺度空间信息,加强网络对小目标物体的识别能力;采用一条结合双阶通道注意力的语义上下文路径提取判别特征,使深层特征能够指导浅层特征捕捉更精确的语义信息,从而降低精度损失。在CamVid和Aeroscapes数据集上验证该算法,平均交并比分别可达70.5%和51.8%,相比于当前主流的双路径语义分割模型有所提升,结果验证了所提算法的有效性。
- 郑鹏营陈玮尹钟
- 智能控制课程中英双语教学方法研究与教学案例设计被引量：2
- 2019年
- 提出一种针对智能控制课程的双语教学框架,基于'神经网络'授课内容,设计涵盖感知器和多层感知器知识点的4个教学案例,目的是帮助学生准确掌握不同智能控制方法原理的双语表述和概念思想,介绍教学实施过程并说明该双语教学方法在一定程度上能提高学生的学习效率。
- 尹钟陈玮付东翔傅迎华孙红
- 关键词：智能控制双语教学神经网络
- BERT模型结合实体向量的知识图谱实体抽取方法被引量：1
- 2022年
- 实体抽取是构建知识图谱的重要环节,大多数深度学习模型没有注意到上下文的语义信息和忽略了对于知识实体的处理,因此,实体抽取的准确性有待进一步提高.本文提出了一种BERT模型结合实体向量的知识图谱实体抽取方法.该方法采用基于全词Mask的BERT模型生成句子向量和具有上下文语义的词向量,再将词向量取平均值得到实体向量,通过注意力机制将句子向量与实体向量结合,最后,将结合后的新向量放入条件随机场进行序列标注,找到最优的标签以达到实体抽取的目的.实验结果表明,该方法在人民日报语料库进行实体抽取时,其准确率、召回率和F1值分别为93.01%,90.32%和91.65%.同时,该模型在CoNLL-2003语料库中的实体抽取也具有很好的效果.
- 陈玮张锐尹钟
- 关键词：知识图谱条件随机场
- 面向人工智能的“新工科”人才培养模式探索被引量：15
- 2020年
- 随着人工智能技术的快速发展,面向人工智能的新工科人才逐渐成为企业迫切需求的人才。为了改善人工智能热潮中新工科人才短缺的局面,提出与企业人才需求紧密结合的人才培养模式。对人工智能的兴起及兴起过程中对新工科人才的需求等内容进行探索与研究,从学校、企业与政府角度提出新工科人才培养面临的问题及解决办法,并以实际案例为参考对新工科人才培养模式提出建议。
- 孙红莫光萍巨志勇尹钟付东翔
- 关键词：人工智能
- 基于改进ExfuseNet模型的街景语义分割被引量：1
- 2022年
- 使用ExfuseNet模型进行街景语义分割时,由于街景图像背景复杂度较高,造成感兴趣类之间的面积占比与分布不均衡,特别是图像中面积占比低且密度低的感兴趣目标,越到网络深层越容易被错误分类,最终导致模型分割性能下降。为解决该问题,文中对ExfuseNet模型进行了改进。为了获取不同尺度的语义信息,在不增加模型参数量的条件下,多监督模块采用不同空洞率的带孔卷积。在下采样特征融合后,立刻采用随机丢弃层来减少模型参数量,提高泛化力。在主输出前采用CBAM注意力机制模块以便更高效地对感兴趣目标类的深度语义信息进行采样,并在多监督模块之后采用类平衡函数来改善数据集Camvid的类不平衡问题。实验结果表明,改进的ExfuseNet模型语义分割效果有明显提升,其均交并比提升到了68.32%,Pole类分类准确率提升到38.14%。
- 陈劲宏陈玮尹钟
- 关键词：空洞率
- FuseNet:应用于移动端的轻量型图像识别网络
- 2023年
- 为解决目前Transformer模型因其巨大的参数量和计算复杂度而无法应用在计算资源相对有限的移动设备中的问题,提出了一种适用于移动端的友好型轻量图像识别网络称为FuseNet。FuseNet利用卷积神经网络提取局部特征信息和自注意力机制擅长对全局信息进行建模的特性,将局部表示与全局表示两者的特性整合至一个特征提取模块,高效融合了两种不同结构的优点达到以较小的模型规模实现较高准确率的目的。实验证明不同参数规模的FuseNet可以在不进行预训练的情况下实现良好的性能,可以很好地应用在移动设备中。FuseNet-B在ImageNet-1K数据集上以14.8 M的参数量实现了80.5%的准确率,性能表现超过了同体量的Transformer模型和卷积神经网络。
- 田鑫驰王亚刚尹钟
- 关键词：卷积神经网络图像识别TRANSFORMER
- 新工科的兴起与智能复合人才培养的研究被引量：3
- 2019年
- 针对人工智能教育的发展、高校传统工科建设的挑战、新工科的定义及智能复合人才培养,进一步阐述和研究新工科的智能复合人才培养方法,特别是'人工智能+X'人才培养的理念和方法。
- 孙红王瑞琪付东翔巨志勇尹钟
- 融合TextRank算法的中文短文本相似度计算被引量：4
- 2020年
- 传统的VSM向量空间模型忽略了文本语义,构建的文本特征矩阵具有稀疏性。基于深度学习词向量技术,文中提出一种融合改进TextRank算法的相似度计算方法。该方法利用词向量嵌入的技术来构建文本向量空间,使得构建的向量空间模型具有了语义相关性,同时采用改进的TextRank算法提取文本关键字,增强了文本特征的表达并消除了大量冗余信息,降低了文本特征矩阵的稀疏性,使文本相似度的计算更加高效。不同模型的仿真实验结果表明,融合改进的TextRank算法与Bert词向量技术的方法具有更好的文本相似度计算性能。
- 卢佳伟陈玮尹钟
- 关键词：文本相似度关键字提取向量空间模型
- 一种基于关键帧的人体行为识别方法被引量：12
- 2017年
- 为了提高人体动作识别的准确率和实时性,提出了一种基于关键帧的人体行为识别新方法。用Kinect提取人体骨架信息(各关节点的3D坐标),将中心点(人体基准参考点)分别与其他各关节点作结构向量,根据空间不变性选取中心向量,计算各个结构向量和中心向量之间的夹角,并将夹角的角速度作为一种新的姿态描述特征,利用AP(Affinity Propagation)聚类算法提取关键帧,利用SVM将得到的关键帧进行动作序列的分类。在Cornell Activity Dataset-60(CAD-60)数据库实验结果表明,新方法具有良好的识别能力。
- 梅阳王永雄秦琪尹钟张孙杰
- 关键词：人体行为识别VECTOR
- 结合天空分割和条件生成对抗网络的单幅图像去雾被引量：2
- 2021年
- 针对现有大多数基于暗原色先验图像去雾算法对天空区域的透射率和整体大气光值估计不精确的问题,提高去雾算法的性能,本文提出了结合天空分割和条件生成对抗网络的单幅图像去雾方法.首先,提出一种可行的基于阈值的天空分割算法把图像分割为天空区域和非天空区域,并在天空区域中估计出大气光值;然后,利用改进的条件生成对抗网络实现对透射率的精确估计;最后,根据大气散射模型恢复无雾图像并对其进行对比度增强处理.实验表明,本文算法能准确的实现天空分割,大气光值和透射率估计也准确高效,恢复的无雾图像真实自然,细节恢复清晰,对比度高.
- 陈玮陈永顺尹钟
- 关键词：大气散射模型
