面向鲁棒图结构防御的过参数化图神经网络

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图数据在现实应用中普遍存在,图神经网络(GNN)被广泛应用于分析图数据,然而GNN的性能会被图结构上的对抗攻击剧烈影响.应对图结构上的对抗攻击,现有的防御方法一般基于图内聚先验进行低秩图结构重构.但是现有的图结构对抗防御方法无法自适应秩真值进行低秩图结构重构,同时低秩图结构与下游… …   相似文献

初旭  马辛宇  林阳  王鑫  王亚沙  朱文武  梅宏 《软件学报》2024,35(8):3878-3896

Nakagami-m信道下无人机辅助的速率分拆多址接入协作通信系统性能研究

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针对多用户通信资源短缺、分配不均衡的问题,该文研究了基于速率分拆多址接入技术(RSMA)的无人机(UAV)辅助多用户下行通信网络。在复杂的实际通信环境中,频率复用所引起的无用信号的干扰不可避免,考虑无人机与各用户节点信息传输受共道干扰影响,在Nakagami-m衰落信道下推导了该… …   相似文献

黄海燕  张鸿生  刘伯阳  梁琳琳  王春丽 《电子与信息学报》2024,46(8):3126-3135

深度嵌套式Transformer网络的高光谱图像空谱解混方法

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目的 基于深度学习的解混方法在信息挖掘和泛化性能上优于传统方法,但主要关注光谱信息,对空间信息的利用仍停留在滤波、卷积的表层处理。这使得构建解混网络时需要堆叠多层网络,易丢失部分图像信息,影响解混准确性。Transformer网络因其强大的特征表达能力广泛应用于高光谱图像处理,但将其直接应用于解混学习容易丢失图像局部细节。本文基于Transformer网络提出了改进方法。方法 本文以TNT（Transformer in Transformer）构架为基础提出了一种深度嵌套式解混网络（deep embedded Transformer network, DETN）,通过内外嵌入式策略实现编码器中局部与整体空间信息共享,不仅保留了高光谱图像的空间细节,而且在编码器中只涉及少量卷积运算,大幅度提升了学习效率。在解码器中,通过一次卷积运算来恢复数据结构以便生成端元与丰度,并在最后使用Softmax 层来保障丰度的物理意义。结果 最后,本文分别采用模拟数据集和真实高光谱数据集进行对比实验,在50 dB模拟数据集中平均光谱角距离和均方根误差取得最优值,分别为0.038 6 和0.004 5,在真实高光谱数据集Samson、Jasper Ridge中取得最优平均光谱角距离,分别为0.119 4,0.102 7。结论 实验结果验证了DETN 方法的有效性和优势,并且能为实现深度解混提供新的技术支撑和理论参考。… …   相似文献

游雪儿  苏远超  蒋梦莹  李朋飞  刘东升  白晋颖 《中国图象图形学报》2024,29(8):2220-2235

结合双边交叉增强与自注意力补偿的点云语义分割

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目的 针对现有点云语义分割方法对几何与语义特征信息利用不充分,导致分割性能不佳,特别是局部细粒度分割精度不足的问题,提出一种结合双边交叉增强与自注意力补偿的充分融合几何与语义上下文信息的点云语义分割新算法以提升分割性能。方法 首先,设计基于双边交叉增强的空间聚合模块,将局部几何与语义上下文信息映射到同一空间进行交叉学习增强后聚合为局部上下文信息。然后,基于自注意力机制提取全局上下文信息与增强后的局部上下文信息进行融合,补偿局部上下文信息的单一性,得到完备特征图。最后,将空间聚合模块各阶段输出的多分辨率特征输入特征融合模块进行多尺度特征融合,得到最终的综合特征图以实现高性能语义分割。结果 实验结果表明,在S3DIS（Stanford 3D indoor spaces dataset）数据集上,本文算法的平均交并比（mean intersection over union,mIoU）、平均类别精度（mean class accuracy,mAcc）和总体精度（overall accuracy,OA）分别为70.2%、81.7%和88.3%,与现有优秀算法RandLA-Net相比,分别提高2.4%、2.0%和1.0%。同时,对S3DIS数据集Area 5单独测试,本文算法的mIoU为66.2%,较RandLA-Net提高5.0%。结论 空间聚合模块不仅能够充分利用局部几何与语义上下文信息增强局部上下文信息,而且基于自注意力机制融合局部与全局上下文信息,增强了特征的完备性以及局部与全局的关联性,可以有效提升点云局部细粒度的分割精度。在可视化分析中,相较于对比算法,本文算法对点云场景的局部细粒度分割效果明显提升,验证了本文算法的有效性。… …   相似文献

朱仲杰  张荣  白永强  王玉儿  孙嘉敏 《中国图象图形学报》2024,29(8):2388-2398

三维重建场景的纹理优化算法综述

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三维重建场景的纹理优化是计算机图形学和计算机视觉等领域的基础任务之一,其目的是优化纹理映射,减小重建几何体和纹理之间的对齐误差,提升重建场景的细节表现。为了对三维重建场景纹理优化算法的现状进行全面研究,本文从传统优化算法和基于深度学习的优化算法两个方面对现有三维重建场景的纹理优化… …   相似文献

于柳  吴晓群 《中国图象图形学报》2024,29(8):2303-2318

融合点云深度信息的3D目标检测与分类

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目的 基于点云的3D目标检测是自动驾驶领域的重要技术之一。由于点云的非结构化特性,通常将点云进行体素化处理,然后基于体素特征完成3D目标检测任务。在基于体素的3D目标检测算法中,对点云进行体素化时会导致部分点云的数据信息和结构信息的损失,降低检测效果。针对该问题,本文提出一种融合点云深度信息的方法,有效提高了3D目标检测的精度。方法 首先将点云通过球面投影的方法转换为深度图像,然后将深度图像与3D目标检测算法提取的特征图进行融合,从而对损失信息进行补全。由于此时的融合特征以2D伪图像的形式表示,因此使用YOLOv7（you only look once v7）中的主干网络提取融合特征。最后设计回归与分类网络,将提取到的融合特征送入到网络中预测目标的位置、大小以及类别。结果 本文方法在KITTI（Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute at Chicago）数据集和DAIR-V2X数据集上进行测试。以AP（average precision ）值为评价指标,在KITTI数据集上,改进算法PP-Depth相较于PointPillars在汽车、行人和自行车类别上分别有0.84%、2.3%和1.77%的提升。以自行车简单难度为例,改进算法PP-YOLO-Depth相较于PointPillars、PP-YOLO和PP-Depth分别有5.15%、1.1%和2.75%的提升。在DAIR-V2X数据集上,PP-Depth相较于PointPillars在汽车、行人和自行车类别上分别有17.46%、20.72%和12.7%的提升。以汽车简单难度为例,PP-YOLO-Depth相较于PointPillars、PP-YOLO和PP-Depth分别有13.53%、5.59%和1.08%的提升。结论 本文方法在KITTI数据集和DAIR-V2X数据集上都取得了较好表现,减少了点云在体素化过程中的信息损失并提高了网络对融合特征的提取能力和多尺度目标的检测性能,使目标检测结果更加准确。… …   相似文献

周昊  齐洪钢  邓永强  李娟娟  梁浩  苗军 《中国图象图形学报》2024,29(8):2399-2412

基于卷积字典扩散模型的眼底图像增强算法

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目的 视网膜眼底图像广泛用于临床筛查和诊断眼科疾病,但由于散焦、光线条件不佳等引起的眼底图像模糊,导致医生无法正确诊断,且现有图像增强方法恢复的图像仍存在模糊、高频信息缺失以及噪点增多问题。本文提出了一个卷积字典扩散模型,将卷积字典学习的去噪能力与条件扩散模型的灵活性相结合,从而解决了上述问题。方法 算法主要包括两个过程：扩散过程和去噪过程。首先向输入图像中逐步添加随机噪声,得到趋于纯粹噪声的图像;然后训练一个神经网络逐渐将噪声从图像中移除,直到获得一幅清晰图像。本文利用卷积网络来实现卷积字典学习并获取图像稀疏表示,该算法充分利用图像的先验信息,有效避免重建图像高频信息缺失和噪点增多的问题。结果 将本文模型在EyePACS数据集上进行训练,并分别在合成数据集DRIVE （dgital retinal images for vessel extraction）、CHASEDB1（child heart and health study in England）、ROC（retinopathy online challenge）和真实数据集RF（real fundus）、HRF（high-resolution fundus）上进行测试,验证了所提方法在图像增强任务上的性能及跨数据集的泛化能力,其评价指标峰值信噪比（peak signal-to-noise ratio,PSNR）和学习感知图像块相似度（learned perceptual image patch similarity,LPIPS）与原始扩散模型（learning enhancement from degradation,Led）相比平均分别提升了1.992 9 dB和0.028 9。此外,将本文方法用于真实眼科图像下游任务的前处理能够有效提升下游任务的表现,在含有分割标签的DRIVE数据集上进行的视网膜血管分割实验结果显示,相较于原始扩散模型,其分割指标对比其受试者工作特征曲线下面积（area under the curve,AUC）,准确率（accuracy,Acc）和敏感性（sensitivity,Sen）平均分别提升0.031 4,0.003 0和0.073 8。结论 提出的方法能够在保留真实眼底特征的同时去除模糊、恢复更丰富的细节,从而有利于临床图像的分析和应用。… …   相似文献

王珍  霍光磊  兰海  胡建民  魏宪 《中国图象图形学报》2024,29(8):2426-2438

融合知识的多目标词联合框架语义分析模型

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《中文信息学报》2024,38(8):25-33

基于事实和风格的多通道融合虚假新闻检测

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《中文信息学报》2024,38(8):158-166

面向知识图谱的图嵌入学习研究进展

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近年来,随着图神经网络（graph neural network,GNN）技术在社交、信息、化学、生物等领域的广泛应用,GNN可解释性也受到广泛的关注. 然而,现有的解释方法无法捕获层次化的解释信息,同时,这些层次信息未能被充分利用以提升图分类任务的准确率. 基于这一问题,提出了一种层次化自解释的图表示学习（hierarchical self-explanation graph representation learning,HSEGRL）模型,该模型通过发现图结构中的层次信息进行图分类预测的同时,输出层次化的模型自解释结果. 具体而言,针对图层次信息的发现设计了提取信息的基本单元——解释子,该解释子由提取节点特征的编码器获取层次化解释感知子图的池化层和抽取高阶解释信息的解码器组成. 其中,为了准确提取层次化的解释子图,针对该模型的池化操作进行了解释感知优化设计,该设计通过评估模型的拓扑及特征重要性,层次化地筛选解释子图,实现分层自解释的同时完成图分类任务.HSEGRL是一个功能完备且便于迁移的图表示学习自解释模型,可以层次化综合考虑模型的拓扑信息与节点特征信息. 在模型有效性验证层面,分别在分子、蛋白质和社交数据集上进行大量实验,实验结果表明所提模型在图分类任务中的分类准确率高于已有的先进的GNN自解释模型和GNN模型,并通过可视化分层解释结果的信息证明了该解释方法可信.

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李平  宋舒寒  张园  曹华伟  叶笑春  唐志敏 《计算机研究与发展》2024,33(8):1993-2007