基于多尺度特征和上下文聚合的结肠息肉图像分割网络

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为解决结肠息肉图像语义分割任务中存在的边界不清晰以及分割结果不连贯、不完整甚至丢失的问题, 提出一种基于多尺度特征和上下文聚合的结肠息肉图像分割网络 (colon polyp image segmentation network based on multi-scale features and contextual aggregation, MFCA-Net). 网络选择PvTv2作为特征提取主干网络, 设计多尺度特征互补模块 (MFCM)用以提取丰富的多尺度局部信息, 减少息肉形态变化对分割结果的影响; 设计全局信息增强模块 (GIEM), 构建嵌入位置注意力的大核深度卷积实现对息肉的精确定位, 提升网络辨别复杂背景的能力; 设计高级语义引导的上下文聚合模块 (HSCAM), 以全局特征引导局部特征, 差异性互补和交叉融合浅层细节信息与深层语义信息, 提升分割的连贯性和完整性; 设计边界感知模块 (BPM), 结合传统图像处理方法与深度学习方法优化边界特征, 实现细粒度分割, 进而获取更清晰的边界. 实验表明, 在Kvasir、ClinicDB、ColonDB和ETIS等公开的结肠息肉图像数据集上, 所提出的网络均取得相较于当前主流算法更高的mDice与mIoU分数, 具有更高的分割准确率和更强的鲁棒性.… …   相似文献

许海英  徐健皓  陈平华 《计算机系统应用》2025,34(3):115-123

FBO: 基于联邦学习的云数据库旋钮调优技术

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近年来, 随着软硬件的发展, 数据库上云已经成为了新兴发展趋势, 能够降低中小型企业和个人用户的数据库运维成本. 进一步地, 云数据库的发展带来了庞大的运维市场需求, 研究者们提出了诸多数据库自调优技术来支持数据库旋钮自动优化. 为了提高调优效率, 现有技术从仅关注调优问题本身,… …   相似文献

燕钰  戴志宇  吕泽楷  王宏志 《软件学报》2025,36(3):962-980

云原生数据库技术与系统专题前言

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杜小勇  杨晓春  祝园园 《软件学报》2025,36(3):939-940

大语言模型的幻觉问题研究综述

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随着以Transformer为代表的预训练模型等深度学习技术的发展, 大语言模型(LLM)日益展现出强大的理解力和创造力, 对抽象摘要、对话生成、机器翻译和数据到文本生成等下游任务产生了重要影响, 同时也在图像说明、视觉叙事等多模态领域展现出了广阔的应用前景. 虽然大语言模型具备… …   相似文献

刘泽垣  王鹏江  宋晓斌  张欣  江奔奔 《软件学报》2025,36(3):1152-1185

面向电子商务社交知识图谱高效增量预训练的双向模仿蒸馏

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知识图谱(knowledge graph, KG)预训练模型有助于电子商务应用中各种下游任务, 然而, 对于具有高动态性的大规模电商社交知识图谱来说, 预训练模型需要及时更新以感知由用户交互引起的节点特征变化. 提出一种针对电商社交知识图谱预训练模型的高效增量学习方法, 该方法通… …   相似文献

朱渝珊  张文  王晓珂  李志宇  陈名杨  姚祯  陈辉  陈华钧 《软件学报》2025,36(3):1218-1239

ChannelLink: 基于链下状态通道的跨片状态迁移协议

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跨片状态迁移协议是保证跨片交易处理原子性的基础, 其效率高低将直接影响分片系统性能. 现有协议处理过程可以分为源分片状态迁出、片间状态传输和目的分片状态迁入这3个阶段, 各阶段依次执行、紧密绑定. 利用链下状态通道灵活度高、即时确认的特点, 提出了ChannelLink跨片状态迁… …   相似文献

贾林鹏  孙毅 《软件学报》2025,36(3):1327-1354

区块链分片技术研究进展

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云原生数据库基于云基础设施提供高可用、可弹性伸缩的数据管理, 近年来得到了快速发展. 区块链作为一种透明、防篡改、可追溯的数据库系统, 其中区块链分片是对区块链系统进行扩容的最直接且最有潜力的方案, 利用云基础设施的弹性伸缩特点可以实现更灵活的扩缩容. 首先总结当前区块链分片解决… …   相似文献

唐海波  张焕  张召  金澈清  周傲英 《软件学报》2025,36(3):1040-1064

基于无服务器计算的多方数据库安全计算系统

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联合多方数据库的安全计算可以在保护数据隐私的情况下, 对多个数据库的私有数据进行联合查询或联合建模. 这样的联合体通常是一个松散的组织, 各参与的数据库可以随时离线, 然而现有多方安全计算系统通常采用秘密共享等隐私计算方案, 需要参与者保持在线状态, 导致系统的可用性较差. 此外… …   相似文献

马旭阳  周小凯  郑浩宇  崔斌  徐泉清  杨传辉  晏潇  江佳伟 《软件学报》2025,36(3):1084-1106

基于多尺度特征加权融合注意力的密集人群计数算法

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针对人群计数面临的人头尺寸不统一、人群密度分布不均匀、背景复杂干扰等问题, 提出一种解决多尺度变化加强关注人群区域的卷积神经网络模型 (multi-scale feature weighted fusion attention convolutional neural network, MSFANet). 该网络前端采用改进的VGG-16模型对输入人群图像做第1步的粗粒度特征提取, 中间加入多尺度特征提取模块提取图像的多尺度特征信息. 随后添加注意力模块对多尺度特征进行特征加权. 后端利用锯齿状空洞卷积模块增大感受野, 以提取图像的细节特征, 生成高质量的人群密度图. 对该模型在3个公开数据集上进行实验, 结果显示, 在Shanghai Tech Part B数据集上MAE (平均绝对误差)达到7.8, MSE (均方误差)达到12.5. 在Shanghai Tech Part A数据集上MAE达到64.9, MSE达到108.4. 在UCF_CC_50数据集上MAE达到185.1, MSE达到249.8. 实验结果证实该模型有较好的准确度和鲁棒性.… …   相似文献

时东亮  葛艳  徐慕君 《计算机系统应用》2025,34(3):210-219

基于UnifiedGesture改进模型的三维人体动画生成

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为了提升音频驱动人体动画生成的真实性, 对UnifiedGesture模型进行了改进研究. 首先, 通过引入编码器-解码器架构, 从音频中提取面部特征, 以弥补原模型在面部表情生成方面的不足. 其次, 结合交叉局部注意力机制和基于Transformer-XL的多头注意力机制, 以… …   相似文献

郭二伟  朱欣娟  高全力 《计算机系统应用》2025,34(3):40-50