李英双
- 作品数：17 被引量：4H指数：1
- 供职机构：河北工业大学更多>>
- 发文基金：天津市自然科学基金河北省高等学校科学技术研究指导项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 双重平滑驱动的标签噪声鲁棒学习方法
- 本发明提供了一种双重平滑驱动的标签噪声鲁棒学习方法，包括如下步骤：获取带有噪声的数据集；初始化两个网络和各项参数；搭建模型与损失函数；将数据集输入两个网络中进行初始训练；每次迭代训练前对标签进行平滑处理；通过样本选择方法...
- 王振张奥甜李鹏飞常雪莹李英双齐巧玲程昊董永峰
- 基于工作流的流程设计与优化的研究
- 传统的工作流模型往往只注重活动以及活动之间的关系，而忽略了活动的主体角色和角色之间的交互关系。而对于流程重组主要集中在理论和优化算法研究方面，缺乏理论与实践相结合的实际应用。本文提出基于角色、Petri网的工作流建模模型...
- 李英双
- 关键词：工作流建模PETRI网ORACLE数据库
- 文献传递
- 面向室内外复杂场景监控视频的运动目标检测方法及系统
- 本发明涉及图像通讯处理技术领域，尤其涉及面向室内外复杂场景监控视频的运动目标检测方法及系统，方法包括如下步骤：从监控视频中任选两帧原始图像生成相应的提示信息后输入到视觉大模型中；确定每帧原始图像的运动目标区域和背景区域；...
- 李林昊饶义正李英双董永峰程昊
- 融合实体上下文和逻辑规则的知识推理方法
- 本发明提供了一种融合实体上下文和逻辑规则的知识推理方法，该方法包括实体上下文模块、逻辑规则模块和评分模块。实体上下文模块首先抽取目标三元组头尾实体的关系上下文，然后使用消息传递方式编码实体上下文为实体上下文向量。逻辑规则...
- 王利琴耿智雷姚爽李英双董永峰
- 基于任务驱动的等变一致性图像融合方法及系统
- 本发明为基于任务驱动的等变一致性图像融合方法及系统，对输入的红外和可见光图像进行特征分解得到各自的基础特征和细节特征，在后续融合处理中施加满足等变一致性约束的几何变换操作以保证特征的变换稳定性，并利用语义分割模型的语义分...
- 王振崔新语李英双齐巧玲董永峰
- 基于关系特征强化的全景场景图生成方法
- 2025年
- 全景场景图生成(PSGG)旨在识别图像中所有对象并自动地捕获所有对象间的语义关联关系。语义关联关系建模依赖目标对象及对象对(subject-object pair)的特征描述,然而现行工作中存在以下不足:采用边界框提取方式获取的对象特征较模糊;仅关注对象的语义和空间位置特征,忽略了对关系预测同样重要的对象对的语义联合特征和相对位置特征;未能针对不同类型的对象对(如前景-前景、前景-背景、背景-背景)进行差异化特征提取,进而忽略了它们之间的差异性。针对上述问题,提出一种基于关系特征强化的全景场景图生成方法(RFE)。首先,通过引入像素级掩码区域特征,丰富对象特征的细节信息,同时有效地融合对象对的联合视觉特征、语义联合特征和相对位置特征;其次,根据对象对的不同类型,自适应地选择最适合本类型对象对的特征提取方式;最后,获得强化后更精确的关系特征用于关系预测。在PSG数据集上的实验结果表明,以VCTree(Visual Contexts Tree)、Motifs、IMP(Iterative Message Passing)和GPSNet为基线方法,ResNet-101为骨干网络,RFE在具有挑战性的SGGen任务上召回率(R@20)指标分别提高了4.37、3.68、2.08和1.80个百分点,验证了所提方法在PSGG的有效性。
- 李林昊王逸泽李英双李英双王振
- 关键词：自适应选择
- 一种基于分层细化LSTM网络的知识追踪方法及系统
- 本发明针对现有深度学习方法模型的不足，提出了一种基于分层细化LSTM网络的知识追踪方法及系统，属于知识追踪技术领域，该方法包括：构件深度追踪知识模型：通过初步学习层、双层注意力层、深入学习层的层次化过程，在学生学习的过程...
- 董永峰黄港齐巧玲李林昊李英双
- 文献传递
- 基于单模态监督的双层质量感知的可信多模态融合方法
- 本发明提供了一种基于单模态监督的双层质量感知的可信多模态融合方法，分别在特征层面和模态层面进行动态建模，根据特征和模态质量动态融合多模态数据，并引入图注意网络和结构引导的特征聚合模块来获得结构保留的全局紧凑特征表示，同时...
- 王振孙雅丽李英双齐巧玲程昊董永峰
- 一种基于双数据增强的对比多视图深度融合聚类方法
- 本发明公开了一种基于双数据增强的对比多视图深度融合聚类算法，该方法对数据进行多视图的结构增强和特征增强，通过图对比学习编码器提取图结构信息和节点信息，学习数据的共性信息和个性信息；设计双尺度自注意力机制，在节点级关注不同...
- 董永峰李英双张佳雪邓亚晗任梓瑜陈雨濛魏欣欣
- 一种基于双线性卷积神经网络的细粒度车辆分类方法
- 本发明涉及图像分类方法领域，尤其是一种基于双线性卷积神经网络的细粒度车辆分类方法，包括以下步骤：将车辆RGB图像输入到卷积神经网络中；将ResNet50作为Backbone，提取基础特征，得到基础特征向量f<Sub>I<...
- 李林昊臧晗李英双王振董永峰
