吴惠思
- 作品数：5 被引量：4H指数：1
- 供职机构：深圳大学计算机与软件学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于多尺度分段的长时间序列预测方法被引量：1
- 2024年
- 针对目前长时间序列预测(long sequence time-series forecasting,LSTF)存在历史数据量大、计算复杂度高、预测精度要求高等问题,提出一种基于多尺度分段的Transformer模型.该模型基于Transformer架构进行改进和优化,使用多尺度分段将时间序列切片成多个时间段进行训练和预测,降低了长时间序列的复杂性,并实现了更高精度的预测.在电力变压器油温(electricity transformer temperature,ETT)数据集、用电负荷(electricity consumption load,ECL)数据集和天气(Weather)数据集中,分别采用传统Transfomer、Informer、门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)、时序卷积网络(temporal convolutional network,TCN)和长短期记忆(long short-term memory,LSTM)5种基准模型与本研究提出的多尺度分段的Transformer模型,对长时间序列进行预测.结果表明,采用基于多尺度分段的Transformer模型在Weather数据集上对预测长度为192的时间序列预测的均方误差和平均绝对误差分别为0.367和0.407,均优于其他模型.基于多尺度分段的Transformer模型可以综合Transformer模型的优点,且计算速度更快,预测性能更高.
- 何胜林龙琛郑静王爽文振焜吴惠思倪东何小荣吴雪清
- 关键词：时间序列预测电力预测
- 联合深度学习和宽度学习的纹理样图自动提取被引量：1
- 2024年
- 目的 纹理样图是指一幅用于描述纹理特征的图像,纹理样图多样性在纹理合成任务中是至关重要的,它可以为合成的纹理带来更丰富、多样和逼真的外观,同时为艺术家和设计师提供了更多的创作灵感和自由度。当前,纹理样图的提取主要通过手工剪裁和算法自动提取,从大量的图像中手工剪裁提取出高质量的纹理样图十分耗费精力和时间,并且该方式易受主观驱动且多样性受限。目前先进的纹理样图自动提取算法基于卷积神经网络的Trimmed T-CNN(texture convolutional neural network)模型存在推理速度慢的问题。基于此,本文致力于利用互联网上丰富的图像资源,自动快速地从各种图像中裁剪出理想且多样的纹理样图,让用户有更多的选择。方法 本文提出一个结合深度学习和宽度学习的从原始图像中自动提取纹理样图的方法。为了获取理想的纹理样图,首先通过残差特征金字塔网络提取特征图,有效地从输入图像中识别样图候选者,然后采用区域候选网络快速自动地获取大量的纹理样图候选区域。接下来,利用宽度学习系统对纹理样图的候选区域进行分类。最后,使用评分准则对宽度学习系统的分类结果进行评分,从而筛选出理想的纹理样图。结果 为了验证本文方法的有效性,收集大量理想纹理样图并将它们分成6个类进行实验验证,本文模型的准确度达到了94.66%。与当前先进的方法 Trimmed T-CNN相比,本文模型准确度提高了0.22%且速度得到了提升。对于分辨率为512×512像素、1 024×1 024像素和2 048×2 048像素的图像,算法速度分别提快了1.393 8 s、1.864 3 s和2.368 7 s。结论 本文提出的纹理样图自动提取算法,综合了深度学习和宽度学习的优点,使纹理样图的提取结果更加准确且高效。
- 吴惠思梁崇鑫颜威文振焜
- 关键词：目标检测
- 基于深度半监督学习的植物叶片自动识别
- 2023年
- 植物叶片自动识别算法在植物教学和生态保护等领域有着广泛应用,但由于植物种类繁多且类间差异小,传统深度学习方法需要大量的数据标注才能获得较好的训练效果.为此,提出一种基于深度半监督学习的植物叶片自动识别方法.首先,基于一致性正则化思想,为提升数据扰动质量设计了显性、隐性数据扰动流程;然后,运用深度特征提取网络DenseNet,有效地提升了植物叶片细粒度特征的辨别能力;最后,基于模拟退火训练策略过滤训练过程中的异常数据,从而缓解过拟合现象.在分别含有5284幅和18000幅植物叶片图像的公开数据集MalayaKew-D3和私有数据集LeafSZU-2021中获得的实验结果表明,与全量标注数据下监督学习模型相比,该方法在仅使用30%~50%标注数据量时,仍能达到92.36%~96.85%的植物叶片识别准确率;在相同数据标注量下,其平均识别准确率比当前最新的半监督球面均值聚类方法提高了2.95%,且模型参数量降低了38.12%,识别速度提高了61.51%.
- 吴惠思肖芳燕史周安文振焜
- 关键词：半监督学习卷积神经网络特征提取
- 基于自适应哈希算法的直播视频篡改检测被引量：1
- 2017年
- 提出基于视频压缩帧的自适应哈希算法,并将该算法用于实时视频篡改检测.根据帧内数据长度划分非固定步长区间,提取帧的空间结构特征,使用哈希量化形成固定长度的密钥.实验结果表明,该算法能达到实时性要求,表现出较好的鲁棒性和区分性,通过统计视频画面组的密钥相似度,能有效检测视频篡改.
- 文振焜陈斌吴惠思
- 关键词：视频篡改实时视频H.264编码器
- 基于视觉Transformer内在归纳优化的齐白石虾画真假鉴定被引量：1
- 2023年
- 当前书画艺术品市场赝品众多,给书画艺术品收藏者带来了极大的经济风险,并且严重扰乱书画艺术市场秩序.针对书画艺术品真假鉴别的数据集一般较小的特点,提出数据高效的齐白石虾画自动真假鉴别算法.以视觉Transformer为基础架构,改进视觉Transformer的标记位置编码方式;以跨架构表征知识蒸馏对模型进行训练,改善视觉Transformer的内在归纳特性,减少模型对训练数据的过度依赖,有效地解决齐白石虾画真假鉴别数据集较小的问题.分别在有429幅画的齐白石虾画真假鉴别数据集、有96013幅画的WikiArt数据集和有42479幅画的ArtDL数据集上进行实验的结果表明,所提算法能够有效地应对齐白石虾画真假鉴别任务中数据集小的挑战,并在该任务中的分类性能优于其他方法.
- 吴惠思陈文杰黄晓婷刘雪婷齐驸
