基于深度学习的行人重识别研究综述

随着深度学习的发展,研究人员开始探索将深度学习应用于行人重识别任务并提出了大量方法,随之也迎来了新的挑战。为系统地了解这一领域的研究现状和发展趋势,首先对行人重识别任务以及存在的问题进行简单介绍;其次,根据训练方式的不同,分别探讨监督学习、半监督学习/弱监督学习以及无监督学习上行人重识别任务的研究进展,并根据现有研究热度介绍生成对抗网络和注意力机制在行人重识别上的应用;之后,列举了该领域中常用的经典数据集,并对比了深度模型在这些经典数据集（Market-1501、CUHK03等）上的表现;最后,对行人重识别领域的未来方向进行了展望。     

数据挖掘中学习算法比较研究

数据挖掘作为信息技术的新兴领域,充分结合了数据库、统计分析、人工智能等多领域知识.作为企业信息化建设新方向,对其深入了解非常重要.本文主要介绍了数据挖掘的几种常见的学习方法,特别是重点介绍了新兴的领域:迁移学习.文章的最后将举例简要说明几种学习方法的区别.     

数据挖掘中学习算法比较研究

数据挖掘作为信息技术的新兴领域,充分结合了数据库、统计分析、人工智能等多领域知识。作为企业信息化建设新方向,对其深入了解非常重要。本文主要介绍了数据挖掘的几种常见的学习方法,特别是重点介绍了新兴的领域：迁移学习。文章的最后将举例简要说明几种学习方法的区别。     

监督与半监督学习下的数据流集成分类综述

在监督或半监督学习的条件下对数据流集成分类进行研究是一个很有意义的方向.从基分类器、关键技术、集成策略等三个方面进行介绍,其中,基分类器主要介绍了决策树、神经网络、支持向量机等;关键技术从增量、在线等方面介绍;集成策略主要介绍了boosting、stacking等.对不同集成方法的优缺点、对比算法和实验数据集进行了总结与分析.最后给出了进一步研究方向,包括监督和半监督学习下对于概念漂移的处理、对于同质集成和异质集成的研究,无监督学习下的数据流集成分类等.     

深度医学图像配准研究进展：迈向无监督学习

在疾病诊断、手术引导及放射性治疗等图像辅助诊疗场景中,将不同时间、不同模态或不同设备的图像通过合理的空间变换进行配准是必要的处理流程之一。随着深度学习的快速发展,基于深度学习的医学图像配准研究以其耗时短、精度高的优势吸引了研究者的广泛关注。本文全面整理了2015—2019年深度医学图像配准方向的论文,系统地分析了深度医学图像配准领域的最新研究进展,展现了深度配准算法研究从迭代优化到一步预测、从有监督学习到无监督学习的总体发展趋势。具体来说,本文在界定深度医学图像配准问题和介绍配准研究分类方法的基础上,以相关算法的网络训练过程中所使用的监督信息多少作为分类标准,将深度医学图像配准划分为全监督、双监督与弱监督、无监督医学图像配准方法。全监督配准方法通过采用随机变换、传统算法和模型生成等方式获取近似的金标准作为监督信息;双监督、无监督配准方法通过引入图像相似度损失、标签相似度损失等其他监督信息以降低对金标准的依赖;无监督配准方法则完全消除对标注数据的需要,仅使用图像相似度损失和正则化损失监督网络训练。目前,无监督医学图像算法已经成为医学图像配准领域的研究重点,在无需获得代价高昂的标注信息下就能够取得与有监督和传统方法相当甚至更高的配准精度。在此基础上,本文进一步讨论了医学图像配准研究后续可能的4个未来挑战,希望能够为更高精度、更高效率的深度医学图像配准算法的研究提供方向,并推动深度医学图像配准技术在临床诊疗中落地应用。     

数据异常的监测技术综述

在目前大数据的环境下,相对于正常数据,异常类数据更难获取,也显得更加重要。异常检测的目的是检测出异于正常主体的活动数据。异常检测适用于机器故障诊断、数据挖掘以及疾病和入侵检测等多个领域。基于目前大量的异常检测方法,主要从异常类数据的有无来阐述,根据这个框架将主要的异常检测方法进行了分类,并评价了这些方法的优劣;最后重点讨论了基于深度学习的大数据异常检测方法,并分别介绍了不同的方法及相关的应用和未来的研究热点。     

弱监督显著性目标检测研究进展

显著性目标检测旨在准确检测和定位图像或视频中最引人注目的目标或区域,为更好地进行目标识别和场景分析提供帮助。尽管全监督显著性检测方法取得一定成效,但获取大规模像素级标注数据集十分困难且昂贵。弱监督检测方法利用相对容易获取的图像级标签或带噪声的弱标签训练模型,在实际应用中表现出良好效果。全面对比了全监督和弱监督显著性检测的主流方法和应用场景,重点分析了常用的弱标签数据标注方法及其对显著目标检测的影响。综述了弱监督条件下显著目标检测方法的最新研究进展,并在常用数据集上对不同弱监督方法的性能进行了比较。最后探讨了弱监督显著性检测在农业、医学和军事等特殊领域的应用前景,指出了该研究领域存在的问题及未来发展趋势。     

图像超分辨率技术的回顾与展望

图像超分辨率(SR)是计算机视觉中提高图像和视频分辨率的一类重要技术。近年来,得益于神经网络的成功,基于深度学习的图像超分辨率技术正在蓬勃发展,这无疑是超分辨率技术研究的主流方向。对超分辨率工作进行综述。首先,总结目前已有的超分辨率技术,根据其输入输出进行分类介绍;其次,将基于深度学习的单图像超分辨率技术分为有监督学习和无监督学习两类进行论述,并对部分具有代表性的最新超分辨率重建技术进行总结分类介绍;然后,讨论了超分辨率技术的相关问题,即性能评价指标、标准数据集,进而对几种典型算法进行实验对比;最后,对图像超分辨率算法未来的研究趋势进行展望。     

基于深度学习的单图像超分辨率重建综述

图像超分辨率重建是用于提高图像质量的一项重要技术, 得益于深度学习在计算机视觉领域的成功应用和快速发展, 单图像超分辨率重建的效果得到了显著提升. 因此, 本文针对基于深度学习的单图像超分辨率重建方法展开深入研究, 首先综合介绍了用于该领域的基准数据集、性能评价指标、损失函数等相关知识, 然后对有监督学习和无监督学习下单图像超分辨率重建技术的最新算法进行分类讨论, 并且比较分析了不同模型之间的异同点与优缺点, 最后对该领域面临的问题和未来的发展方向进行了总结与展望.     

基于自监督图像对的弱监督语义分割算法

为了降低语义分割任务的标注成本,提出一种基于自监督图像对的弱监督语义分割算法Co-Net。首先,将一对图像分别输入骨干网络中提取图像对特征;然后,将特征展开加入位置信息送入编码层中进行编码;接着,将编码特征送入协同注意力模块（CoAM）以及双向自注意力模块（BiAM）中进行信息相互表征;最后,将图像区域掩码模型（MRM）以及图像对匹配（IPM）两种自监督任务用于网络训练,学习图像对中的全局关联以及局部关联,以此得到更加精确的初始化种子。仅使用图像级标签进行弱监督语义分割,在Pascal VOC 2012验证和测试集上分别实现了69.8%和70.3%的平均交并比（mIoU）,相较于同样为图像对输入的算法GroupWSSS(Group-Wise Semantic mining for weakly Supervised Semantic Segmentation),验证集、测试集上的mIoU分别提高了1.6、1.8个百分点。实验结果表明,所提算法可以获得更加完整的目标激活区域。     

迭代式的深度PU学习与类别先验估计框架

近年来,深度学习在诸多任务上展现了优异的性能,其一般基于海量数据并采用有监督的学习方式,依赖于完整的数据标签信息.然而在现实应用场景中,收集大量标签往往成本高昂.因此,如何利用未经充分标注的数据进行学习成为了当下的主要挑战.二分类问题中的从正例和无标签(Positive-Unlabeled,PU)样本数据进行学习,简称PU学习,即为其一.当前主流的PU学习算法需要准确无误的类别先验知识,但实际上类别先验通常难以获得,需要估计.已有的类别先验估计算法则主要面向传统的机器学习分类器进行设计,无法直接运用在大规模数据集上,因而不利于发挥深度学习在大规模数据集上的优势.为克服以上问题,本文提出了一个基于无监督混合模型的迭代式深度PU学习与类别先验估计框架.它利用了深度神经网络对正例和负例给出的预测分数具有不同的分布这一特性,使用双高斯成分的混合模型近似拟合预测分数的混合分布.其中,各个高斯分量分别代表了正类和负类的条件概率分布,混合权重系数代表了类别先验.结合半监督学习中的平均教师和温度锐化技术,所提框架在类别先验未知以及数据缺失负例监督的条件下,估计类别先验的同时进行PU数据上的深度学习,二...     

演化数据的学习

在一些实际问题中,数据的分布随时间的变化而逐渐变化,这类数据的学习问题被称之为演化数据的学习.文中综述了演化数据上的学习方面的研究进展.提出了今后需要关注的一些问题,如数据演化的机制、一般性的假设问题、演化数据分类等等.     

离群点检测技术综述

为了深入了解离群点检测技术发展状况,对近年离群点检测技术进行综述,首先介绍与总结了离群点的定义、引起离群的原因和离群点挖掘算法的分类;其次,对基于邻近性的离群点检测算法、分布式架构下的离群点检测算法以及基于深度学习的离群点检测算法进行综述与总结,尤其对该领域目前最有代表性的方法进行了探讨,指出了其优缺点;最后展望了离群点检测技术未来的研究方向。     

基于半监督假设的半监督稀疏度量学习

传统的有监督度量学习算法没有利用大量存在的无标记样本,且得到的度量矩阵复杂,难以了解不同原始特征的重要程度。针对这些情况,提出基于半监督假设的半监督稀疏度量学习算法。根据三样本组约束建立间隔损失函数;基于平滑假设、聚类假设、流形假设这三个半监督假设建立半监督正则项,并利用L_1范数建立稀疏正则项;利用梯度下降法求解目标函数。实验结果表明,该算法学习得到的度量能有效地使不同类别的样本间距离增大,度量矩阵具有稀疏性,分界面穿过低密度区域,该算法在UCI的样本数据集上具有良好的分类准确性。     

深度卷积神经网络图像语义分割研究进展

在计算机视觉领域中,语义分割是场景解析和行为识别的关键任务,基于深度卷积神经网络的图像语义分割方法已经取得突破性进展。语义分割的任务是对图像中的每一个像素分配所属的类别标签,属于像素级的图像理解。目标检测仅定位目标的边界框,而语义分割需要分割出图像中的目标。本文首先分析和描述了语义分割领域存在的困难和挑战,介绍了语义分割算法性能评价的常用数据集和客观评测指标。然后,归纳和总结了现阶段主流的基于深度卷积神经网络的图像语义分割方法的国内外研究现状,依据网络训练是否需要像素级的标注图像,将现有方法分为基于监督学习的语义分割和基于弱监督学习的语义分割两类,详细阐述并分析这两类方法各自的优势和不足。本文在PASCAL VOC（pattern analysis, statistical modelling and computational learning visual object classes）2012数据集上比较了部分监督学习和弱监督学习的语义分割模型,并给出了监督学习模型和弱监督学习模型中的最优方法,以及对应的MIoU（mean intersection-over-union）。最后,指出了图像语义分割领域未来可能的热点方向。     

面向数据中心的服务器能耗模型综述

伴随着云计算技术的快速发展,数据中心的服务器能耗日益激增,带来了严重的经济和环境问题,降低数据中心能耗,对缩减数据中心运营成本、实现全球“双碳”战略目标具有重要意义。因此,不同层面的服务器能耗模型构建和预估成为了近年来研究的热点。据此,从硬件、软件层面系统地总结了服务器能耗模型的相关工作。在硬件层面,对服务器的整体能耗按加法模型、基于系统利用率模型和其他模型分类；同时,还总结了服务器部件粒度的能耗模型,涵盖CPU、内存、磁盘和网络接口。在软件层面,按机器学习的类别将服务器能耗模型归纳为监督学习、非监督学习、强化学习。此外,还比较了不同能耗模型的优缺点、适用场景,展望了能耗模型的未来研究方向。     

面向小样本情感分类任务的弱监督对比学习框架

文本情感分类是自然语言处理领域的挑战性研究课题.基于词典的方法和传统基于机器学习方法分别依赖高质量的情感词典和鲁棒的特征工程,而多数深度学习方法的性能则依赖大规模人工标注数据集.幸运的是,不同社交平台用户生成了大量带标签的舆情文本,这些文本可以作为弱标注数据集被用于情感分类任务,但是弱标注数据集中的噪声样本会对训练过程产生负面影响.提出了一种用于小样本情感分类任务的弱监督对比学习(weakly-supervised contrastive learning, WCL)框架,旨在学习海量带噪声的用户标记数据中的情感语义,同时挖掘少量人工标注数据中潜在的类间对比模式.该框架包括2个步骤：首先,设计了一种弱监督预训练策略来削弱噪声数据的影响;其次,在有监督微调阶段引入对比学习策略来捕获少量有标注数据的对比模式.在亚马逊评论数据集上评估了所提出的方法,实验结果表明所提出的方法显著优于其他同类对比方法.在仅使用0.5%(即32个样本)比例的有标注数据集进行微调的情况下,所提出方法的性能依然超出其他深度方法.     

弱监督场景下的行人重识别研究综述

近年来随着智能监控领域的不断发展,行人重识别问题逐渐受到学术界和工业界的广泛关注,其主要研究将不同摄像头下相同身份的行人图像进行关联.当前大部分研究工作关注在有监督场景下,即给定的训练数据都存在标记信息,然而考虑到数据标注工作的高成本,这在现实应用中往往是难以拓展的.本文关注于弱监督场景下的行人重识别算法,包括无监督场景和半监督场景,并且对当前先进的方法进行了分类和描述.对于无监督场景的行人重识别算法,本文根据其技术类型划分为五类,分别为基于伪标记的方法、基于图像生成的方法、基于实例分类的方法、基于领域自适应的方法和其他方法;对于半监督场景的行人重识别方法,本文根据其场景类型划分为四类,分别为少量的人有标记的场景、每一个人有少量标记的场景、基于tracklet的学习的场景和摄像头內有标记但摄像头间无标记的场景.最后,本文对当前行人重识别的相关数据集进行了整理,并对现有的弱监督方法的实验结果进行分析与总结.     

基于深度学习的眼底血管图像分割研究进展

眼底血管图像分割对青光眼、糖尿病视网膜病变等多种眼部疾病有较好的辅助诊断作用, 目前深度学习因其强大的抽象特征发现能力, 有望满足人们从眼底血管图像中提取特征信息进行图像自动分割的需求, 成为眼底血管图像分割领域的研究热点. 为更好把握该领域的研究进展, 本文对相关数据集和评价指标整理归纳, 对深度学习在眼底血管图像分割中的应用进行详细阐述, 重点梳理各类分割方法的基本思想、网络结构及改进之处, 分析现有眼底血管图像分割方法存在的局限性及面临的挑战, 并对该领域未来的研究方向做出展望.