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王雷全: 作品数：76 被引量：117H指数：6; 供职机构：中国石油大学（华东）更多>>; 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金山东省自然科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信机械工程更多>>

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利用全局与局部帧级特征进行基于共享注意力的视频问答被引量：1: 2021年; 视频问答是视觉理解领域中非常重要且具有挑战性的任务。目前的视觉问答(VQA)方法主要关注单个静态图片的问答,而现实生活中的数据是立体动态的视频。此外,由于问题的复杂性,视频问答任务必须根据问答问题恰当地处理多种视觉特征才能获得高质量的答案。文中提出了一个通过利用局部和全局帧级别的视觉信息来进行视频问答的多共享注意力网络。具体来说,以不同帧率提取视频帧,并以此提取帧级的全局与局部视觉特征,这两种特征包含了多个帧级别特征,用于对视频时间动态建模,再以共享注意力的形式建模全局与局部视觉特征的相关性,然后结合文本问题来推断答案。在天池视频问答数据集上进行了大量的实验,验证了所提方法的有效性。; 王雷全候文艳袁韶祖赵欣林瑶吴春雷

融合视觉注意力和语义注意力的图像字幕生成方法及系统: 本发明公开了融合视觉注意力和语义注意力的图像字幕生成方法及系统，通过卷积神经网络从每个待生成字幕的图像中提取图像特征，得到图像特征集合；建立LSTM模型，将每个待生成字幕的图像对应的预先标注文本描述传入LSTM模型，得到...; 吴春雷魏燚伟储晓亮王雷全崔学荣; 文献传递

基于通道特征增强与空间特征引导的高光谱与激光雷达数据融合分类方法: 本发明公开了基于通道特征增强与空间特征引导的高光谱与激光雷达数据融合分类方法。以往的方法主要采用先提取后融合的思想进行融合，但这些方法过多地关注网络深层特征而忽略了初级特征。此外，很多方法中相同或类似的特征提取网络无法缓...; 王雷全魏昂

基于图像增强与样本平衡优化的行人属性识别被引量：1: 2022年; 由于采用的监控图像尺寸较小、分辨率低等原因,行人属性识别一直是一个极具挑战性的任务,而低分辨率的图像往往又导致数据集存在识别行人主体区域不突出、背景噪音干扰严重等问题.之前的方法大多将未作处理的原始图像作为输入,使得属性识别效果一直不够理想,并且,属性识别的主流数据集通常存在正负样本不平衡的问题,例如,许多行人的服装属性分布有着季节性或习俗性的偏差.因此,本文提出一个新的深度学习网络——图像增强与样本平衡优化模型IEBO (image enhancement and sample balance optimization).该模型通过色彩增强与提取行人主体区域的噪音抑制方法,在突出行人核心特征的同时消除无用背景信息,防止其对属性识别造成干扰.另外模型通过权重调节针对样本不平衡的属性进行优化,提高不平衡属性的识别能力.实验最终表明,新的行人属性识别模型在Market-1501-attribute数据集中取得了较好的性能.; 韦学艳吴春雷王雷全吴杰李阳; 关键词：图像增强

基于语义保留的对抗混合半监督高光谱图像分类方法: 本发明涉及一种基于语义保留的对抗混合半监督高光谱图像分类方法，所述方法在训练阶段包括以下步骤：步骤1、通过特征提取网络对有标签样本进行特征提取；步骤2、通过所述特征提取网络对从样本集中随机抽取的两个无标签样本进行特征提取...; 王雷全朱同川赵欣李忠伟吴春雷周家梁

基于多尺度差异信息和集中式Transformer网络的视觉定位方法: 本发明公开了基于多尺度差异信息和集中式Transformer网络的视觉定位方法。现有方法直接提取多尺度特征来捕获图像中不同尺度的信息容易产生大量冗余信息，削弱不同尺度特征之间的互补性，导致定位不准确和边缘模糊。本发明提出...; 吴杰吴春雷袁韶祖王雷全路静

基于空谱背景重构的半监督高光谱异常检测: 2023年; 为了充分利用高光谱图像的空间和光谱信息,同时缓解训练样本不足的问题,提出一种融合空谱特征的半监督高光谱异常检测模型。首先使用无监督聚类自动构建空谱背景数据集用于网络的训练。然后构建基于自动编码器和生成对抗网络的空谱双路模型分别用于背景光谱特征的学习和波段信息的重建,空间支路同时使用滤波器增大背景和异常间的差异,两路分别得到光谱异常分数和波段异常值。最后融合空谱特征得到异常检测图。在真实高光谱图像上验证该方法的有效性,实验结果表明,该方法优于传统的异常检测方法,平均检测精度达到99.55%。; 李璐瑶李忠伟王雷全李娟史顺晓; 关键词：高光谱图像异常检测

基于对称注意力机制的视觉问答系统: 2021年; 近年来,基于图像视觉特征与问题文本特征融合的视觉问答(VQA)引起了研究者们的广泛关注.现有的大部分模型都是通过聚集图像区域和疑问词对的相似性,采用注意力机制和密集迭代操作进行细粒度交互和匹配,忽略了图像区域和问题词的自相关信息.本文提出了一种基于对称注意力机制的模型架构,能够有效利用图片和问题之间具有的语义关联,进而减少整体语义理解上的偏差,以提高答案预测的准确性.本文在VQA2.0数据集上进行了实验,实验结果表明基于对称注意力机制的模型与基线模型相比具有明显的优越性.; 路静吴春雷王雷全; 关键词：卷积神经网络特征提取

基于分组洗牌网络的含噪声标签高光谱图像分类: 2022年; 在有监督高光谱图像分类问题中,深度学习方法已成为主流,但是这类方法依赖于大量且准确的标签信息。而且,在高光谱图像分类的实际应用中,由于现场调查困难以及人工标注出现错误等,易出现噪声标签,导致模型性能下降。针对上述问题,文中提出了一种端到端的高光谱图像分类方法,基于分组洗牌缓解噪声标签的影响,并引入跳连接操作与鲁棒的损失函数,实现含噪声标签的高光谱图像分类。首先,通过捕捉高光谱图像初步的光谱信息,利用错误标签样本中的有用信息,跳连接操作实现高光谱图像特征重利用,对特征进行分组和洗牌,可以减缓高光谱图像特征之间的紧耦合性,增强模型的噪声鲁棒性;然后,利用鲁棒性损失函数训练模型。在带有人工生成的噪声标签的Salinas Valley、UP和KSC三个公开高光谱图像数据集上进行实验,证明了本网络优秀的噪声鲁棒性,提高了总体分类精度、平均分类精度和Kappa系数这三个指标。; 王雷全朱同川秦智超刘金云张悦; 关键词：高光谱图像图像分类

基于高低阶信息融合的高光谱图像分类方法: 本发明涉及一种基于高低阶信息融合的高光谱图像分类方法，包括以下步骤：步骤1、对从高光谱图像提取的样本数据X＝{x1,x2,...,xn}进行编码，得到高阶...; 李忠伟郭防铭李琦王雷全任广波许明明张爱竹; 文献传递