杨保国
- 作品数：3 被引量：15H指数：2
- 供职机构：上海理工大学光电信息与计算机工程学院更多>>
- 发文基金：上海市浦江人才计划项目中国博士后科学基金上海市自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于OpenCL的最短路径图算法实现被引量：1
- 2017年
- 当今生物医学影像涉及越来越多的成像数据,需要进行快速计算最短曲率值。最短路径算法在这个应用中发挥重要的作用,dijkstra算法就是用于计算源点到其他节点的最短路径的常见算法。过去普遍认为最短路径算法在CPU上的运行速率过低,很难用于交叉学科和曲率测量类型研究的曲率计算。OpenCL架构是基于异构平台的行业标准框架,能够利用GPU作为协处理器,进行通用计算。大脑皮层曲率是生物医学领域研究的热点,该文利用OpenCL在高性能计算领域的巨大优势来进行加速计算,实现了Dijkstra算法的并行编程。实验结果获得了4.73~9.69倍的加速比,表明了OpenCL确实具有很好的加速效果,且对最短路径算法有很好的改进。
- 杨保国
- 关键词：DIJKSTRA算法OPENCL
- 网中网残差网络模型的表情图像识别研究被引量：11
- 2018年
- 卷积神经网络模型中全连接层的所有结点与上一层结点全相连时,由于参数过多易产生过拟合现象、层级过深易导致梯度弥散(消失)等问题.本文用ELU函数替换Re LU修正单元,解决网中网(Network in Network)模型的梯度弥散问题,用全局平均值采样层代替全连接层,并增加两层残差网络结构,提出了网中网残差网络模型(NIN_ResNet)对表情图像做分类识别研究.实验表明,基于TensorFlow平台对FER-2013和CK+数据集训练得出整体正确识别率分别为89. 99%和96. 03%. NIN_Res Net模型比NIN和Res Net模型在识别率上有着显著的提高,在执行时间上优于NIN模型.
- 裴颂文杨保国杨保国
- 关键词：卷积神经网络表情识别
- 融合的三维卷积神经网络的视频流分类研究被引量：4
- 2018年
- 三维数学模型擅长描述连续性视频流数据的多维度信息,是视频分类研究中的重要手段.将多个顺序模型融合(Merge)后通过全连接(Dense)的方式构建了融合的三维卷积神经网络模型(3DConvNet_Ensemble),解决了单个三维卷积神经网络模型训练不充分性和低相关性问题.对UCF-101视频流数据集的101类场景进行动作行为分类实验,结果表明该模型在UCF-101数据集上获得了87. 7%的分类准确率,相比二维ConvNet和三维ConvNet模型的分类准确率分别提高了32%和17%.
- 裴颂文杨保国杨保国
- 关键词：MERGEDENSE
