(通讯员 赵悦)西安电子科技大学协同智能系统教育部重点实验室公茂果教授、赵悦博士在计算智能领域权威期刊IEEE Transactions on Fuzzy Systems (IEEE TFS)上发表题为“Deep Fuzzy Variable C-Means Clustering Incorporated with Curriculum Learning”的学术论文,提出了一种端到端的深度模糊课程聚类网络。端到端深度聚类方法利用深度神经网络来共同学习表征特征和聚类分配。尽管已经探索了许多对k-means友好的深度聚类模型...
(通讯员 刘昊)近期,西安电子科技大学协同智能系统教育部重点实验室张明阳副教授、刘昊硕士在IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (IEEE TGRS)上发表题为“Cross-Domain Self-Taught Network for Few-Shot Hyperspectral Image Classification”的学术论文,解决了高光谱图像分类任务小样本的问题。为了解决这个问题,论文将含有大量标签的源域数据集获取的先验知识应用到少标签的目标域上,利用元学习的方法...
(通讯员 刘一婷)西安电子科技大学协同智能系统教育部重点实验室刘一婷博士、李豪副教授在IEEE Transactions on Evolutionary Computation (IEEE TEVC)上发表题为“Nonzero Degree-based Multiobjective Cooperative Coevolutionary for Block Sparse Recovery”的学术论文,为块稀疏信号恢复提供了一种多目标合作协同演化的解决方案。该论文提出了一种多目标合作协同演化算法来处理在没有非零值分布先验知识的情况下块稀疏...
(通讯员 张佳鑫)西安电子科技大学协同智能系统教育部重点实验室范晓龙老师、公茂果教授在IEEE Transactionson Knowledge and Data Engineering (IEEE TKDE)上在线发表题为“Maximizing Mutual Information Across Feature and Topology Views for Representing Graphs”的学术论文,为自监督图表征学习提供了一种有效的互信息最大化方法。论文提出了一种跨特征与拓扑视图的互信息最大化图表征学习方法,通过节点对之间的距离...
(通讯员 高天启)西安电子科技大学协同智能系统教育部重点实验室张明阳副教授、高天启博士在人工智能及机器学习领域权威期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (IEEE TNNLS上发表题为“Semi-supervised Change Detection Based on Bi-hierarchical Feature Aggregation and Extraction Network”的学术论文,为遥感图像变化检测任务设计了一种半监督双层特征聚合与提取网络。如何将基于像素的变化...
(通讯员 高天启)西安电子科技大学协同智能系统教育部重点实验室蒋祥明老师、高天启博士在《中国科学:信息科学》上发表题为“基于协同稀疏解混的高光谱图像变化检测方法”的学术论文,为高光谱图像的变化检测提供了一套简单高效的模型与算法。图1 所提方法的总体思路图文章首先从高光谱图像的线性混合模型出发,回顾了基于光谱库的稀疏高光谱解混模型,并采用变化向量分析思路推导出了基于协同稀疏解混的无约束高光谱变化检测...
(通讯员 蒋汾龙)西安电子科技大学协同智能系统教育部重点实验室蒋汾龙博士、公茂果教授在IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (IEEE TGRS)上发表题为“Self-Supervised Global-Local Contrastive Learning for Fine-Grained Change Detection in VHR Images”的学术论文,为细粒度变化检测任务提供了一种自监督的全局-局部对比学习框架。该论文设计了一种轻量化框架,没有负样本和内存库,大大降低了对计算...
(通讯员 胡西道)西安电子科技大学协同智能系统教育部重点实验室武越副教授、胡西道硕士在IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (IEEE TCSVT)上发表题为“SACF-Net: Skip-attention Based Correspondence Filtering Network for Point Cloud Registration”的学术论文,为部分点云配准任务设计了一种基于跳跃注意力机制的对应过滤网络。刚性配准是两点云之间的变换估计问题。由于不同的视点和采集...
(通讯员 黎健钊)西安电子科技大学协同智能系统教育部重点实验室黎健钊博士、公茂果教授在IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (IEEE TGRS)上发表题为“Multiform Ensemble Self-Supervised Learning for Few-Shot Remote Sensing Scene Classification”的学术论文,为自监督遥感场景分类任务提供了多形式集成优化的解决方案。 在基于迁移学习的小样本分类方案的基础上,我们设计了一种自监督全局-局部对比学...
(通讯员 高原)西安电子科技大学协同智能系统教育部重点实验室高原博士、Yew-Soon Ong教授在IEEE Internet of Things Journal (IEEE IOT)上发表题为“Breaking Hardware Boundaries of IoT Devices via Inverse Feature Completion”的学术论文,为具有未对齐特征空间的物联网设备开发了一种新的协作学习框架。该论文提出了一种基于模型反演推理的新型协作学习方法,利用设备之间的不同功能空间高效地执行协同模型更新,同步...
(通讯员 赵奕哲)西安电子科技大学协同智能系统教育部重点实验室蒋祥明老师、赵奕哲博士在IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (IEEE TGRS)上发表题为“A Vertex-Directed Evolutionary Algorithm for Multiobjective Endmember Estimation”的学术论文,为高光谱图像的端元选择提供了一种模因优化算法。图1 顶点指向的局部搜索策略文章在多目标端元选择方法的基础上,挖掘高光谱图像的端元在高维空间中的分...
(通讯员 黎健钊)西安电子科技大学协同智能系统教育部重点实验室公茂果教授、黎健钊博士在IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (IEEE TGRS)上发表题为“Two-Path Aggregation Attention Network with Duad-Patch Data Augmentation for Few-Shot Scene Classification”的学术论文,提出了一种基于四分重组数据增强和双通道聚合注意力网络,分别在数据和网络架构方面解决小样本遥感图像场景分类问题。在数据增...
(通讯员 刘佳璐)西安电子科技大学协同智能系统教育部重点实验室刘佳璐博士、公茂果教授在IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (IEEE TCSVT)上发表题为“Deep image inpainting with enhanced normalization and contextual attention”的学术论文,为图像复原任务提供了新的解决方案。该论文提出了一种基于深度生成网络的图像修复模型。在该模型中,两个新的模块被引入,即通道与空间自适应的...
(通讯员 张右润)西安电子科技大学协同智能系统教育部重点实验室张右润博士、公茂果教授在IEEE Transactions on Image Processing (IEEE TIP)上发表题为“Self-Supervised Monocular Depth Estimation With Multiscale Perception”的学术论文,为自监督单目深度估计任务提供了多尺度感知的解决方案。该论文提出了一种多尺度自监督单目深度估计算法。在自监督的单目深度估计框架中,深度估计任务被转换为视图合成任务规避对...
(通讯员 高原) 西安电子科技大学协同智能系统教育部重点实验室公茂果教授、高原博士在《中国科学:信息科学》上发表题为“Adaptive federated learning algorithm based on evolution strategies”的学术论文,为模型的个性化适配提供了一种超网-子网的模型架构优化方法。该论文提出了一种基于进化策略的自适应联邦学习算法来处理Non-IID数据问题。首先,在服务器端部署一个过参数化的超网,以便学习到所有客户端多样的私有数...
(通讯员 周慧)西安电子科技大学协同智能系统教育部重点实验室公茂果教授、周慧博士在人工智能及机器学习领域权威期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (IEEE TNNLS)上发表题为“Self-paced co-training of graph neural networks for semi-supervised node classification”的学术论文,为节点分类任务设计了一种半监督的自步协同训练框架。图神经网络的训练需要足够数量的标记数据,而现实中标...
(通讯员 高原) 西安电子科技大学协同智能系统教育部重点实验室高原博士、公茂果教授在IEEE Transactions on Cybernetics (IEEE TCYB)上发表题为“Multiparty Dual Learning”的学术论文,来解决孤立方中数据有限、质量较差的问题。该论文针对对偶学习场景,基于传统的面向用户的差分隐私算法,设计了面向特征的差分隐私技术,在理论上保证了其他参与者无法精准推导本地数据特征和分布,保护了对偶训练和推理过程中的数据隐私...
(通讯员 刘统飞)西安电子科技大学协同智能系统教育部重点实验室刘统飞博士、公茂果教授在IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (IEEE TGRS)上发表题为“Building Change Detection for VHR Remote Sensing Images via Local-Global Pyramid Network and Cross-Task Transfer Learning Strategy”的学术论文,为单目标的建筑物变化检测提供了一个新的局部-全局金字塔网络和一种跨任务迁移学习的方案。在单目标...
(通讯员 刘佳璐)西安电子科技大学协同智能系统教育部重点实验室公茂果教授、刘佳璐博士在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (IEEE TNNLS)上发表题为“Disentangled Representation Learning for Multiple Attributes Preserving Face Deidentification”的学术论文,将分解表示学习以及图像复原技术应用于隐私保护场景中。在该项工作中,首先基于变分自编码器提出了一个新颖的解表示学习架构用于...