-
公开(公告)号：CN115099400B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202210249392.X
申请日：2022-03-14
申请人： 北京石油化工学院
IPC分类号： G06N3/082
摘要： 本发明的基于泊松分布的神经网络混合差分剪枝方法和剪枝装置属于工业控制与人工智能技术领域，本发明在泊松分布规律下，计算滤波器各个参数一范数的一阶差分与二阶差分，将其赋予权重后得到参数的活跃度。采用归一化函数将加权值转化为活跃度，免去剪枝中的阈值选择过程。该方法能够达到对各类入侵检测分类器的卷积层进行高比率剪枝的效果，能够使入侵检测分类器在资源十分稀缺的边缘工控系统中发挥优秀的性能，对轻量化工控系统的建设有一定的指导意义。将本发明的剪枝方法应用于LeNet‑5、VGG、ResNet等神经网络算法实验时，该剪枝方法能有效剪枝入侵检测分类器。
-
公开(公告)号：CN116363439A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310434484.X
申请日：2023-04-21
申请人： 北京石油化工学院
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/40
摘要： 本申请涉及一种基于多头自注意力的点云分类方法、装置及设备，属于大数据处理技术领域。本申请通过获取原始点云的样本数据集，对所述原始点云的样本数据集进行特征提取，获得所述点云的特征向量，构建基于多头自注意力的待训练模型，将所述特征向量送入待训练模型，进行模型训练，得到训练完成的基于多头自注意力的点云分类模型，本申请通过将点云的样本数据集中点云分布归一化，提取高维度的特征向量，将该高维度的特征向量送入训练完成的多头自注意力的点云分类模型，提取不同注意力下点云的特征，并进行模型运算最终得到点云分类结果，有助于帮助解决采用现有点云分类技术对点云进行分类，由于丢失特征导致分类准确率低的问题。
-
公开(公告)号：CN118505874A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410662899.7
申请日：2024-05-27
申请人： 北京石油化工学院
摘要： 本发明涉及数据拓展技术领域，具体涉及一种基于相机位姿的RGB数据拓展方法和设备，其中，所述方法首先获取危化品仓库静态场景中通过结构光相机进行多角度拍摄的一组RGB图像；然后识别所有RGB图像的相机位姿数据，并构建相机位姿库；根据相机位姿库中的相机位姿数据，通过位姿拓展算法对相机位姿库进行拓展；通过预先训练好的重建模型，对拓展后的相机位姿库进行渲染，实现对RGB图像的拓展。在本申请中，通过位姿拓展的方法，可以灵活的实现场景任意视角的数据拓展，在无法改变真实相机在场景内位置的情况下，实现了新视角的合成，能够对真实图片描述不充分的遮挡区域进一步描述，解决了采集样本难以全覆盖场景导致的场景描述不完全问题。
-
公开(公告)号：CN115099400A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210249392.X
申请日：2022-03-14
申请人： 北京石油化工学院
IPC分类号： G06N3/08
摘要： 本发明的基于泊松分布的神经网络混合差分剪枝方法和剪枝装置属于工业控制与人工智能技术领域，本发明在泊松分布规律下，计算滤波器各个参数一范数的一阶差分与二阶差分，将其赋予权重后得到参数的活跃度。采用归一化函数将加权值转化为活跃度，免去剪枝中的阈值选择过程。该方法能够达到对各类入侵检测分类器的卷积层进行高比率剪枝的效果，能够使入侵检测分类器在资源十分稀缺的边缘工控系统中发挥优秀的性能，对轻量化工控系统的建设有一定的指导意义。将本发明的剪枝方法应用于LeNet‑5、VGG、ResNet等神经网络算法实验时，该剪枝方法能有效剪枝入侵检测分类器。
-
-
-
搜索结果
4 条记录 (耗时 0.024 秒)