DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. Adaboost算法模型 Boost算法主要出自于PAC学习模型，PAC学习模型主要探索的就是到底哪些问题是可以通过学习得到改善的和解决这些问题的具体算法又是什么的问题。 在1995年，Freund和Schapire提出了Adaboost算法，弱预测器正确率的下限和弱预测器的相关先验知识已经不再是寻找弱预测器的限制条件，并且这种算法在很多研究背景下都可以运用，这样就使得弱预测器的选择更加广泛，最重要的是还具有了和Boosting算法同样的效率，所以此算法一经提出就受到了广泛欢迎 [ 10 ]。 Adaboost算法思想也就是：多听其他人意见，最后综合所有人意见进行最终决策。训练得到的前一个基本预测器预测错误的样本会得到加强，正确样本会减弱。即如果样本预测错误，就增大预测错误样本权重，而正确样本权重则被减小，之后权值改变过的全体样本，会再次被用来训练下一个基本预测器。每次训练都会得到一个新的弱预测器，最后用这些训练得到的弱预测器合成强预测器，弱预测器的比重是由该弱预测器预测的正确率决定，正确率越高，在最终合成的强预测器所占比重就越大。直到强预测器的误差率满足我们所设定的误差值或者是迭代次数已经达到了事先设定的次数 [ 11 ]。 Adaboost算法流程如下： 给定一个训练数据集 T = { ( x 1 ， y 1 ) ， ( x 2 ， y 2 ) ， ⋯ ， ( x N ， y N ) } 其中 x ∈ χ ，而实例空间 χ ∈ R n ，y i 属于标记集合 { − 1 ， + 1 } 。 步骤1：首先，初始训练数据的权值分布，若训练样本个数为N，则每一个训练样本的权重都设定为1/N。 D 1 = ( w 11 ， w 12 ， ⋯ ， w 1 i ， ⋯ ， w 1 N ) ， w 1 i = 1 N ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N (5) 步骤2：进行迭代得到M个基本预测器。 使用具有权值分布 D m 的训练数据集学习，得到基本预测器： G m ( x ) : χ → { − 1 ， + 1 } (6) 计算 G m ( x ) 在训练数据集上的预测误差率： e m = P ( G m ( x i ) ≠ y i ) = ∑ i = 1 N w m i I ( G m ( x i ) ≠ y i ) (7) 计算 G m ( x ) 的系数， χ m 表示 G m ( x ) 在最终的强预测器中所占的比例： χ m = 1 2 ln 1 − e m e m (8) 更新训练数据集的样本权重，用于训练下个预测器： D m + 1 = ( w m + 1 ， 1 ， w m + 1 ， 2 ， ⋯ ， w m + 1 ， i ， ⋯ ， w m + 1 ， N ) (9) w m + 1 ， i = w m i Z m exp ( − ∂ m y i G m ( x i ) ) ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N (10) 其中， Z m 是规范化因子，使得 D m + 1 成为一个概率分布： Z m = ∑ i = 1 N w m i exp ( − α m y i G m ( x i ) ) (11) 步骤3：组合各个弱预测器。 f ( x ) = ∑ m = 1 M α m G m ( x ) (12) 从而得到最终预测器，如下： G ( x ) = s i g n ( f ( x ) ) = s i g n ( ∑ m = 1 M α m G m ( x ) ) (13) 并且Adaboost具有很强的自适应能力，只要弱预测器的正确率都不大于0.5，就不会对最终强预测器的合成有影响。
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user: 4. Elman_Adaboost算法组合模型 本文将AdaBoost算法用于预测判断公司的财务运行状况，采用Elman神经网络用来训练弱预测器来集成最后预测精度更高的Elman-AdaBoost [ 12 ] 强预测器，用于解决某公司财务预警问题。基于Elman_Adaboost模型的公司财务预警算法模型如图2所示。 图2. Elman_Adaboost算法模型 其算法步骤如下： 步骤1：数据的选择以及网络初始化。先从整个样本中选择m组训练数据，初始权值刚开始均分，权值为 D t ( i ) = 1 / m ，再根据样本的特性以及样本的背景意义去选取网络结构，最后再进行初始化Elman网络权值和阈值。 步骤2：弱预测器预测。训练第t个预测器时，用从样本中选取的训练数据去训练Elman神经网络并且预测得到训练数据输出，其训练误差公式可以表达为： e t = ∑ i D i ( i ) ，     i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m   ( g ( t ) ≠ y ) (14) 式中，g (t)为预测结果；y为期望预测结果。 步骤3：计算预测样本权重。根据上式预测的误差来计算样本序列的权重，其权重计算公式为： a t = 1 2 ln ( 1 − e t e t ) (15) 步骤4：测试样本数据权重调整。根据上式中得到的预测序列权重来调整下个弱预测器训练样本的权重，调整公式为： D t + 1 ( i ) = D i ( i ) B t ∗ exp [ − a t y i g t ( x i ) ] (16) 式中，B t 是一种归一化因子，其作用是使得权值之和相加为1。 步骤5：强预测器获取。训练T次之后一共得到了T组弱预测函数 f ( g t ， a t ) ，再由T组弱预测函数 f ( g t ， a t ) 组合得到了最后精度更高的强预测函数h (x)： h ( x ) = s i g n [ ∑ t = 1 T α t ⋅ f ( g t ， a t ) ] 。 (17)
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user: 5. 案例分析 5.1. 数据来源 本论文所验证数据是来源于上海某公司的1350组财务状况数据，随机选取1000组用来训练，剩余350组进行测试。部分实验数据如表1所示。 Table 1 Partial raw dat 序号 成本费用利用率 资金营运能力(万元) 公司总资产(万元) 总资产增长率(%) 流动比率(%) 营业现金流量(万元) 审计意见类型 每股收益(元) 存货周转率(%) 资产负债率(%) 财务状况类型 1 3 3000 10 5 2 15，910 1 36 3 27 −1 2 2 3000 10 3 2 35，000 1 36 3 27 −1 3 1 5700 10 5 2 80，000 1 36 3 27 −1 4 2 5000 10 4 2 91，000 1 36 3 42 1 5 1 10，000 10 5 2 95，000 1 36 3 42 1 6 3 10，000 3 1 2 102，000 36 1 3 39 1 7 1 10，000 6 1 2 97，000 60 1 3 39 1 8 2 5000 8 1 2 8136 36 2 3 39 1 9 2 4200 2 1 1 63，000 36 1 3 39 −1 10 3 4500 1 3 1 100，000 36 1 1 59 −1 表1. 部分原始数据 对于公司财务类型是通过这10项指标进行判定的，最后判定的财务类型一共为两种，1代表财务状况良好，−1代表财务状况出现问题。通常为了预防一些非正常数据，比如一些数据太大或者太小都会对实验结果直接造成决定性的影响，就必须先对实验数据进行归一化处理 [ 13 ]。 5.2. 网络结构的选择 作为弱预测器的Elman网络结构的选择要依据本文所选取样本的维度来确定，每一个维度数据代表一个评定指标，因为财务预测选取了10个指标去预测公司财务状况，输出结果为1或者−1，1代表财务状况良好，−1代表财务状况出现问题，所以输入层为10，输出层为1。隐含层选取范围在5到25之间。从中选择了隐含层H = [5 10 15 20 25]来训练网络，来寻找最优隐含层数目，假设生成了K个弱预测器 [ 14 ]，为了选择最合适的弱预测器个数，可以取K = [5 10 15 20]进行试验。所以运行程序一共产生了20个仿真结果，再对20个仿真结果的精度进行比较，最后从中选择精度最高的组合作为最优的Elman-Adaboost强预测器。为了更准确的去评估20个Elman-Adaboost强预测器的预测精度，分别对本程序的每个模型都进行10次仿真，然后再取10次仿真的平均值。其中某一次仿真训练图如图3所示。 图3. Elman-Adaboost网络训练曲线图 在不同大小H、K值下仿真预测正确率如图4所示，由此可得，在不同大小H、K值下的预测器正确率如表2所示。 图4. 不同K、H下强预测器正确率 Table 2 Prediction accurac K H 5 10 15 20 25 5 92.3% 93.4% 93.7% 91.7% 90.6% 10 94.7% 96.3% 95.7% 94.7% 93.5% 15 94.1% 95.4% 94.7% 94.2% 94.0% 20 93.4% 95.7% 94.4% 94.1% 93.7% 表2. 预测正确率 由表2可得，当K = 10、H = 10时，正确率达到了96.3%，正确率最高。此时预测错误的样本在预测类别与实际类别比较图的标记如图5所示。 图5. 预测类别与实际类别比较图 通过以上正确率对比分析，最后选择了隐含层个数为10的Elman神经网络作为弱预测器，其中选取的弱预测器的数目为10，最后组成最优的Elman-Adaboost强预测器，其平均预测正确率为96.3%。 5.3. 与其它方法对比 BP神经网络在预测识别领域被广泛运用 [ 15 ]，也可以用来解决该公司财务预测问题，故同样可采用该方法在数据处理之后进行预测，最后得到最好的预测正确率为93.5%。Elman神经网络具有比BP神经网络更好的动态性能，所以用Elman神经网络对公司财务状况进行预测，最后得到最好的预测正确率为94.6%。同样的，也可以选取BP神经网络作为弱预测器，组合成BP_Adaboost算法的强预测器对该公司财务状况进行预测，根据上章节的选取方式，从中选择了隐含层H = [5 7 10 12 14]来训练网络，来寻找最优隐含层数目。为了选择最合适的弱预测器的个数，假设生成K个弱预测器，可以取K = [5 10 15 20]进行实验。最后经过实验可得：当H = 10，K = 10时，预测的平均最大预测率为96.0%。此方法预测错误的样本在预测类别与实际类别比较图的标记如图6所示。各种方法的预测平均正确率如表3所示。 图6. 预测类别与实际类别比较图 Table 3 Prediction accuracy of each network algorith 算法名称 预测正确率 BP神经网络算法 93.5% Elman网络算法 94.6% BP_Adaboost算法 96.0% Elman_Adaboost算法 96.3% 表3. 各个网络算法的预测正确率 由表3可以看出：由于Elman神经网络的动态性能更好，相比较于BP神经网络能够更好的反映对象的动态特性，所以采用单一Elman神经网络的预测精度比单一BP神经网络精度要高；采用Adaboost算法结合BP、Elman网络组成的强预测器的预测精度要比采用单一BP神经网络和Elman神经网络的预测精度要高，说明Adaboost算法是一种能有效提高预测精度的算法；使用BP神经网络作为弱预测器组合成的BP_Adaboost算法比用Elman神经网络作为弱预测器组合成的Elman_Adaboost算法的精度要低，所以，相比于BP神经网络，选择具有更好动态特性的Elman神经网络作为弱预测器更能有效提高最终的预测精度，而改进的Elman网络作为弱预测器的预测精度应该会更高，将会是未来探究的方向。
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user: 6. 结论 本文提出了一种能有效预测某公司财务状况的Elman_Adaboost强预测器方法，该方法选用了具有更好动态特性的Elman神经网络作为弱预测器，通过Adaboost算法融合了多个弱预测器产生强预测器。并通过与单一BP，Elman神经网络以及BP_Adaboost强预测器进行精度比较，从而可以得到本方法具有更高的预测精度，同时也使得过拟合效应不会在训练中出现，为某公司财务状况的预测提供了一种新的途径。使用Adaboost算法结合神经网络是否能最有效的预测某公司财务状况的变化方向，无疑也将是未来发展的一个研究方向。而弱预测器的选取更是Adaboost的核心部分 [ 16 ]，只有选取更优质的弱预测器才是提高强预测器的关键，因此选取更好的网络算法作为弱预测器将会是以后研究的重点。
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user: 摘 要 为研究倾斜吸力式基础的极限承载力机制，本文设计并实施了一系列吸力式基础抗拔承载力的离心模拟试验，并全程监测了吸力式基础周围土压力、孔隙水压力的动态演变过程，最后针对吸力式桶形结构进行力学分析，算出的承载力值与实验数据进行对比，误差在12%以内。本次实验表明，倾斜程度对吸力式基础承载力的影响明显，对实际工程中的判断起到一定的借鉴作用。 关键词 :吸力式基础，倾斜，承载力，离心模型试验，孔隙水压力 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 吸力式基础作为一种新兴的海洋锚泊基础，具有重复利用、施工快、竖向承载力大等优点 [ 1 ]，能在不同地基以及不同海洋环境下使用，应用在海上风力发电、工程船舶、水下生产系统和浮式生产系统等方面 [ 2 ] [ 3 ]，其优越性备受工程界的青睐。但吸力式基础在复杂多变的海洋环境以及海床地质条件贯入过程中会发生倾斜，严重影响自身的承载功能 [ 4 ]。 在实际工程中，无论是海洋油气资源开发、海洋风力发电，还是海底管道等结构都需要定位及锚泊，从而为结构物正常、高性能地发挥其功效提供稳定、安全的外部环境 [ 5 ] [ 6 ]。海洋平台造价昂贵，结构复杂，不易维修安装，要想保证海洋平台的正常运营、减少经济损失，就必须提高海洋平台的稳定性。而海洋基础，则是实现海洋工程建筑物正常运营的重要保证 [ 7 ]。因此，研究吸力式基础在倾斜状态下的承载性能，为工程应用提供参考，并以此研发出一种解决吸力式基础沉贯过程中发生倾斜的方法，对保证海洋平台的安全性来说意义重大 [ 8 ]。 吸力式基础是应用于近海以及深海平台中的不可或缺的一环，其承载力特性需进行严格的试验以及理论论证 [ 9 ]。目前对于吸力式基础的承载性能研究主要是竖直状态下的承载特性。而在深海环境下，水体流动的不确定性以及海底地貌的复杂性导致了在吸力桶沉贯过程中很难以一个完全竖直的方向进行贯入 [ 10 ] [ 11 ]。同时，在吸力桶倾斜贯入的过程中由于水流的影响，在吸力桶周围会形成由于水流冲刷而产生的土坑。这势必导致了吸力桶承载力的下降 [ 12 ]。故而在倾斜后承载力特性的变化以及极限承载力的变化需要进一步的仔细研究。 本文针对不同的吸力式基础倾斜度，分别进行了对应的抗拔离心机模拟试验，应用土压和孔隙水压力传感器监测土体破坏过程中土压和孔压的变化，分析倾斜吸力式基础极限承载力的影响，对实际工程中的判断起到一定的借鉴作用。
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user: 2. 离心机模型试验设计 2.1. 试验土样 本次试验过程中所采用的砂为加工过后的砂，土样的颗粒级配曲线如图1所示，其物理参数如表1所示。土体为均匀土，级配较差。 由于试验所用土料颗粒较细并含有部分粘粒，如果直接加水会导致部分土体结成块状，因此本试验采用了分层泥浆搅拌法。整个试验土体分3层制作，总共高度为30 cm，每次层高为10 cm，在制样时先在桶里加入清水，而后将晒干的土颗粒均匀地洒落在桶中，而后用搅拌器搅拌至泥浆与水充分混合，而后再将制作完毕后的泥浆均匀地倒在模型箱中。泥浆的固结过程在离心机试验中完成。 图1. 土样颗粒级配曲线 Table 1 Soil test parameter 含水率 相对密实度 土粒比重 渗透系数 孔隙比 液限 塑限 塑性指数 液性指数 ω (%) D r G s k (g/cm 3 ) e ω L (%) ω p (%) I p I L 20.6 0.675 2.7 5.41 × 10 -4 0.56 26.8 17.1 9.7 0.36 表1. 土的试验参数 2.2. 实验装置 本次静态加载离心模型试验装置(图2)是在同济大学现有的土工离心机的基础上自主设计完成的。其中，模型箱(图3)的尺寸：长700 mm、宽500 mm、高600 mm，吸力桶模型尺寸：桶直径100 mm、桶高100 mm、桶壁厚度0.5 mm，试验模型比尺N = 50。离心机的主要参数：最大荷载能力为150 g∙t，有效转臂半径为3.0 m。远程控制动态测量系统可以通过高清数码相机、摄像头、孔隙压力传感器(1#~3#)、土压力传感器(4#)完整地记录静态加载过程中力学参数变化规律。 图2. 静态加载离心模型试验监测、加载示意图 图3. 模型箱
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user: 3. 离心试验结果及分析 本次试验离心机保持离心加速度为50 g，针对0˚、5˚、15˚这3种不同的吸力式基础倾斜状态，分别进行了对应的抗拔承载力的离心模拟试验，应用土压和孔隙水压力传感器监测土体破坏过程中土压和孔压的变化。试验采用竖向连续加载方式(原理如图2)，通过不断注水来增加抗拔承载力的方法，以吸力式基础在抗拔过程中的位移为监测变量，测试吸力式基础在饱和粘土地基中的极限承载力。 3.1. 孔压变化分析 图4是试验过程中孔压从试验开始到离心加速度为50 g时的变化情况，通过换算，孔压变化程度良好，精度较高。 图4. 离心加速过程孔压变化情况 在吸力桶的左侧、中部、右侧分别布置3个孔隙水压力计2#、1#和3# (图2)，记录试验过程中土内孔隙水压力。由试验相关数据可知，孔压在3种不同倾斜角度工况下变化规律较为相似。选取吸力式基础在倾斜度为0˚状态下抗拔过程中的孔压变化情况(图5)进行分析。由图可以发现，当吸力式基础被拔起时孔压受到扰动，1#孔压受到扰动情况最为明显，2#孔压和3#孔压在20 s~40 s稍有下降，后继续上升。这是因为桶基在上拔过程中周围的水向桶内流动，导致桶内水位上升，孔隙体积减小，孔压整体呈上升趋势。 图5. 吸力式基础抗拔过程孔压变化情况 3.2. 承载力变化分析 3.2.1. 承载力变化机理分析 将竖直沉贯的桶体与倾斜5˚沉贯桶体、倾斜15˚沉贯桶体时间位移曲线图进行对比，可以发现：随着倾斜角度的增加，位移增长速度加快。竖直沉贯的桶体在位移达到5.1 cm时拔出，历经45 s；倾斜5˚沉贯桶体在位移达到5.1 cm时拔出，历经32 s；结合图6、图7，对倾斜15˚沉贯桶体的抗拔过程进行分析，吸力式基础在整个抗拔过程中刚开始还是匀速上拔状态，当桶体位移到达3.9 cm时，出现了一个水平位移突增点，并随着拉拔力的增加，水平位移增加愈加明显，吸力式基础则以水平位移的突变点对应的拉拔力作为极限破坏承载力。 将竖直沉贯的桶体与倾斜5˚沉贯桶体、倾斜15˚沉贯桶体承载力位移曲线图进行对比，可以发现：随着吸力式基础倾斜程度的增加，吸力式基础承载力不断减小。竖直沉贯的桶体在位移达到5.1 cm时拔出，以拔出时候的荷载作为该工况下的吸力式基础极限承载力，即1607 kN；倾斜5˚沉贯桶体在位移达到5.1 cm时拔出，吸力式基础极限承载力为1513 kN；倾斜15˚沉贯桶体在刚开始出现水平位移突增点对应的拉拔力作为桶体的极限承载力，为1352 kN。随着倾斜角度的增加，侧壁摩阻力和桶底阻力减小，吸力式基础承载力也在不断较小。 图6. 吸力式基础抗拔过程中桶体时间–竖向位移曲线 图7. 吸力式基础抗拔过程中桶体承载力–位移曲线 以吸力式基础在竖直状态下的抗拔过程为例，桶形基础在抗拔过程中主要是承受侧壁摩阻力T和桶底阻力F 1 。随着吸力式基础在抗拔过程中上升，外荷载增加比较快，侧壁摩阻力增加较快，桶底的抗拔阻力增加较慢，桶内负压逐渐减小，减小在一定程度上减慢了桶底抗拔阻力的增加；当侧壁阻力达到极限后，桶底阻力还有所增加，这是因为桶内底部土塞也能承受一定的拉力。位移继续增加，桶底阻力减小，桶内土塞与桶基下面土层断开，桶内负压不再变化(由于土塞自重、桶内壁摩阻力和桶顶负压之和与外部气压达到平衡)，侧壁阻力减小直至为0，最后桶基只剩桶基本身重量和土塞重量，桶形基础被拔出，以此时拔出时候的荷载作为该工况下的吸力式基础极限承载力。而随着倾斜角度的增加，侧壁摩阻力和桶底阻力减小，在竖直的分量也在不断减小，导致吸力式基础承载力不断较小。 3.2.2. 承载力计算与试验对比 吸力式基础的极限抗拔破坏机理有三种：1) 在桶内没有负压，土与桶壁的摩擦力小于土体的拉伸强度，沿着桶壁局部剪切破坏而导致基础破坏，这时桶体单独拔离地面；2) 当土与桶壁内侧的摩擦力和负压之和大于土的拉伸强度时发生局部拉伸破坏，这时的土塞拉离海床留下空洞而破坏；3) 一般的剪切破坏，即基础的整体破坏。本次实验过程中，由于加载速率较大，产生的被动吸力较大，桶体会带同土塞一起拔出，抗拔承载能力较强，属于第二、三种破坏机理。 以在竖直状态下的吸力式基础为例，桶形基础的受力分析如图8所示，抗拔能力的计算公式为： F = W P + W S + T e + T S − T n 其中 W p 是吸力桶的重量； W S 为吸力桶中土塞重量； T e = α C μ A s e 为吸力桶裙外壁与土的摩擦力； T S = σ t A i 为吸力桶内土塞底部极限张力。 T n = ρ t i p ( A e − A i ) 为吸力桶桶裙底端部所受水压力，其值近似为0，忽略不计。 经计算， W p = 132.5   KN ; W s = 845.3   KN ; T n = 266   KN ; T S = 184.8   KN ；由此得出 F = 1428.6   KN 与1607 KN进行对比，发现相差不大，误差范围在12%以内。公式可知，随着倾斜角度的增加，摩擦力与土塞底部的极限张力在竖直方向的分量减小，在水平方向的分量增加，水平位移突增点越小，水平位移突增点对应的拉拔力越小，导致极限承载力越小，这可以解释倾斜15˚的吸力式基础到达某一点后桶体的水平位移突增，极限承载减小的实验现象，说明力学分析与实验结果是相一致的。 图8. 受力分析
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user: 4. 结论 本文通过土工离心试验平台，进行了3组不同倾斜度状态下的离心模型试验。试验采用竖向连续加载方式，通过不断注水来增加抗拔力的方法，以吸力式基础在抗拔过程中的位移为监测变量，测试了吸力式基础在饱和粉土地基中的极限承载力。同时在整个试验过程中还监测了吸力式基础在拉拔破坏过程中的周围土体孔压、土压变化规律情况。在经过试验结果分析之后，可得主要结论如下： 1) 离心模型试验中，随着吸力式基础倾斜程度的增加，吸力式基础承载力不断减小，当倾斜程度为5˚时吸力式基础的承载力减小了6%，当倾斜程度为15˚时基础承载力减小了19%。在高速离心还原现场规模状态下，基础承载力受倾斜度的影响较大。 2) 吸力式基础上升过程中，在桶体埋设的左侧、内侧、右侧三个位置的孔压受到扰动，内侧孔压受到扰动情况最为明显，左侧、右侧孔压情况基本相同，三个位置的孔压整体呈上升趋势。 3) 离心模型试验结果表明，吸力式基础在拉拔破坏过程有两种不同状态：当吸力式基础倾斜程度较小时，吸力式基础始终保持匀速上升的状态，吸力式基础以拔出时的荷载值作为极限承载力。当吸力式基础倾斜程度为15˚时，吸力式基础先匀速上升，当到达某一点后，桶体的水平位移突增，并随着拉拔力的增加，水平位移增加愈加明显，吸力式基础则以水平位移的突变点对应的拉拔力作为极限破坏承载力。针对吸力式桶形结构进行力学分析，计算承载力的值与实验数据进行对比，误差在12%以内，基本认为合理。
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user: 摘 要 针对细粒度图像存在的类内差异大、类间差异小和依赖数据标注的问题，提出了一种基于显著度融合改进细粒度图像分类的算法。该算法基于一种双输入的深度神经网络，包括显著性特征融合结构和特征提取网络两个部分。首先，根据Fusion层网络结构将原RGB图与显著图进行特征融合，显著图是由SALICON显著性检测算法计算产生；其次，为充分利用更高分辨显著特征的调制潜力，利用最大池化操作对数据空间进行降维操作；最后，借助迁移学习思想，把在ImageNet数据集上预训练好的深度神经网络模型Inception_V3.0作为基础特征提取模型，进一步提取高层语义特征。在公开数据集CUB200-2011和Stanford Dogs中进行对比实验，结果表明，该算法的分类准确率分别达到84.36%、84.94%，相较于Part R-CNN、LRBP等多个主流细粒度分类算法，本文方法能取得更好的分类效果。 关键词 :细粒度图像分类，卷积神经网络，显著性检测算法，显著图，特征融合 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 细粒度图像分类又被称为子类别图像分类，目的是对粗层级的大类别进行更加细致的子类划分。与之相关的研究课题主要包括识别不同种类的鸟 [ 1 ]，犬 [ 2 ]，飞机模型 [ 3 ]、花种 [ 4 ] 及车 [ 5 ] 等。细粒度图像容易受姿态、光照、遮挡、背景干扰等诸多不确定因素的影响 [ 6 ]，使得子类别具有类内相似度大而类内相似度较小的特点。而且细粒度图像的信噪比很小，不同子类别间的差异主要表现在细微的局部区域上，若想要挖掘足够区分度的信息，通常需要借助人工数据标注和图像类别标签。面对复杂、耗时、昂贵、易错的标注程序，进一步研究如何降低人工标注成本与有效利用局部区域信息成为细粒度图像分类算法未来发展的趋势。 细粒度图像分类的研究经历了传统人工设计阶段和深度学习阶段。基于人工特征的算法最先采用视觉词袋模型 [ 7 ]。Wah等人 [ 1 ] 提出基准方法，定位图像局部区域并将视觉词模型编码后的特征输入到SVM分类器进行训练，但图像分类的准确率仅仅只达到10.3%，主要是局部定位不准和人工设计的特征表达能力不强。因此POOF [ 8 ]，Fisher-encoded SIFT [ 9 ]，KDES [ 10 ] 等新的特征描述子被提出，分类准确度提高到50%~62%左右。同时也有针对局部区域的算法研究，如尝试使用模板匹配的方法来减少滑动窗口的计算代价。这一阶段的研究不仅受限于局部定位以及人工特征的表达能力，而且严重依赖于人工标注信息。昂贵的标注成本和弱泛化能力限制了基于人工特征的算法在细粒度图像分类中的实际应用。 近年来，卷积神经网络的提出促进了图像分类领域的快速进步，深度神经网络可以提取图像中的高层语义特征以弥补人工设计在特征表达能力上的不足，其研究可以分为基于强监督学习的算法和基于弱监督学习的方法。基于强监督信息的图像分类包括几个代表性模型：PartR-CNN [ 11 ]、Posenormalized CNN [ 12 ]、MASK-CNN [ 13 ]、HSnet [ 14 ] 等。Zhang等人 [ 11 ] 提出的Part R-CNN模型利用R-CNN算法进行对象与局部区域的检测，然后利用局部特征训练分类器，在CUB200-2011数据集上获得73.89%的准确度。Branson等人 [ 12 ] 提出姿态归一化CNN算法，增加局部图像的姿态对齐操作来解决类内方差大的问题。最终分类准确度达到75.7%。WEI [ 13 ] 等提出掩码CNN (mask-CNN)算法，通过使用全连接网络定位目标并将目标分割为两个mask联合判别。这类算法虽然分类精度比较高，但需要依赖人工标注数据实现局部特征的获取，实用性不强。因此细粒度图像分类的研究开始转向仅依赖于图像类别标签的弱监督学习算法。Xiao等人 [ 15 ] 类比强监督学习的对象类别(object-level)和局部(part-level)类别，提出一种名为两级注意力(Two level attention)模型，获得了77.9%的准确度，已好于一般的强监督学习算法。Simon等人 [ 16 ] 提出一种新颖的局部区域定位方法，在CUB200-2011数据集上达到81.01%的准确率。以上方法都是先检测局部区域进行训练后分类，没有做到端对端(end-to-end)的训练和优化 [ 6 ]。为此，Lin等人 [ 17 ] 提出一个实现端到端训练的B-CNN网络结构，分上下两层网络完成定位和特征提取步骤，分类精度很高，且仅依赖类别标签，而无需借助其他的图像标注信息。2017年FU [ 18 ] 等提出了循环注意CNN (RA-CNN)用以解决细粒度图像集的分类问题，该网络在Stanford Dogs等三个主流细粒度图像集上准确率提升近4%。然而，该网络不能很好利用图像全局信息，选取的特征区域形状较为单一。 通过上述文献研究发现，主要存在以下问题：在不需要人工标签的情况下，如何精准定位局部区域并获得具有判别性的局部特征。针对这个问题，本文提出一种新的双输入的深度神经网络，主要贡献有两个方面：1) 选择一种由图像数据指导的显著性检测优化算法及特征提取的基础优化模型，以获取图像具有判别性的视觉特征；2) 证明显著性检测算法选择的区域涵盖图像中最丰富的信息，利用基于图像数据的显著图可强化显著区域对分类结果的影响，从而提高细粒度图像分类的性能。
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user: 2. 相关基本原理 2.1. 显著性检测原理 图像的显著性凸显人类对信息丰富区域的专注度，表示图像中的不同区域所呈现的不同视觉感观。一般来说，人类的视觉注意力焦点通常集中在某一局部区域，且这些区域往往能够很好的展现出图像所表达的最重要的内容。根据引起注意的原因，显著性检测主要包括基于图像数据的自下而上注意力机制和基于任务的自上而下注意力机制。自下而上模型是一个低级认知过程，自动地识别给定场景中最为显著的一个或者多个对象区域；自上而下模型将注意力集中在特定类别对象并自动定位目标所在的位置。本文采用自下而上显著检测算法自适应地检测图像中最为显著的局部区域，最终产生图像的显著图。 图1. 不同显著性检测算法产生的显著图 图1描述的是常见的显著性检测算法所呈现的不同显著图。本文选取的是SALICON算法，该算法有两个关键要素：1) 基于显著性评估指标的目标函数；2) 在不同图像尺度上整合信息。不同于传统的显著性检测算法，其充分利用在ImageNet上预训练的CNN高级语义的强大功能，明显减少计算模型和人类感知之间的语义差距，获取图像中更加符合人类的视觉关注区域。 2.2. 迁移学习 迁移学习(Transfer Learning)实现不同但相关领域之间的知识迁移，它是解决带标签训练样本数据难获取，模型训练成本高这一基础问题的重要手段。如图2所示，传统的机器学习，面向不同的任务都需要重新进行学习训练。图3表示在迁移学习的学习过程中可以将源任务所存储的知识迁移到新的任务中，以减少训练的次数。 图2. 传统机器学习 图3. 迁移学习 深度学习中常用的特征提取网络由于网络层次深，神经元数量大，所以在进行网络训练时需要足够可利用的数据样本。对于小样本数据，即使辅以大量的、长时间的训练，也难以取得良好的训练模型和网络收敛效果。为验证在小样本数据下，显著图能够改进分类模型，本文借助迁移学习思想，利用其强大的泛化性能初始化基础特征提取网络模型，其中基础特征提取网络预先在大型图像数据集ImageNet上训练好，然后通过细粒度图像小样本数据对网络模型进行微调训练，修改全连接层的类别数完成图像分类任务。实验证明迁移学习在细粒度图像分类效果稳定的同时，可显著降低深度学习所需的硬件资源。
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user: 3. 基于显著性融合的双输入深度神经网络模型 为验证在细粒度图像分类任务中，显著性能够自动捕获和感知图像中具有判别性的局部区域，本研究提出一种基于显著性融合的双输入深度神经网络模型。如图4所示，该网络包括显著性特征融合结构和特征提取网络两个部分。Fusion网络结构融合显著图信息和原RGB图特征信息，显著图作为引导特征提取过程的注意力机制，预先通过显著性检测算法SALICON计算产生。两次融合网络不仅可以增加局部特征的权重，还能够保留原图的整体特征，融合后的特征对图像某个具有判别性的局部区域有高度响应。经最大池化层对数据空间进行降维操作后，采用Inception_V3作为基础的特征提取网络模型，进一步提取图像中的高层语义特征，得到最终的分类结果。 图4. 基于显著性融合的双输入深度神经网络的整体结构 图5描述提出的模型训练算法流程图。首先令 x 1 ， x 2 ， ⋯ x n 为n个图库数据集，相应的类别标签为 L φ ∈ [ 1 ， 2 ， ⋯ n ] 。采用显著性检测算法SALICON产生 x i 对应的显著图 Y i 。由于图像数据集的图像大小可 能不完全相同，而Inception_V3的输入图像尺寸固定为 299 × 299 × 3 ，因此将输入网络模型的图像统一裁剪为 299 × 299 大小。在ImageNet数据集上预训练Inception_V3网络后初始化本文中的模型。设置每个数据集训练时的批量大小m、学习率 α 。用n个图库图像集中的所有图像集进行训练，且用权值W初始化卷积神经网络，通过正向传播，得出每一个类别的预测值，最后通过最小化遍历所有图库集实例上的重建误差反向传播来执行随机梯度下降算法，当损失函数值低于某个阈值时停止训练。 基础特征提取的卷积神经网络正反向传播过程如下： a) 正向传播。采用激励–响应机制计算每个神经元的输入，进行基础特征提取卷积神经网络的正向传播，每个神经元的输出如公式(1)所示： x n i = f ( y n i ) = f ( ∑ j = 0 C n − 1 w n j i x n − 1 j ) (1) 其中： x n i 表示第n层的第i个神经元的输出； w n j i 为第 n − 1 层的第j个神经元到第n层的第i个神经元的网络权值； C n − 1 为第 n − 1 层神经元的个数。 b) 反向传播。对于一系列神经元互联形成的卷积神经网络，反向传播用于学习网络的权值。 Δ w n j i = − α ∂ L ( y ， t ) n ∂ w n j i (2) 其中： Δ w n j i 表示每次反向传播后权值的变化量； L ( y ， t ) 表示第n层的输出误差，具体计算步骤已在公式(3)中详细说明。 计算出第n层权值 w n j i 的增加量，第 n − 1 层 ∂ L ( y ， t ) n − 1 ∂ x n − 1 i 计算公式为： ∂ L ( y ， t ) n − 1 ∂ x n − 1 i = ∑ w n k j ∂ L ( y ， t ) n ∂ x n i (3) 按以上公式类推计算每一层，可以得到： w n n o w = w n p r e − α ∂ L ( y ， t ) n w n (4) 其中： w n n o w 表示更新后的权值， w n p r e 表示更新前的权值。 图5. 网络模型训练算法流程图 3.1. Fushion层网络结构 显著性特征融合结构的一个输入为原始图像 I ( x ， y ， z ) ，另一个输入为由显著性检测算法SALICON所产生的 I ( x ， y ， z ) 相对应显著图 S ( x ， y ) ，其中x和y指空间坐标， z = { 1 ， 2 ， 3 } 代表图像的三个颜色通道。融合到图像分类网络后，图像的颜色通道为四个，即 I ( x ， y ， 4 ) = S ( x ， y ) 。Murabito等人曾将两个CNN网络组合，一个网络用来计算RGB图像的自顶向下显著图，另一个网络将生成的显著图附加到RGB图像通道以执行图像分类。分类网络只需训练第一层的权重，便可使用预训练网络初始化网络权重。这称为显著性和图像数据的早期融合。 本研究进一步提出显著图和原图像内容融合结构，使用显著性特征图映射来调制中间网络层的特征，对应的标签类别作为输出而进行训练。显著性分支和原图分支使用类似的体系结构以确保显著图具有与原图相同的空间维度。主要差异体现在通道尺寸的大小。假设第 h i 层网络的尺寸为 W i * H i * C i ，为避免显著图与原图特征融合后原图分支的特征被完全忽略，在进行乘法操作时再次强调原图的特征。由于显著图与特征图的数量无关，只考虑单个显著图S。融合层方程式计算如下： h i = f ( h i ( w ， h ， c ) * [ S ( x ， y ) + 1 ] ) (5) 其中：f为ReLU激活函数，与原图网络结构采用ReLU激活函数不同，本研究选择在显著性分支的末尾使用Sigmoid激活函数，使 0 ≤ S ( x ， y ) ≤ 1 ，从而为特征调制提供合适的范围。 在一般的CNN结构中，最大池化操作在第二个卷积层后执行，但这没有考虑显著图能否在特征调制层上执行最大池化。因此，本研究将最大池操作推迟至显著性和原图这两个分支的特征融合后，以便充分利用更高分辨显著特征的调制潜力。 3.2. 目标函数优化 在多分类任务中，一般选择归一化指数函数即Softmax函数作为分类器，Softmax利用指数函数的映射特性，把函数取值范围映射到 ( 0 ， 1 ) 区间。在最后选取输出节点时，通过选取概率最大的结点来获得分类结果，计算公式如下： p ( i ) = e W T x i + b ∑ i = 1 n e W T x i + b (6) 其中：W表示网络中神经元的权重，n表示图像类别总数，b表示偏差值。 本研究网络模型的损失函数由 L c 和 L s 线性组合而成。在分类器输入处添加批量归一化模块，实施零均值和单一标准偏差分布，以便提高网络训练和收敛速度，获得多重损失函数的最小值。网络模型的损失函数计算公式如下： L ( y ， t ) = L c + L s = − r ∑ i = 1 n I ( i = t ) log ( p i ) + μ 1 h × w ∑ i = 1 h ∑ j = 1 w ( Y i ， j − T i ， j ) 2 (7) 其中：n表示图像样本数据中的类别数目， I ( i ) 表示指标函数，若i取值为真则函数 I ( i ) 返回1， L c 表示Softmax输出向量 p i 与正确类t的交叉熵分类损失值； L s 则是显著图Y与真实图像t之间的均方误差(MSE)损失值，h和w是显著图的大小指标。r和 μ 为权重参数，取值范围为 [ 0 ， 1 ] 。
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user: 5. 总结与展望 本文提出一种基于显著性融合进行细粒度图像分类的网络模型，该方法利用SALICON显著性检测算法计算产生的显著图作为引导特征提取过程的注意力机制，选取图像中的显著区域。然后融合原RGB图像特征，输入基础的网络分类模型Inception_V3中提取高层语义特征，完成图像分类。在公开的细粒度图像数据集Stanford Dogs和CUB-200-2011上进行对比实验，结果表明，本文算法的分类精度分别为84.36%、84.94%，优于Part R-CNN、LRBP等算法。且该算法基于弱监督学习模型，无需额外的标注信息，实用性和鲁棒性较强。考虑到模型需要分步提取出显著区域位置信息，再进行网络训练。今后将从提高检测识别运行时间方面来改善模型，例如将显著区域定位和特征提取融入到整个网络模型实现端对端细粒度图像分类，进一步提升算法性能，同时为领域带来良好的贡献价值。
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user: 摘 要 本文改进了一种基于条件生成对抗网络的图像去雾算法。在生成器网络模型中使用32层Tiramisu代替U-Net可以减少训练参数，提高参数利用率。判别器网络的最后一层使用Sigmoid函数完成归一化。使用损失函数加权和的方式训练网络模型，使用一种评价去雾能力的分数，保存训练过程中分数较高的模型及参数，最后使用分数最高的网络模型及参数对室外真实图像进行去雾测试。训练集使用了室内和室外的真实无雾图像以及合成有雾图像，测试结果显示本文提出的模型和传统去雾方法相比，主观视觉效果、图像细节、色彩方面都有提高改善。 关键词 :图像去雾，深度学习，条件生成式对抗网络，卷积神经网络 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 雾是由于大气光被吸收和散射造成的自然现象。在雾的影响下，直射光线被散射以后造成图像对比度、可见度以及色彩保真度的下降。相机拍摄会由于大气散射光与物体反射光造成图像表面亮度和色彩失真。此外，相机从场景点接收到的信号随着距离增大而衰减。雾带来的图像对比度和可见度下降问题对于某些行业影响很大，比如自动驾驶、交通监控、卫星遥感等领域。 经典的图像去雾算法主要分为基于图像增强去雾算法和基于大气散射模型去雾算法两大类。基于图像增强去雾算法主要有直方图均衡化，小波变换，Retinex去雾算法等。Tan等观察到通常无雾图像对比度比含雾图像高，提出增大图像局部区域对比度去雾算法 [ 1 ]。基于大气散射模型的去雾算法根据图像景深信息计算出每个像素上的透射系数，由每个像素上的透射系数计算出透射图，利用透射图复原出无雾图像。Kopf等通过计算多张图像或物理三维模型的景深信息复原图像 [ 2 ]。He等通过观察大量的图像以及实验研究，提出了基于暗通道先验的单张图像去雾算法 [ 3 ]。He方法的缺点是在高亮度区域(如天空)会容易出现色彩失真。在He去雾算法的基础上，Meng等提出限制透射率函数边界来更精确的估计出透射率 [ 4 ]。Berman等提出了非局部区域去雾方法，他们观察到无雾图像中的颜色可以被RGB空间域100种不同颜色簇近似表示，而有雾图像的颜色像素会在RGB空间域形成雾线，利用这种雾线估计出每个像素的透射率 [ 5 ]。以上方法都基于一个或多个雾相关特征的先验信息，使用深度学习算法计算雾相关特征可以提高去雾算法的鲁棒性。Cai提出的DehazeNet是一种能提取出图像相关特征的卷积神经网络(Convolutional Neural Network， CNN)，这种模型可以计算透射率 [ 6 ]。在DehazeNet上更进一步，Ren等使用多尺度深度卷积神经网络来计算透射率 [ 7 ]。Goodfellow等人提出的生成对抗网络(Generative Adversarial Networks， GANs)框架可以将随机输入噪声输出逼真图像 [ 8 ]。条件生成对抗网络(Conditional Generation Against Networks， cGAN)通过优化目标函数来学习从输入图像和随机噪声中生成清晰图像 [ 9 ]。cGAN在超分辨率、图像修复和样式转移等图像处理领域得到了广泛应用。Zhang等联合使用三种U-Net神经网络模型引导图像去雾 [ 10 ]，第一个模型融合使用对抗损失与欧几里德损失的cGAN来估计透射率图；第二个模型先估计出雾相关特征，然后将雾相关特征与透射率联合在一起；第三个模型使用欧几里德损失函数和感知损失函数联合在一起输出无雾图像。 本文使用Tiramisu代替U-Net作为生成器网络模型，减少训练参数，提高参数利用率。判别器网络的最后一层借助Sigmoid函数完成归一化。使用损失函数加权和的方式训练网络模型，提出一种评价去雾能力的分数，保存训练过程中分数较高的模型及参数，进而使用分数最高的网络模型及参数对室外真实图像进行去雾训练测试。
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user: 2. 相关理论与改进算法 2.1. 相关理论 大气散射模型通常被用来描述在大气光和雾霾共同作用下的成像原理 [ 11 ] [ 12 ]： I ( x ) = J ( x ) t ( x ) + A ( x ) ( 1 − t ( x ) ) (1) 其中，等式右边的第一部分J(x)t(x)为直接衰减项，第二部分 A ( x ) ( 1 − t ( x ) ) 为大气光散射模型。x代表图像中的像素坐标，I(x)表示相机拍摄或人眼直接观察到的有雾图像，J(x)表示无雾图像，A(x)表示大气光值，t(x)表示介质透射率图。当大气光在图像中是均匀数值时，透射率图可以表示为： t ( x ) = e − β d ( x ) (2) 式中β代表衰减系数，d(x)代表场景深度。通过估计透射率图，无雾图像可以使用下面等式表示： J ( x ) = I ( x ) − A ( x ) ( 1 − t ( x ) ) t ( x ) (3) 2.2. 条件生成对抗网络 cGAN的损失函数由生成器和判别器的极小极大值对抗表示，用下式可以表示对抗过程 [ 13 ]： min G max D ( D ， G ) = E ( x ， y ) [ log ( D ( x ， y ) ) ] + E ( x ， y ) [ log ( 1 − D ( x ， G ( x ， z ) ) ) ] (4) 其中D和G分别表示判别器和生成器。 输入有雾图像表示为x，x对应的无雾目标图像表示为y，给定一个随机矢量噪声z，生成器G生成与x相似的图像。本文使用一种评价去雾能力的分数，保存训练过程中分数较高的模型及参数。输入单张真实含雾图像通过条件生成对抗网络模型后可输出去雾图像。 下面详细介绍该条件生成对抗网络的各个模块。本文使用32层Tiramisu取代U-Net。这个模型的编码器和解码器端各有5个密度块，连接层有1个密度块。在编码器端，每一个密度块后紧跟一个下采样层。下采样层包含(BatchNorm-Relu-Convolution)操作。与编码器端相似，在解码器端，每一个密度块后紧跟一个上采样层。上采样层仅有一个逆卷积操作。编码器和解码器端的每个密度块各有4层。连接端的密度块有15层，上采样层增长率设置为12。图像的空间维度在经过一个下采样层以后空间维度减半，经过一个上采样层以后空间维度翻倍。Simon等提出的100层Tiramisu语义分割模型具有参数效率高的优点 [ 14 ]。生成器网络结构如图1。本文使用与DCGANs相同的判别器网络(Patch GAN) [ 15 ]。此模型仅对比目标图像与生成图像区域上的不同，而不是逐个像素对比。由于CNN在输出的感知域大于一个像素(对应于原图像中的像素块)，因此使用填充控制感知域。本文使用Pix2Pix GAN中的70 × 70判别器，在最后的特征图集上应用逐个像素对比方式。在特征图的有效感知域上覆盖一块图像区域用来消除图像中的大量伪影。在判别器网络的最后一层利用Sigmoid函数来完成特征映射，以便使判别结果可归一化为[0，1] [ 16 ]，判别器网络结构如图2。 图1. 生成器网络结构 图2. 判别器网络结构 用来优化网络模型的损失函数为三个权重的加权组合，总损失的公式为： L o s s t o t a l = W g a n × L A d v + W L 1 × L L 1 + W v g g × L v g g (5) 其中L Adv 损失定义为： L A d v = E ( x ， y ) [ log ( D ( x ， y ) ) ] + E ( x ， z ) [ log ( 1 − D ( x ， G ( x ， z ) ) ) ] (6) 在模型每次迭代中，判别器更新一次，生成器更新一次。最后将结果与权W gan 相乘加到总损失函数。如文献 [ 13 ] 所述：利用L1损失和对抗损失加权来减少输出图像中的伪影。目标图像y和生成图像G(x， z)之间的L1损失计算如下： L L 1 = E x ， y ， z [ ‖ y − G ( x ， z ) ‖ 1 ] (7) 将结果与权W L 1 相乘加到总损失函数。生成图像与目标图像通过一个预训练的VGG-19网络 [ 17 ]，两张图像在通过池化4层后得到其L2损失，特征感知损失加入总损失函数，感知损失定义如下： L v g g = 1 C H W ∑ c = 1 C ∑ w = 1 W ∑ h = 1 H ‖ V ( G ( x ， z ) c ， h ， w ) − V ( y c ， h ， w ) ‖ 2 2 (8) 其中C，H，W分别代表输出的通道，宽度和高度。感知损失值是一个常数，对于池化4层的输出为1e−5。V表示由VGG-19网络模型执行的非线性CNN变换。此结果与权W vgg 相乘加到总损失函数。
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user: 3. 实验方法 3.1. 数据集 为提高算法的鲁棒性，本文使用两个不同的数据集合并训练。首先使用NYU-Depth V2数据集合成含雾图像得到一个含有大量真实含雾/真实不含雾图像对的数据集，NYU-Depth V2数据集由来自各种室内场景的视频序列组成，使用Microsoft Kinect的RGB深度摄像机记录 [ 18 ]。该数据集包含有1449张室内图像和其对应的图像深度信息对(RGB-D)。为模拟浓雾图像，本文给传输系数一个服从平均分布[0.2，0.4]的随机值，利用RGB-D图像生成透射图(t)来获得图像中每一像素的透射系数，大气光值(A)设置为1然后利用等式(1)生成含雾图像。本文注意到NYU深度数据集只有室内场景，一些室外场景的特定特征(例如天空)在NYU数据集中是没有的。为了解决室外场景问题，本文使用Codruta等创建的室外场景数据库(名为O-HAZE)，O-HAZE数据集包含45对室外含雾/不含雾的图像 [ 19 ]。将这些图像和之前生成的图像放到一起建立数据集并把数据集中所有图像统一调整大小为(256，256，3)。此数据集共有1494张大小为(256，256，3)的图像，图3为真实清晰图像和生成含雾图像对比。 3.2. 实验过程 式5中使用的权值分别为W vgg = 9，W gan = 3，W L 1 = 80。使用Adam优化器 [ 20 ]，学习率的值设为0.001。算法实现为使用Google公司的Colab平台：15 GB内存，Nvidia Tesla K80 GPU。测试推理使用Nvidia公司的Jetson TX2平台。数据集被分为训练集，验证集，测试集。从数据集中随机选择1200张数据集的图像水平翻转后加到训练集。此时训练集共2400张图像，每次训练时图像顺序被随机打乱。数据集中剩余的294张图像再随机分为94张图像的验证集和200张图像的测试集。在每次迭代中，生成器更新一次，判别器更新一次。因此，每次迭代的每一次更新包含两个步骤。 图3. 合成有雾与真实清晰图像对比
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user: 4. 实验结果与综合分析 最大峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio， PSNR)测量了算法将噪声(雾)从噪声图像中去除的能力，两张相同的图像会有一个无限大的PSNR值，更高的PSNR值意味着去雾能力更好。结构相似性(Structural Similarity Index Measure， SSIM)测量了两张图像的相似程度。完全相同的两张图像SSIM值为1。本文定义了图像PSNR和SSIM的加权去雾分数作为一个拥有两种属性的指标。 PSNR的权重值(W PSNR )设置为0.05，SSIM的权重值(W SSIM )设置为1。一旦去雾分数在验证集中得到一个较高值时就保存模型，每次保存最大的10个检查点。本文还测试了表现较好的几个模型在真实含雾图像上的去雾能力，定量对比了这些模型在测试集上得到的PSNR和SSIM值，本文选择了文献 [ 3 ] [ 5 ] [ 6 ] 提出的模型对比分析本文提出模型的去雾能力，表1列出了PSNR，SSIM对比值。 Table 1 Quantitative comparison of different dehazing method Model He et al. Berman et al. Cai et al. Ours method PSNR 13.83 11.48 10.55 14.52 SSIM 0.71 0.50 0.69 0.89 表1. 不同去雾方法的定量对比 从表1可以看出，在没有大片天空区域的情况下，He算法去雾图像在结构相似度和最大峰值信噪比两个值较高。Cai算法虽然比Berman算法的结构相似度值较高，但是从图4可以看出Cai算法的去雾图像看起来去雾效果并不好，而Berman算法的结构相似度值虽然较低，但是图4中去雾图像却比Cai算法的图像清晰。很明显，本文提出的算法模型与真实图像在结构相似度和最大峰值信噪比值都有很大提升，去雾图像看起来细节丰富，层次鲜明。为了证明本文模型的鲁棒性，本文使用了不包含在数据集中的真实有雾图像上进行了评估，图4列出了原始含雾图像以及对应的去雾图像，为本文算法和前文提到去雾算法去雾图像的主观对比。图4的d行图像中看出本文的算法在重雾条件下可以还原出较多图像细节，可以清晰的看到后面楼房的窗户。从a行与c行图像对比可以看出本文的算法可以比其他方法提取出相同或更多的细节，输出色彩很真实。从第b行和d行可以看出，图像的分辨率比其他图像有很大提高。 图4. 去雾图像对比
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user: 5. 结论 本文改进一个基于条件生成对抗网络的图像去雾算法模型，无需估计图像大气光和透射图以及额外图像深度信息，将输入的含雾图像直接输出去雾图像。通过将U-Net模型替换为Tiramisu模型提高参数利用率提取出图像更多信息。训练过程中使用的图像数据集分为室内和室外图像，提高去雾模型的鲁棒性，可以适应常见的图像。最后提供了本文模型与其他去雾算法的客观对比与主观对比，结果证明本文算法可以较好的复原出浓雾图像的框架和细节，定量分析显示本模型生成图像与原始图像结构相似度达到0.89。综上所述，本文提出去雾模型可以很好的实现去雾效果，还原出图像的更多细节，对于雾天物体识别和雾天条件下监控有一些帮助。
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user: 摘 要 乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一，发病率逐渐升高且趋于年轻化。肿瘤大小、组织学分级、淋巴结转移数、激素受体状态等是评价乳腺癌患者预后的常用指标，近年来BMI越来越受到重视，研究发现其与乳腺癌的预后有相关性，本文通过查阅大量的文献资料，对国内外相关研究做出如下综述探究。 关键词 :BMI，乳腺癌预后 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 乳腺癌是全世界女性最常见的恶性肿瘤。乳腺癌的二级预防中早期发现与癌症治疗相结合，改善了乳腺癌预后的疗效。使用激素受体(HR)和人生长因子受体(HER2)表达的肿瘤生物标志物对乳腺癌亚型进行分类，乳腺癌亚型有独特的种族/种族特异性的发病率模式；可能是因为生物和社会风险因素，HR/HER2(−)乳腺癌是所有种族最常见的预后较好的亚型 [ 1 ]。乳腺癌的发生是多种因素影响及共同作用的结果，就个体而言，体重过重、高血糖和高血脂使乳腺癌发生的相对风险性增加 [ 2 ]。较多的证据表明，肥胖与乳腺癌的发生有一定的关系，但影响机制不明确。BMI为评价肥胖的常用指标，BMI计算为体重(千克)除以身高(平方米)，WHO标准规定，确定了以下类别：体重不足：BMI < 18.5 kg/m 2 ；正常：BMI 18.5~24.9 kg/m 2 ；超重：BMI 25.0~29.9 kg/m 2 ；肥胖：BMI ≥ 30 kg/m 2 。本文就BMI与乳腺癌预后进行相关叙述。