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1. 基于梯度引导加权 ‒延迟负梯度衰减损失的长尾图像缺陷检测

李巍, 梁斯昕, 张建州

《计算机应用》唯一官方网站 2023, 43 (10): 3267-3274. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022091413

摘要（197）

HTML （5）

PDF （2403KB）（126）

针对目前图像缺陷检测模型对长尾缺陷数据集中尾部类检测效果较差的问题，提出一个基于梯度引导加权?延迟负梯度衰减损失（GGW-DND Loss）。首先，根据检测器分类节点的累积梯度比值分别对正负梯度重新加权，减轻尾部类分类器的受抑制状态；其次，当模型优化到一定阶段时，直接降低每个节点产生的负梯度，以增强尾部类分类器的泛化能力。实验结果表明，在自制图像缺陷数据集和NEU-DET（NEU surface defect database for Defect Detection Task）上，所提损失的尾部类平均精度均值（mAP）优于二分类交叉熵损失（BCE Loss），分别提高了32.02和7.40个百分点；与EQL v2（EQualization Loss v2）相比，分别提高了2.20和0.82个百分点，验证了所提损失能有效提升网络对尾部类的检测性能。

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2. 凸松弛全局优化机器人手眼标定

李巍, 吕乃光, 董明利, 娄小平

计算机应用 2017, 37 (5): 1451-1455. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.05.1451

摘要（557）

PDF （814KB）（520）

针对机器人运动学正解及相机的外参数标定存在偏差时，基于非线性最优化的手眼标定算法无法确保目标函数收敛到全局极小值的问题，提出基于四元数理论的凸松弛全局最优化手眼标定算法。考虑到机械手末端相对运动旋转轴之间的夹角对标定方程求解精度的影响，首先利用随机抽样一致性（RANSAC）算法对标定数据中旋转轴之间的夹角进行预筛选，再利用四元数参数化旋转矩阵，建立多项式几何误差目标函数和约束，采用基于线性矩阵不等式（LMI）凸松弛全局优化算法求解全局最优手眼变换矩阵。实测结果表明，该算法可以求得全局最优解，手眼变换矩阵几何误差平均值不大于1.4 mm，标准差小于0.16 mm，结果稍优于四元数非线性最优化算法。

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3. 跨协议的企业分布式即时通信系统的设计与实现

崔杰徐浩丁月华李巍

计算机应用 2009, 29 (10): 2655-2658.

摘要（1087）

PDF （803KB）（1200）

企业规模的不断扩大、组织结构的日益复杂以及企业信息交互对象的多样性，使企业即时通信应用环境变得较为复杂，对现有企业即时通信平台提出了严峻的挑战。基于这种背景，提出了基于可扩展消息在线协议的跨协议的企业分布式即时通信系统的概念。简述了企业即时通信的发展现状，介绍了可扩展消息在线协议，给出了该系统的详细设计和实现，为企业提供一个良好的即时信息交流平台，提高企业即时通信的稳定性、可靠性以及效率。