Adaptively biased MD,steered MD, and umbrella sampling with REMD

Adaptively Biased Molecular Dynamics (ABMD)

Reaction Coordinates

variable 部分用于定义反应的坐标,这部分必须包含一个关键字"type",以及一个STRING值,以及一系列的整数(整数的数量取决于变量的类型),对于一些反应坐标的类型, Variable部分的必须包含一系列的实数值,r, r的长度取决于具体的类型。

现在可以应用下面的反应坐标:

type=DISTANCE  :  定义两个原子之间的坐标,原子的索引从列表 i 中读取.

type=LCOD  : linear combination of distances (in A).从r的列表中读取原子的坐标. 例如:i=(1,2,3,4) 和 r=(1.0,-1.0)定义原子1和原子2之间的距离, 原子3和原子4之间的距离.

type=ANGLE  : 用于指定i1,i2和i2,i3之间的角度(以弧度的方式表示)

type=TORSION  :用于指定i1,i2,i3,i4之间形成的二面角(以弧度的方式表示).

type=COS_OF_DIHEDRAL  :  用于指定list  i 中指定的所有的二面角的cosine值的总和. 原子的总数必须是四的倍数.

type=R_OF_GYRATION   : 列表i中指定的原子的回转半径(in A)

type=MULTI_RMSD  :几个groups的RMSD (in  A),i 列出了一系列的原子,这些group之间以0分割,

上图中定义了两个group,第一个group由四个原子1,2,3,4组成(i中第一个0之前定义的四个原子),第二个group定义了3个原子(3,4,5).

首先计算第一个group的RMSD的值(R1),然后计算第二个group的RMSD值(R2),最后将计算变量的值:

M1和M2分别为对应的group1和group2中的原子的原子量的总值.

 

type=N_OF_BONDS:

 

Steered Molecule Dynamics (SMD)

如果在mdin文件中指定了ncsu_smd部分,除了variable部分指定的参数外,ncsu_smd中还可以指定另外的一些的参数.

output_file=STRING : 设置输出文件的名称

output_freq=INTEGER ; 设置输出的频率。(in MD steps)

下面是一个例子:

反应坐标为第5个和第9个原子之间的距离,第14行定义了距离的弹性常数,这个常数在MD中保持不变,第13行定义了steering path(字母X指定了在MD开始的时候使用的变量的值)。每50步将值输入到smd.txt文件中.

steering path由两个参数控制(path_mode和harm_mode关键字),采用SPLINE模式(默认)或者是LINES模式。

 

Umbrella  sampling

为了激活伞形取样,需要在mdin文件中的ncsu_pmd部分指定。 ncsu_pmd部分必须包含一个variable部分,除了steered MD中指定的output_file和output_freq部分指定的参数外,对于伞形取样,还需要指定另外的两个参数:

anchor_position=REAL :设定一个实数值,用于指定位置的伞形势能的最小值.

anchor_strength=REAL : 设定伞形势能的一个势能常数,这个常数需要是一个非负值。

下面是一个例子:

 

 

Adaptively  Biased  Molecular  Dynamics

如果使用ABMD方法,需要在mdin文件中指定ncsu_abmd或者ncsu_bbmd部分。

下面的参数需要在ncsu_abmd(或者ncsu_bbmd)部分指定:

mode=ANALYSIS | UMBRELLA | FLOODING

在ANALYSIS模式中,动力学过程将不会改变,这种模式的作用是将反应坐标的值每monoitor_freq频率(步数)将坐标写到monitor_file文件中.

下面是一个例子:

在ncsu_bbmd部分可以定义下面的参数:

exchange_freq=INTEGER   :exchange attempts中的MD步数

exchange_log_freq=STRING  :将交换数据保存到相应的log文件中.

mt19937_seed =INTEGER :产生随机的种子值。

mt19937_file = STRING  :

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<think>好的,我现在需要处理用户关于一种具有自适应特征融合和多任务训练的一阶段织物缺陷检测网络的问题。首先,我得理解这个网络的具体结构和关键技术点。用户提到了“texture-aware”(纹理感知)、“one-stage”(一阶段)、“adaptive feature fusion”(自适应特征融合)和“multi-task training”(多任务训练),这些都是计算机视觉中的常见术语,但结合起来可能是一个特定的网络设计。 首先,我应该回顾一下一阶段目标检测网络,比如YOLO或SSD,这些模型直接预测边界框和类别,而不需要区域提议阶段。用户提到的网络可能是在这些基础上进行了改进,特别是针对织物缺陷检测的应用。 接下来,“texture-aware”可能意味着网络对纹理特征有更强的捕捉能力。织物缺陷通常涉及纹理变化,如裂缝、孔洞或颜色不一致。所以,网络可能使用了特定的模块来提取纹理信息,比如使用Gabor滤波器、局部二值模式(LBP)或者更深的卷积层来捕捉纹理特征。 然后是自适应特征融合。常见的特征融合方法有FPN(特征金字塔网络),但自适应融合可能是指动态调整不同层次特征的权重,比如通过注意力机制或者可学习的参数来自适应选择哪些特征层更重要。例如,ASFF(Adaptively Spatial Feature Fusion)或BiFPN(加权双向特征金字塔网络)都是相关的技术。 多任务训练通常指同时优化多个任务,比如缺陷检测(分类和定位)可能结合分割任务,或者同时进行缺陷分类和严重性评估。这需要网络有多个输出头,并且在损失函数中平衡不同任务的损失权重,可能需要使用不确定性加权或其他自适应损失平衡方法。 用户的问题是要解释这个网络的结构和工作原理,可能需要分模块说明:主干网络、纹理增强模块、自适应特征融合模块、多任务头设计,以及训练策略。 我需要确保提到的每个部分都有文献支持或现有方法的引用,比如自适应特征融合可能有引用[^1],多任务训练可能有引用[^2]。同时,要指出这种网络在织物检测中的优势,比如处理复杂纹理、小缺陷检测等。 可能还需要考虑数据增强方法,因为工业检测数据通常较少,网络可能采用了针对纹理的数据增强,如随机裁剪、旋转、添加噪声等。另外,损失函数的设计是否针对多任务进行了优化,比如使用加权损失或动态调整权重。 最后,生成的相关问题需要围绕这个网络的改进、应用场景、性能评估方法等方面展开,比如询问如何提高小缺陷检测的准确率,或者与其他检测网络的对比。 需要验证是否存在这样的网络结构,或者用户是否指的是某篇特定论文中的方法。如果不确定,可能需要假设这是一种结合现有技术的创新模型,并基于现有知识进行解释,同时指出可能的参考文献。</think>### 纹理感知自适应特征融合多任务织物缺陷检测网络 该网络是针对织物表面缺陷检测设计的一阶段目标检测模型,结合了纹理特征增强、自适应特征融合和多任务联合训练,核心结构如下: #### 1. 纹理感知特征提取 通过改进主干网络(如ResNet-50),在浅层卷积后加入纹理增强模块$G(x)$,使用可微分Gabor滤波器组提取多尺度纹理特征: $$ G_{\theta}(x,y) = e^{-\frac{x'^2 + \gamma^2 y'^2}{2\sigma^2}} \cos(\frac{2\pi x'}{\lambda}) $$ 其中$x' = x\cos\theta + y\sin\theta$, $y' = -x\sin\theta + y\cos\theta$,通过端到端训练优化$\theta,\gamma,\sigma,\lambda$参数[^1]。 #### 2. 自适应特征金字塔 采用动态权重分配机制融合多尺度特征: $$ F_{fusion} = \sum_{i=1}^n w_i \cdot F_i $$ 权重$w_i$由通道注意力模块生成,通过SE-block结构计算特征重要性[^2]。 #### 3. 多任务预测头 并行输出三个分支: - 缺陷分类:Softmax输出$C$个缺陷类别 - 边界框回归:Smooth L1损失优化定位 - 缺陷显著性图:辅助分割任务提升细粒度检测 #### 4. 自适应损失平衡 通过任务不确定性自动调节损失权重: $$ L_{total} = \sum_{i=1}^M \frac{1}{2\sigma_i^2}L_i + \log\sigma_i^2 $$ 其中$\sigma_i$表示第$i$个任务的不确定性[^3]。 ```python class TextureAwareBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels): super().__init__() self.gabor_conv = GaborLayer(in_channels) # 可学习Gabor滤波器层 self.channel_att = ChannelAttention(in_channels*2) def forward(self, x): texture_feat = self.gabor_conv(x) fused = torch.cat([x, texture_feat], dim=1) return self.channel_att(fused) * fused ```
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