【摘 要】
：
基于卷积神经网络(CNNs)的区域建议生成方法(PRN)是通过实例级注释进行训练所得,也是当前全监督目标检测(FSOD)的重要组成部分.由于实例级注释耗时耗力,而图像级注释相比之下更容易收集,因此仅使用图像级注释的弱监督目标检测(WSOD)引起了众多研究者的关注.当前,WSOD依赖于诸如选择性搜索之类标准的区域建议生成方法,这些方法容易生成大量有噪的建议框,导致其存在无法拟合真实的目标对象.鉴于此,基于卷积特征多层融合以及分割引导策略获取高质量建议框,具体而言,利用卷积网络深层信息进行多层融合,以及边缘信
【机 构】
：
广东工业大学计算机学院,广东广州510006
论文部分内容阅读
基于卷积神经网络(CNNs)的区域建议生成方法(PRN)是通过实例级注释进行训练所得,也是当前全监督目标检测(FSOD)的重要组成部分.由于实例级注释耗时耗力,而图像级注释相比之下更容易收集,因此仅使用图像级注释的弱监督目标检测(WSOD)引起了众多研究者的关注.当前,WSOD依赖于诸如选择性搜索之类标准的区域建议生成方法,这些方法容易生成大量有噪的建议框,导致其存在无法拟合真实的目标对象.鉴于此,基于卷积特征多层融合以及分割引导策略获取高质量建议框,具体而言,利用卷积网络深层信息进行多层融合,以及边缘信息获取初始的候选建议框,然后通过弱监督语义分割的一致性准则,将分割映射分为水平和垂直两个变量得到目标一致性表示,从而提取高质量的建议框.在PASCAI VOC2007数据集上的实验结果表明,该方法在分类和定位检测中展现了优秀的性能,平均精度(mAP)和定位精度(CorLoc)准确率分别达51.0％、71.2％.
其他文献
针对现有食谱推荐方法中用户与食谱交互不充分问题,提出一种基于注意力属性异构网络嵌入的食谱推荐方法.首先使用one-hot编码将用户的属性、食谱的配料做法等转化为节点特征;然后通过转化函数将特征转化为节点特征嵌入和基础嵌入,同时在同类型边内和不同类型边间分别使用注意力机制,学习节点聚合时不同类型交互下不同用户的偏好权重,生成节点的边嵌入,将3种嵌入相加得到节点的完整嵌入;最后通过基于元路径的随机游走和skip-gram模型进行负采样优化,挖掘出节点间的潜在交互可能性,最终完成食谱推荐.使用下厨房数据集的10
课堂辩论作为翻转课堂中一种重要的课堂活动形式,能够提升学生的思辨能力、沟通能力和学习积极性.以互联网金融课程教学实践为例,进行课堂辩论在翻转课堂上的教学设计.根据慕课中“电子货币定义”知识点的情况设置辩题,探讨课堂辩论在翻转课堂中实施的重点和难点,设计课堂辩论具体步骤.通过对比两个不同教学班的成绩分布情况,并进行教学效果问卷调查.结果表明,在翻转课堂上实施课堂辩论,学生的成绩普遍得到提高,综合能力也得到一定程度提升.
近年来,各高校为提高学生编程能力,上线了大量程序在线测评系统用于计算机类专业课程教学.为清晰了解此类系统中数据对教学的影响,首先依据程序在线测评系统分析数据包含的本体,经过数据清洗,运用Neo4j构建知识图谱.通过对学习路径、学情分析和教学路径的可视化分析得出结论:程序在线测评系统知识图谱可将教学信息以知识图谱的形式呈现,使学习者能清楚了解自身水平,提升学习兴趣,实现教师高效化教学和学生自主化学习.
“互联网+教育”“人工智能+教育”已成为世界高等教育的重要发展方向.人工智能时代带来的学习资源海量化、学习对象多样化和学习文化多元化,为高校学生学习方式变革提供了诸多重要机遇.在强基时代、跃迁时代和未来时代,人工智能的迭代升级使得学生学习方式变革呈现典型的渐进特征,并促使学生转变学习观念、打破壁垒,逐步走向深层次学习、无边界学习、混合式学习和共同体学习.
对高等教育而言,区块链是一种能够促进教育改革、重塑教育生态的新型技术.由于技术的限制,区块链技术虽然在教育领域面临着变革动力缺乏、教育数据存储遭遇瓶颈、隐私安全存在隐患、虚拟教育数据产权尚未明确等方面的问题,但并不能够阻碍区块链和高等教育耦合的发展趋势,它在教育信息管理、教育资源共享、终身学习体系、促进高等教育民主化4个方面为高等教育带来了新的发展契机.
甲状腺结节是临床常见疾病,由其发展而成的甲状腺癌发病率逐年上升.甲状腺超声图像结构复杂、边缘不清晰、斑点噪声严重、对比度低,给甲状腺疾病的诊断带来极大困难.使用Mask R-CNN算法,结合迁移学习方式,在ImageNet数据集上预训练网络ResNet50、SENet及SE-ResNet50,得到预训练权重参数,以此作为实验模型的初始化参数.采用优化损失函数的方法,以融合残差注意力机制的SE-ResNet50为主干网络进行特征提取,实现了精确率为0.936、召回率为0.851、特异性为0.948、mAP值
子宫肌层浸润深度直接关系到子宫内膜癌患者的治疗和预后,通常使用磁共振成像进行人工评估,受主观影响较大.基于磁共振图像,提出一种计算机辅助判断子宫肌层浸润深度的方法.该方法仅需要计算机或人工提供较容易辨识的子宫体区域就能自动估计浸润程度.首先基于Otsu和形态学处理分割病灶区域,然后提取并融合病灶区域的一阶纹理特征和灰度共生矩阵特征,最后训练支持向量机进行浸润程度分类.实验结果表明,该方法的accuracy达到86.1％、sensitivity达到68.4％、specificity达到91.7％,优于常见分
基于贪心算法建立可靠的智能导检路径优化模型,依据预测多个检查项目的体检顺序及时间节点信息,优化健康体检时间.将2021年3月份江苏省中医院体检中心的体检数据作为初始数据样本,经过数据清洗最终选择29126条数据作为研究对象,利用最小二乘法拟合数据构建体检客户到达率与时间的函数关系,将误差平方和(SSE)及R-square作为评价指标,建立以服务时间、排队时间、路程时间三者总时间的智能导检模型.研究结果表明,体检客户到达率SSE值分别为5.115、0.7878、4.541等,R-square值分别为0.97
当今轨道交通迅猛发展,安全高效的列车运转是其重要的前提条件.全方位智能技术的出现,为轨道交通运行中原有的各种人工检测方法提供了技术支撑.提出一种利用道岔边缘特征提取和参数空间精确计算的实时机器视觉检测方法,针对轨道交通中的道岔转换过程中道岔的密贴程度,采用机器视觉技术进行检测.该方法主要包括4个方面:通过预处理抑制图像中目标对象的周围环境以突出轨道特征;在边缘检测中,应用Canny算子对轨道道岔图像进行检测;通过改进Hough变换进行道岔边缘提取,并进行边缘拟合处理;将参数空间中的间距进行转换,完成道岔密
文本情感分析通过提取文本特征,根据文本中的情感倾向进行分类.研究表明,递归神经网络和卷积神经网络模型具有良好的性能.为提高文本情感分类性能,提出一种融合注意力和比较增强学习机制的混合网络情感分析模型,用比较增强学习机制进行分类来替代大量的复杂计算.该模型通过嵌入层向量化后,分别用CNN和双向门控循环单元提取不同特点的文本特征,把两者提取得到的特征进行融合,并引入注意力机制判断不同词对句子含义的重要程度,再使用比较增强学习机制与样本向量进行比较后对特征向量进行评分.混合网络情感分析模型在两个情感分析数据集上