基于语义边缘驱动的实时双目深度估计算法

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针对立体匹配中不适定区域视差边缘模糊、视差不平滑、单个物体视差不连续、存在空洞的问题,提出了一种轻量化的实时双目深度估计算法,将场景图、通过语义分割得到的语义标签图和通过边缘检测得到的边缘细节图作为辅助损失,以地面真值图为主要损失,构造了联合损失函数,以更好地监督视差图的生成。此外,构造了一个轻量化的特征提取模块,以降低特征提取模块的冗余性,从而更好地简化特征提取步骤,提高了网络的实时性和轻量性。最后利用由粗到精的思想实现视差图的渐进细化过程,利用低分辨率视差图变形与高分辨率特征图融合的方式,分阶段
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【摘要】 当前,随着微课逐渐被引入到课堂教学中,信息技术与学科教学融合的紧密程度得以不断增强,微课在初中信息技术教学中也得到广泛应用。实践表明,微课在初中信息技术教学中能够有效激发学生学习兴趣、提升学生自主学习能力。进一步地讲,在农村初中信息技术教学中应用微课,可以缩小城乡信息技术教育差距、提高信息技术教育资源配置效率、有效改善教学方式并提升教学效果。然而,微课在农村初中信息技术课程的应用中也面
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随着移动互联技术的不断发展,社交媒体成为了公众分享观点和抒发情感的主要平台,在重大社会事件下对社交媒体文本进行情感分析能够有效监控舆情。针对现有中文社交媒体情感分析算法的准确性能和运行效率较低的问题,提出了一种基于Spark分布式系统的集成情感大数据分析方法(Spark Feature Weighted Stacking,S-FWS)。该方法首先基于Jieba库预分词和PMI关联度完成新词发现;然后考虑词语重要度混合提取文本特征,并使用Lasso进行特征选择;最后改进传统Stacking框架忽略特征重要度
传统的大数据工具一般为专业数据分析人员打造,具有难以上手、操作交互性差以及不够智能化等特点。而智能交互向导系统是针对大数据交互式分析系统目前存在的问题而研制的一套大数据分析辅助工具。系统既研发了用户意图理解、数据抽样及列推荐、可视化推荐、分析方法推荐等核心关键技术,也拥有良好的图形化界面与人性化的智能交互体验。在满足用户多种交互式分析需求的同时,还具有极高的响应速度。不仅可以随时回溯到分析流程任意一步重新选择方法的执行流程,还可以通过接口与各种分析应用快速集成以部署应用于不同场景。经过实验测试,系统的平均
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行人重识别旨在跨摄像头条件下,从目标数据库中检索出特定的行人目标,其在视频监控领域有重要的应用价值。目前其研究难点为样本图像类内差异大、类间差异小,因此如何设计并训练深度神经网络对行人图片提取一个判别力更强的特征成为了其关键。针对以往研究只单独进行全局特征或局部特征学习的不足,提出了一种联合全局特征和局部特征学习的网络结构,该结构能够同时提取全局特征和具有较强区分力的局部细节特征;针对每部分局部特
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