【摘 要】
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为了适应人们多样化的检索需求,国内外研究人员提出各种"浅层"学习方法模型来探索跨媒体数据间潜在的关联关系,但这些方法主要从手工构建的底层特征出发,并不能充分有效的学习到不同媒体间的关联。与手工构建底层特征不同,深度学习通过无监督逐层预训练与有监督的微调,从而实现区分性更强的特征描述。利用深度学习在特征学习方面的优越性,提出了一种基于深层卷积神经网络VGGNet与LDA模型相结合的跨媒体数据检索方法
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为了适应人们多样化的检索需求,国内外研究人员提出各种"浅层"学习方法模型来探索跨媒体数据间潜在的关联关系,但这些方法主要从手工构建的底层特征出发,并不能充分有效的学习到不同媒体间的关联。与手工构建底层特征不同,深度学习通过无监督逐层预训练与有监督的微调,从而实现区分性更强的特征描述。利用深度学习在特征学习方面的优越性,提出了一种基于深层卷积神经网络VGGNet与LDA模型相结合的跨媒体数据检索方法,该方法利用预训练的VGGNet模型提取图像视觉特征,同时使用LDA模型获取文本的主题概率分布,有效的缩
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在我们的日常生活中,特种设备极大地改善了我们的生活质量,是不可或缺的组成部分,特种设备的运行状态也直接影响着我们的日常生活,因此特种设备的检验工作逐渐受到人们的重视。但是由于特种设备自身结构及使用过程较为复杂,目前传统的检验手段已经不能有效掌握特种设备的运行状态,而随着信息化技术及网络技术的不断发展,物联网技术被引入特种设备检验系统之中并取得了较好的效果。
2018 3rd IEEE International Conference on Image,Vision and Computing will be held during June 27-29,2018 in Chongqing,China,which is hosted by Chongqing University of Posts and Telecommunications.ICIV
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