适用于目标检测的上下文感知知识蒸馏网络

来源 :浙江大学学报(工学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:yt66896915
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针对现有应用于目标检测的知识蒸馏方法难以利用目标周围上下文区域的特征信息,提出适用于目标检测的上下文感知知识蒸馏网络(CAKD Net)方法.该方法能充分利用被检测目标的上下文信息,同时沿空间域和通道域进行信息感知,消除教师网络和学生网络的差异.该方法包括基于上下文感知的区域提纯模块(CARM)和自适应通道注意力模块(ACAM).CARM利用上下文信息,自适应生成显著性区域的细粒度掩膜,准确消除教师网络和学生网络各自特征响应在该区域的差异;ACAM引入空间-通道注意力机制,进一步优化目标函数,提高学生网络的性能.实验结果表明,所提方法对模型检测精确率提升超过2.9%.
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一朝当兵成战友,终生难忘战友情!时光荏苒,光阴如梭,一晃毕业后20年过去了.2017年,我们学员九队的学员利用两天时间在蚌埠市举行了以“追忆军校梦,共叙同学情”为主题的聚会活动.短暂的聚会永续了学员之间战友同学情谊,让我们更加珍惜难忘的三年军校生涯.
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根据中文字体风格转换研究发展的不同阶段进行方法分类,简要回顾传统方法,梳理分析深度学习方法.介绍常用的公开数据集和评价标准.分别从提高生成质量、增强个性化差异、减少训练样本数量和学习书法字体风格共4个方面展望未来研究.
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