【摘 要】
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针对传统的视觉算法在复杂场景下检测细长电力线准确率低、受环境因素干扰大,现有基于深度学习的电线检测算法效率不高的问题,提出一种适用于移动端电力线检测的端到端全卷积神经网络模型。首先,采用一种对称的编码-解码结构,其中编码部分使用最大池化层进行下采样,以提取多尺度特征,而解码部分使用最大池化索引的非线性上采样方式逐层融合多尺度特征,以恢复图像细节;其次,针对电线像素与背景像素不平衡的问题,采用了一种
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61801402,51775452)。
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针对传统的视觉算法在复杂场景下检测细长电力线准确率低、受环境因素干扰大,现有基于深度学习的电线检测算法效率不高的问题,提出一种适用于移动端电力线检测的端到端全卷积神经网络模型。首先,采用一种对称的编码-解码结构,其中编码部分使用最大池化层进行下采样,以提取多尺度特征,而解码部分使用最大池化索引的非线性上采样方式逐层融合多尺度特征,以恢复图像细节;其次,针对电线像素与背景像素不平衡的问题,采用了一种加权损失函数来训练模型;最后,构建了一个背景复杂且有像素级标注的电线数据集来训练和评估模型,并重新标注了
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对社交网络上的海量文本信息进行情感分析可以更好地挖掘网民行为规律,从而帮助决策机构了解舆情倾向以及帮助商家改善服务质量。由于不存在关键情感特征、表达载体形式和文化习俗等因素的影响,中文隐式情感分类任务比其他语言更加困难。已有的中文隐式情感分类方法以卷积神经网络(CNN)为主,这些方法存在着无法获取词语的时序信息和在隐式情感判别中未合理利用上下文情感特征的缺陷。为了解决以上问题,采用门控卷积神经网络
“十三五”以来,住房城乡建设行业深入贯彻实施国家创新驱动发展战略,坚持新发展理念,围绕绿色发展,不断优化科技创新环境,统筹科技资源配置,持续推动科技成果的示范应用与推广转化,取得了一批前瞻性、引领性、实用性科技成果,行业科技实力和创新能力显著提升,科技创新的供给能力显著增强,为推动住房和城乡建设高质量发展,促进建筑业向绿色化、工业化、智能化转型升级提供了科技支撑.
针对现有语义分割算法参数量过多、内存占用巨大导致其很难满足自动驾驶需要等现实应用的问题,提出一种基于可分离金字塔模块(SPM)的新颖、有效且轻量的实时语义分割算法。首先,利用特征金字塔形式的分解卷积和扩张卷积来构建瓶颈结构,从而以一种简单但有效的方式提取局部和上下文信息;然后,提出基于计算机视觉注意力的上下文通道注意力(CCA)模块,来利用深层语义修改浅层特征图通道权重优化分割效果。实验结果显示:
多标记特征选择已在图像分类、疾病诊断等领域得到广泛应用;然而,现实中数据的标记空间往往存在部分标记缺失的问题,这破坏了标记间的结构性和关联性,使得学习算法难以准确地选择重要特征。针对此问题,提出一种缺失标记下基于类属属性的多标记特征选择(MFSLML)算法。首先,通过利用稀疏学习方法获取每个类标记的类属属性;同时基于线性回归模型构建类属属性与标记的映射关系,以用于恢复缺失标记;最后,选取7组数据集
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