【摘 要】
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针对姿态估计的结构化输出特点,提出一种领域自适应学习算法。建立一种组件感知的参数学习过程,根据目标的各组件调整自适应参数,提升模型的泛化能力。依据领域自适应算法特
【机 构】
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长沙师范学院信息与工程系,长沙师范学院科研与学科建设处,湖南省教育科学研究院职业教育与成人教育研究所
【基金项目】
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教育部人文社科基金青年项目“大数据驱动下学龄前儿童行为问题分析与预测研究”(17YJCZH028),湖南省教育厅科学研究项目优秀青年项目“生态小镇智慧管理平台构建--以浔龙河为个案的研究”(16B025),湖南省社会科学联合会智库项目“基于智慧旅游的景区游客体验模型构建及优化调控研究”(ZK17)
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针对姿态估计的结构化输出特点,提出一种领域自适应学习算法。建立一种组件感知的参数学习过程,根据目标的各组件调整自适应参数,提升模型的泛化能力。依据领域自适应算法特点引入基于主动学习样本选取策略,提升模型的学习效率。对特征分布差异的2种训练场景进行模拟实验,结果表明,该算法训练的模型在平均准确率上比传统学习算法提升6%~8%,比已有的自适应算法提升2%~4%,使用样本选取策略后,则进一步提升约2%。
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