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作品数：29被引量：73H指数：4
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相关作者：李凡长张莉王邦军焦李成杨季文更多>>
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基于显著性特征的多视角人体动作图像识别研究被引量：1
《现代电子技术》2024年第24期143-147,共5页廖民玲 
为了应对多角度、多姿态特点的人体动作图像识别难的问题,研究一种基于显著性特征的多视角人体动作图像识别方法。通过显著性区域检测模块处理多视角人体动作图像,获取显著性区域序列并拼接成多视角显著性区域拼接图;利用VGG-Net网络从...
关键词：显著性特征 多视角 人体动作 图像识别 类别标签 CA模块 LSTM单元 
基于YOLO网络模型的多类别标签缺陷检测
《无损检测》2024年第11期67-72,90,共7页孟令波 杨程午 李亚彬 
由于热转印滚筒温度的变化,热转印标签在转印的过程中会出现热转印标签褶皱、脱模不完全等问题。针对某些较大标签存在缺陷种类较多及未知缺陷的问题,提出了一种基于YOLO网络模型的多类别标签缺陷检测方法,将自适应匹配缺陷检测方法与...
关键词：多类别 热转印标签 传统图像处理 YOLO网络模型 注意力机制 
融入类别标签和主题信息的用户兴趣识别方法被引量：1
《计算机科学》2024年第S01期661-668,共8页康智勇 李弼程 林煌 
装备预研教育部联合基金(8091B022150)。
社交网络用户兴趣发现对信息过载缓解、个性化推荐和信息传播正向引导等方面具有重要意义。目前已有的兴趣识别研究未能同时考虑文本主题信息及其对应的类别标签信息对模型学习文本特征的帮助,文中提出了一种融入类别标签和主题信息的...
关键词：社交网络 兴趣识别 主题模型 标签注意力机制 特征融合 
边缘深度挖掘的弱监督显著性目标检测被引量：5
《计算机工程》2023年第7期169-178,共10页李军侠 王星驰 殷梓 石德硕 
科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目(2018AAA0100400)。
基于深度学习的显著性目标检测算法大多依赖于大规模标注数据下的监督学习模式,但是,样本的像素级标签存在获取困难、标注成本高的问题。为此,设计一种边缘深度挖掘的弱监督显著性目标检测算法,仅使用图像级类别标签,从输入图像的显著...
关键词：弱监督 显著性目标检测 深度学习 图像级类别标签 伪标签 
基于Resnet-Bert网络模型的跨媒体检索方法被引量：1
《计算机与数字工程》2023年第2期390-395,共6页闫盈盈 曹扬 洒科进 支婷 
国家自然科学基金项目(编号:U19B2020);天津市科技计划项目(编号:18ZXZNGX00370);2021年海南省重大科技计划项目“海南自贸港社会管理服务信息系统和ODAE协同关键技术研究及应用示范”(编号:ZDKJ2021051);贵州省2020年科技支撑计划项目(编号:黔科合支撑[2020]4Y058)资助。
针对跨模态检索研究中模态较少以及效果不佳问题,提出一种基于Resnet-Bert网络模型的跨媒体检索方法。利用图像识别较佳的卷积神经网络模型Resnet与文本处理效果较佳的Bert模型,在图像、视频、音频和文本四种媒体类型数据之间建立跨媒...
关键词：跨媒体检索 Resnet Bert 类别标签 统一表征 
多类别标签弱监督语义分割热力图生成算法被引量：1
《大连民族大学学报》2023年第1期40-46,共7页迟津生 杨大伟 毛琳 
国家自然科学基金项目(61673084);辽宁省自然科学基金项目(20170540192,20180550866,2020-MZLH-24)。
针对弱监督语义分割过程中,类激活映射只关注影响分类结果的像素点,而忽略了图像内弱监督学习过程中出现的不确定像素点,导致类激活映射无法生成高精度热力图的问题,提出一种多类别标签弱监督语义分割热力图生成算法。通过将图像特征与...
关键词：弱监督语义分割 热力图 种子区域 边界探索 
类别标签辅助改进稠密网络的变工况轴承故障诊断被引量：4
《振动与冲击》2022年第17期204-212,共9页孙洁娣 刘保 温江涛 时培明 闫盛楠 肖启阳 
国家自然科学基金(61973262);河北省自然科学基金(E2020203061);河北省高等学校科学技术研究项目(QN2019133);河北省重点实验室项目(202250701010046);河南省青年人才托举计划(2021HYTP014)。
基于数据驱动的滚动轴承智能故障诊断得到广泛研究,但多数研究中均假设训练数据与测试数据同分布,考虑到旋转机械实际运转中复杂多变的工况往往导致数据分布产生偏差,使得识别方法的通用性差、实际识别效果不佳。将域适应引入轴承故障...
关键词：轴承故障诊断 变工况 稠密卷积网络 注意力机制 类别标签辅助 
融合DOM树结构向量的行为类别标签预测模型被引量：2
《计算机仿真》2022年第9期257-262,281,共7页王宝亮 陈伟宁 潘文采 
赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NGII20170108)。
针对传统的校园网络行为日志分析仅考虑文本内容而忽视结构信息的问题,提出了融合压缩DOM树结构向量的行为类别标签预测模型。模型通过融合网页文本特征向量和DOM树结构向量并使用分类器进行分类,对于网页文本特征向量,利用TF-IDF方法,...
关键词：用户画像 标签预测 日志分析 
数字化集成信息增量学习算法仿真研究被引量：1
《计算机仿真》2022年第7期362-365,486,共5页赵鑫 刘玉 孔凡功 陈洪雷 
齐鲁工业大学(山东省科学院)2019校级教研项目(2019yb20);齐鲁工业大学(山东省科学院)2020年度教学改革与教学研究项目(线上教学专项)(2020YB10);齐鲁工业大学(山东省科学院)2021年度教改专项项目(2021zd07)。
传统集成信息增量学习算法无法更新数字化集成信息分类器,导致信息增量学习结果误差较大、效率偏低。为解决上述问题,提出基于深度学习的数字化集成信息增量学习算法。采用先验和条件两种概率获取后验概率后,获取样本类别标签。基于随...
关键词：深度学习 数字化 集成信息 增量学习 随机属性 样本类别标签 
多示例学习下的多任务分类方法
《电子世界》2021年第4期28-29,共2页林志全 
多示例学习已应用于许多场景,如图像分类、恶意软件分类、文档分类、对象检测等。在多示例学习中,训练数据集中的每个数据都是一个包,包由多个示例组成。包有类别标签,实例没有类别标签。而学习的最终目标是给出新包的类别预测。我们以...
关键词：多示例学习 图像分类 恶意软件 文档分类 对象检测 图像特征 类别标签 多任务分类 
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