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Shapley值归因解释方法虽然能更准确量化解释结果, 但过高的计算复杂度严重影响了该方法的实用性. 本文引入KD树重新整理待解释模型的预测数据, 通过在KD树上插入虚节点, 使之满足TreeSHAP算法的使用条件, 在此基础上提出了KDSHAP方法. 该方法解除了TreeSHAP算法仅能解释树结构模型的限制, 将该算法计算Shapley值的高效性放宽到对所有的黑盒模型的解释中, 同时保证了计算准确度. 通过实验对比分析, KDSHAP方法的可靠性, 以及在解释高维输入模型时的适用性. 相似文献
7.
提出了一种新的基于SSD网络的眨眼与打哈欠检测。首先,对原SSD架构进行四个方面的修改。第一,主干网用MobileNetV3替换了VGG,使得架构尺寸缩减三分之一。第二,重新设计了输出检测器,实现了目标检测与分类、目标定位与高宽比回归多任务的融合。第三,网络直接回归高宽比,比传统的从关键点离线计算高宽比的方法鲁棒性要高。第四,省去了非最大抑制层(NMS)中的重叠度(IOU)计算和阈值设定,使得单目标检测速度提高了40%。另外,在数据集YawDD上验证了所提出方法的有效性,眨眼与打哈欠的测全率为95.1%与100.0%,在单卡2080Ti上实现了41fps的高检测速度。 相似文献
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图像组合是图像处理中一个重要操作,然而组合图像中前景区域与背景区域的外观不协调使得组合图像看起来不真实。图像协调化是图像组合中极其重要的一个环节,其目的是调整组合图像前景区域的外观使其与背景区域一致,从而让组合图像在视觉上看起来真实。然而,现有方法只考虑了组合图像前景与背景之间的外观差异,忽略了图像局部的亮度变化差异,这使得图像整体的光照不协调。为此,该文提出一个新的多尺度特征校准模块(MFCM)学习不同尺度的感受野之间细微的特征差异。基于所提模块,该文进一步设计了一个新的编码器学习组合图像中前景与背景的外观差异和局部亮度变化,然后利用解码器重构出图像,并通过一个对前景区域归一化的回归损失指导网络学习调整前景区域的外观。在广泛使用的iHarmony4数据集上进行实验验证,结果表明该方法的效果超过了目前最优的方法,验证了该方法的有效性。 相似文献
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白垩纪是地球历史上一个持续时间较长的典型温室气候期,受区域古地形叠加影响,在东亚地区促成了广泛的干旱气候带,并伴有大面积出露的古沙漠和蒸发岩沉积,而楚雄盆地上白垩统江底河组即为该时期形成的一套干盐湖相红色碎屑岩夹膏盐沉积。通过光学显微镜和扫描电镜(SEM)及能谱(EDS)分析,对江底河组砂岩石英颗粒结构形态及表面微形貌特征进行研究。结果显示,楚雄盆地江底河组砂岩的石英颗粒具有高磨圆度和分选性、碟形撞击坑、“沙漠漆”以及强化学作用溶蚀孔(洞)群等现象,展现出风成砂的典型特征。同时基于石英颗粒表面机械作用、化学(溶蚀、沉淀)作用及其组合特征,系统总结了石英颗粒在不同沉积阶段和环境背景下,其表面微形貌特征的演化规律。这项研究有助于对盐湖环境中风成砂的特征以及风成沉积和水成沉积相互作用机制的认识。 相似文献