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1.
针对目前大多数人脸识别算法参数多、计算量大,难以部署到移动端和嵌入式设备中的问题,提出了一种基于改进MobileFaceNet的人脸识别方法。通过对MobileFaceNet模型结构的调整,将bottleneck模块优化为sandglass模块,改良深度卷积和逐点卷积的相对位置,适当增大sandglass模块的输出通道数,从而减少特征压缩时的信息丢失,增强人脸空间特征的提取。实验结果表明:改进后的方法在LFW测试数据集上准确率达99.15%,模型大小和计算量分别仅为原算法的61%和45%,验证了所提方法的有效性。 相似文献
2.
《模型设计与制作》作为南京林业大学家具设计与工程本科专业的一门专业基础课,主要以不同材料实物模型的设计与制作为核心,重点培养学生的专业知识应用和动手实践能力。为提高学生在课程学习中对专业知识的应用和实践能力,以劳动教育的核心思想为指导,在介绍《模型设计与制作》课程的特点、目标、教学现状的基础上,重点分析课程教学中存在的问题,并结合劳动教育的目标,对课程教学内容、教学方法、教学条件以及课程考核机制提出具体改革措施,促进学生正确马克思主义劳动观的形成和艰苦奋斗劳动精神的培养,从而使学生成为德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人。 相似文献
3.
由于风电场的随机不可控变量较多,难以达到理想调度效果,提出了智能化含风电配电网多目标协同调度模型。将经济性指标和电压偏差作为目标函数,确定机组潮流、响应速度、传输线路、出力以及爬坡指标的约束条件;在考虑风电场波动情况的基础上,利用PLSPP算法预测风电场的负荷及出力值,修正误差,制定不同时段下的机组出力计划,结合MIPSO算法得到协调度最高值,实现智能化协同调度模型的构建。仿真测试结果表明,所构建模型风电场预测曲线的拟合程度为99.6%,其最低日均费用为3.914 8 万元、日均电压偏差仅为23.514 7 pu,由此证明该模型可以在花费最低成本的前提下实现高效、精准的调度。 相似文献
4.
5.
在工业过程中,存在着辅助变量与主导变量数据比例严重失衡的问题。协同训练算法是其中一种利用无标签数据中的潜在信息以提升学习性能的模型训练方法。然而目前在协同训练软测量建模过程中,学习器之间存在严重的训练特性交叉重叠的问题,这将导致对主导变量的预测性能衰减。针对这一问题,提出基于二子空间协同训练算法的半监督软测量模型two-subspace co-training KNN(TSCO-KNN)。该模型将二子空间分块算法与协同训练算法相结合,利用辅助变量与主成分子空间PCS和残差子空间RS两个特征子空间的相关性程度,将数据变量拆分为两个具有显著差异性的学习数据集,进而使用KNN回归器进行协同训练,共同用于对主导变量的预测。最后在乙烯精馏塔塔顶乙烷浓度和TE过程产品浓度软测量中进行仿真研究,验证本文所提算法的有效性。 相似文献
6.
弹载图像目标检测方法是实现图像自寻的弹药“发射后不管”、对目标进行自主打击的关键技术。弹药图像自寻的面临着成像环境恶劣,目标特性变化快,对算法体积、速度要求苛刻等问题。围绕弹载目标检测难点问题进行综述,将基于深度学习的目标检测方法区分为基于候选框、无候选框和基于transformer的方法,回顾了各类方法主要研究进展;对特征提取网络轻量化、预测特征图增强、非极大值抑制后处理算法、训练中样本均衡、模型压缩等弹载图像目标检测模型部署中的关键技术进行了梳理;对比了典型目标检测方法在ImageNet、COCO及弹载图像目标数据集上的性能,并对未来发展进行展望。 相似文献
7.
溢流是钻井作业中最常见的事故之一,如果对溢流监测与诊断不及时,可能导致严重的井控风险,甚至井喷。钻井现场监测数据较多,直接采用这些数据作为溢流诊断模型的输入会增加模型的复杂度,影响模型的准确率,并且在诊断模型建立过程中存在溢流样本数据标记代价较高的问题。为此建立了基于核主成分分析-半监督极限学习机(KPCA-SSELM)的钻井溢流诊断方法。首先利用核主成分分析(KPCA)算法对钻井各参数进行信息整合,提取其主成分以反映原数据的核心信息,然后选用半监督极限学习机(SSELM)算法进行模型训练,最后利用现场钻井数据与SSELM和KPCA-ELM等模型进行对比实验,验证模型的有效性。结果表明,基于KPCA-SSELM的模型较其他模型具有较高的溢流诊断率及模型泛化能力,采用半监督极限学习机算法能够在钻井数据标记样本比较少的情况下充分挖掘无标签样本所包含的信息训练网络,进一步提高模型的性能,具有很好的应用前景。 相似文献
8.
9.
电力线是一类形状细长、特征稀疏、随着视角的变化容易混淆在大量背景信息中的特殊障碍物,常规电力线检测识别算法得到的目标框对电力线所在位置的估计不够准确。为此,提出了一种相对角度估计方法,基于常规电力线目标检测与识别算法,并结合电力线相对角度估计,从而提高电力线的检测识别过程中所在位置的精度。相比电力线绝对角度回归的方法,提出的相对角度估计方法容易训练易收敛,计算量小,适用于实时性要求较高的应用场合。 相似文献
10.