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当前的知识蒸馏算法均只在对应层间进行蒸馏,为了解决这一问题,提高知识蒸馏的性能,首先分析了教师模型的低层特征对学生模型高层特征的指导作用,并在此基础上提出了基于知识回顾解耦的目标检测蒸馏方法。该方法首先将学生模型的高层特征与低层特征对齐、融合并区分空间和通道提取注意力,使得学生的高层特征能够渐进式地学到教师的低层和高层知识;随后将前背景解耦,分别蒸馏;最后通过金字塔池化在不同尺度上计算其与教师模型特征的相似度。在不同的目标检测模型上进行了实验,实验表明,提出的方法简单且有效,能够适用于各种不同的目标检测模型。骨干网络为ResNet-50的RetinaNet和FCOS分别在COCO2017数据集上获得了39.8%和42.8%的mAP,比基准提高了2.4%和2.3%。 相似文献
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使用系统调用序列的异常检测系统对于模拟正常用户的攻击行为有较好的检测效果.传统的算法主要关注切分的长度,却忽略了各个系统调用序列的发生频率对整个检测结果的重要性.在对样本进行切分的情况下,构建了一个对系统调用序列发生频率敏感的基于支持向量描述异常检测模型,利用发生频率定义样本的"重要性",使分类器更加倾向于这些重要的样本.采用国际标准数据集进行测试.实验表明,与传统的检测模型相比,基于序列发生频率的检测模型具有较低的误报警率. 相似文献
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目前大部分社团发现方法都是针对无向无权图,但实际的社会媒体中的社团内部个体交互过程可以抽象为一个有向加权图,并且权重中含有大量的噪声.为解决有向加权社团的划分问题,本文提出一种基于非负矩阵分解(Nonnegative matrix factorization,NMF)可去噪声的社团发现方法.该方法通过小波阈值去噪对社会网络数据进行去噪处理,结合有向加权的非负矩阵分解算法对去噪后的数据集进行社团发现,准确找出社团结构.在社会媒体的实验数据集和标准数据集上的实验结果表明,该算法针对带噪声的有向加权图社团发现问题具有良好划分性能,SNR为15时,在Lesmis数据集上的社团划分准确率达到96%,划分模块度值提高了29%.本文为解决带噪的有向加权的社会网络数据提供了切实有效的处理方法. 相似文献
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当前MapReduce并行编程模型得到了广泛的应用.相对于传统的基于PVM或者MPI的并行编程方式,它在执行时间和处理问题规模等方面有明显优势.针对并行遗传算法的特点,提出基于MapReduce实现一种典型的并行遗传算法——粗粒度并行算法的方法,用以解决大规模变量问题.实验平台采用Hadoop,硬件条件为普通的服务器集群.在多目标优化问题测试中,当问题规模达到一定、处理变量数超过10E+7时,并行算法效率比串行提高数倍,并且能突破内存瓶颈.根据MapReduce自身特点调整其参数,改变并行程度,分析其对并行执行时间的影响. 相似文献
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当前基于深度学习的有监督前景分割方法得益于大量待分割场景的标注信息,其性能大幅超越传统的无监督方法.然而,获取高精度的像素级标注需要耗费大量的人力和时间成本,这严重限制了有监督算法在无标注场景的部署应用.为解决对场景监督信息依赖的问题,设计了一种与传统的帧间差分法相融合的跨场景深度学习架构,即帧间高级特征差分算法.该算法重点围绕时域变化等跨场景共性知识的迁移,在不依赖待分割场景监督信息的前提下实现高精度分割.面向五类不同模式的困难场景开展实验,本文算法的平均F值达到0.8719,超越了当前最高性能的有监督算法FgSegNet v2(相同的跨场景条件下)和最佳的无监督算法SemanticBS.本文算法对QVGA视频(320×240)的处理速度达到35帧/s,具有较好的实时性. 相似文献
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为了在互联网上对军装图片进行过滤,我们设计了一种基于多级检测的军装图片识别框架,并在该框架下对其中的关键技术进行了深入的分析,就人脸快速检测技术、颜色纹理处理、区域形态学处理、基于支持向量机分类识别领花物件等进行了研究。实验表明,该算法在检测效率和精度方面能够满足实际应用的需要,可高效地对网络上传的军装图片进行高速过滤,该算法还可以解决其它类似的服装检测的问题。 相似文献
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自组织特征映射是Kohonen提出的一种人工神经网络模型,它能把高维的信息数据以有序方式映射到低维空间上,形成一种拓扑意义上的有序图,但其权值的调整仅考虑了学习率及输入模式与获胜神经元及其邻域,却忽略了输入模式分量与全体参与竞争的神经元权值向量间的某种相关关系。Hu等人利用灰关系系数(GRC)的描述方法显式地刻画这种关系。尽管如此,但GRC仍忽略了输入模式与所有参与竞争的神经元权值间的整体描述关系。该文通过在GRC中引入该整体关系,提出了一个一般化的灰关系模型G^2SOM,并将GSOM作为其特例,进而侧重就三种特殊的函数关系进行了性能评估,最后,通过实验验证了G^2SOM的有效性与可行性。 相似文献
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社会媒体网络产生的海量、高维无标记数据给数据处理工作带来巨大挑战,同时数据样本间构成的链接图信息在现有模式识别算法中难以有效利用.基于此,文中充分挖掘社会媒体网络数据链接关系图,结合部分监督信息提出一种基于链接关系的半监督特征选择算法(SSLFS).该算法利用谱分析和稀疏约束,使得选出的特征子集保持原数据的局部流形和稀疏特性.在社会媒体数据集Flickr上的实验结果表明,SSLFS相比其他特征选择方法得到的特征子集在分类性能上有较显著提高. 相似文献
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