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晶间腐蚀敏感性是不锈钢的重要检验项目之一。GB/T 4334—2020现已发布实施,针对标准更新内容进行解读和分析。新标准在名称、取样和制备以及敏化制度等方面进行了一系列改动;在试验方法上进行了较大更新,废除了硝酸-氢氟酸法,新增铜-硫酸铜-35%(质量分数,下同)硫酸法和40%硫酸-硫酸铁法;明确了各类试验方法的使用条件和适用范围;对弯曲评定法的试验参数进行了变更。 相似文献
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LSTM逐层多目标优化及多层概率融合的图像描述 总被引:2,自引:0,他引:2
使用计算模型对图像进行自动描述属于视觉高层理解,要求模型不仅能够对图像中的目标及场景进行描述,而且能够对目标与目标之间、目标与场景之间的关系进行表达,同时能够生成符合一定语法和结构的自然语言句子.目前基于深度卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)和长短时记忆网络(Long-short term memory,LSTM)的方法已成为解决该问题的主流,虽然已取得巨大进展,但存在LSTM层次不深,难以优化的问题,导致模型性能难以提升,生成的描述句子质量不高.针对这一问题,受深度学习思想的启发,本文设计了基于逐层优化的多目标优化及多层概率融合的LSTM(Multi-objective layer-wise optimization/multi-layer probability fusion LSTM,MLO/MLPF-LSTM)模型.模型中首先使用浅层LSTM进行训练,收敛之后,保留原LSTM模型中的分类层及目标函数,并添加新的LSTM层及目标函数重新对模型进行训练,对模型原有参数进行微调;在测试时,将多个分类层使用Softmax函数进行变换,得到每层对单词的预测概率分值,然后将多层的概率分值进行加权融合,得到单词的最终预测概率.在MSCOCO和Flickr30K两个数据集上实验结果显示,该模型性能显著,在多个统计指标上均超过了同类其他方法. 相似文献
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视频标题生成与描述是使用自然语言对视频进行总结与重新表达.由于视频与语言之间存在异构特性,其数据处理过程较为复杂.本文主要对基于“编码?解码”架构的模型做了详细阐述,以视频特征编码与使用方式为依据,将其分为基于视觉特征均值/最大值的方法、基于视频序列记忆建模的方法、基于三维卷积特征的方法及混合方法,并对各类模型进行了归纳与总结.最后,对当前存在的问题及可能趋势进行了总结与展望,指出需要生成融合情感、逻辑等信息的结构化语段,并在模型优化、数据集构建、评价指标等方面进行更为深入的研究. 相似文献
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视频标题生成与描述是使用自然语言对视频进行总结与重新表达.由于视频与语言之间存在异构特性,其数据处理过程较为复杂.本文主要对基于“编码?解码”架构的模型做了详细阐述,以视频特征编码与使用方式为依据,将其分为基于视觉特征均值/最大值的方法、基于视频序列记忆建模的方法、基于三维卷积特征的方法及混合方法,并对各类模型进行了归纳与总结.最后,对当前存在的问题及可能趋势进行了总结与展望,指出需要生成融合情感、逻辑等信息的结构化语段,并在模型优化、数据集构建、评价指标等方面进行更为深入的研究. 相似文献
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图像标题生成与描述的任务是通过计算机将图像自动翻译成自然语言的形式重新表达出来,该研究在人类视觉辅助、智能人机环境开发等领域具有广阔的应用前景,同时也为图像检索、高层视觉语义推理和个性化描述等任务的研究提供支撑。图像数据具有高度非线性和繁杂性,而人类自然语言较为抽象且逻辑严谨,因此让计算机自动地对图像内容进行抽象和总结,具有很大的挑战性。本文对图像简单标题生成与描述任务进行了阐述,分析了基于手工特征的图像简单描述生成方法,并对包括基于全局视觉特征、视觉特征选择与优化以及面向优化策略等基于深度特征的图像简单描述生成方法进行了梳理与总结。针对图像的精细化描述任务,分析了当前主要的图像“密集描述”与结构化描述模型与方法。此外,本文还分析了融合情感信息与个性化表达的图像描述方法。在分析与总结的过程中,指出了当前各类图像标题生成与描述方法存在的不足,提出了下一步可能的研究趋势与解决思路。对该领域常用的MS COCO2014(Microsoft common objects in context)、Flickr30K等数据集进行了详细介绍,对图像简单描述、图像密集描述与段落描述和图像情感描述等代表性模型在数据集上的性能进行了对比分析。由于视觉数据的复杂性与自然语言的抽象性,尤其是融合情感与个性化表达的图像描述任务,在相关特征提取与表征、语义词汇的选择与嵌入、数据集构建及描述评价等方面尚存在大量问题亟待解决。 相似文献
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