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1.
针对基于三元组损失的单一深度距离度量在多样化数据集环境下适应性差,且容易造成过拟合的问题,提出了一种优化三元组损失的深度距离度量学习方法。首先,对经过神经网络映射的三元组训练样本的相对距离进行阈值化处理,并使用线性分段函数作为相对距离的评价函数;然后,将评价函数作为一个弱分类器加入到Boosting算法中生成一个强分类器;最后,采用交替优化的方法来学习弱分类器和神经网络的参数。通过在图像检索任务中对各种深度距离度量学习方法进行评估,可以看到所提方法在CUB-200-2011、Cars-196和SOP数据集上的Recall@1值比之前最好的成绩分别提高了4.2、3.2和0.6。实验结果表明,所提方法的性能优于对比方法,同时在一定程度上避免了过拟合。 相似文献
2.
3.
4.
基于软注意力机制的图像描述算法,提出类激活映射-注意力机制的图像描述方法。利用类激活映射算法得到卷积特征包含定位以及更丰富的语义信息,使得卷积特征与图像描述具有更好的对应关系,解决卷积特征与图像描述的对齐问题,生成的自然语言描述能够尽可能完整的描述图像内容。选择双层长短时记忆网络改进注意力机制结构,使得新的注意力机制适合当前全局和局部信息的特征表示,能够选取合适的特征表示生成图像描述。试验结果表明,改进模型在诸多评价指标上优于软注意力机制等模型,其中在MSCOCO数据集上Bleu-4的评价指标相较于软注意力模型提高了16.8%。类激活映射机制可以解决图像空间信息与描述语义对齐的问题,使得生成的自然语言减少丢失关键信息,提高图像描述的准确性。 相似文献
5.
针对交通流量特性和外部因素对交通流量预测结果的影响,提出了一种对城市短时交通流量预测的模型CNN-ResNet-LSTM,将卷积神经网络(CNN)、残差神经单元(ResNet)和长短期记忆循环神经网络(LSTM)集成到一个端到端的网络框架.利用卷积神经网络来捕获城市区域间交通流量的局部空间特征,并在卷积神经网络中加入多个残差神经单元来加深网络深度,可提高预测的准确性;利用长短期记忆循环神经网络来捕获交通流量数据的时间特征;利用相应的权重将2个网络的输出结果融合,得到通过轨迹数据预测的结果;最后与外部因素融合,得到城市区域的交通流量预测值.用北京市轨迹交通数据对该模型进行验证,CNN-ResNet-LSTM模型不仅在准确率方面比传统模型高,而且在保证预测准确率的情况下,模型使用的参数也少. 相似文献
6.
随着软件规模和复杂度的不断提高,软件的质量问题成为了关注的焦点,如何高效地找出软件中的错误成为一个亟需解决的问题。错误定位是软件质量保证的重要途径之一,近年来已经成为软件工程中一个非常重要的研究课题。基于变异测试的错误定位通过比较原程序和对应变异体的差异来计算每条语句的怀疑度,再由怀疑度大小进行排序,程序员根据排序逐个检查找出错误语句。汇总近7年(2012-2018)国内外的基于变异测试的错误定位技术的研究成果,介绍了错误定位的基本方法,介绍基于变异测试的错误定位思想,从变异算子、变异体及等价变异体3个方面对已有的研究工作进行分类归纳和总结,探讨了基于变异测试的错误定位未来可能的研究方向、机遇和挑战。 相似文献
7.
8.
为节省煤矿水灾状况下的逃生时间,提高应急救援效率,在传统的Dijkstra算法基础上提出一种基于双向搜索的K则最短路径算法.首先综合考虑煤矿特殊巷道分布,提出井巷长度当量权值,然后利用灰色理论模型预测特定时间段内每条巷道的人流量,进而根据人流量对行走速度的影响关系式得到每条巷道的通行时间值,最终通过双方搜索策略改进算法,实现事故点到逃生井口的多条最佳逃生路线.根据井下巷道拓扑结构提取构建一个无向带权网络图,在MATLAB环境下利用上述优化算法进行仿真验证.结果显示,该改进算法具有更好的准确率和实用性. 相似文献
10.
密度峰值聚类(DPC)是近年来提出的一种新的密度聚类算法,算法的核心是基于局部密度和相对距离,通过画出决策图,人为选定聚类中心,进而完成聚类.DPC算法利用截断距离计算局部密度,本质上只考虑了周围近邻节点的数量,且算法采用单步分配策略,一定程度上限制了算法对任意数据集的计算精度和有效性.针对上述问题,提出基于二阶k近邻的密度峰值聚类算法(SODPC).算法通过引入节点的二阶k近邻,计算直接密度和间接密度,重新定义局部密度的计算方式.在此基础上,定义非中心节点的多步骤分配策略完成聚类.通过人工和真实数据的测试,证明了该算法对不规则、密度不均匀的数据集具有较好的聚类效果. 相似文献