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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
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近年来,互联网技术快速发展,在众多领域都得到了应用,它不仅推动了单领域内的信息共享,同时也是多领域间信息共享的高效途径。高校作为科技创新的前沿阵地,是科技创新体系的重要力量。高校的信息化和智能化建设是高校建设的重要环节,是教学和学术信息高效交流的重要保障。因此,文章针对校园网的基础建设需求展开了分析。 相似文献
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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
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本文主要总结了新冠疫情期间作者的电磁场理论课程在线教学经验。对比分析了录播和直播的优缺点后,选择录播教学方式。基于超星网络教学平台,展示了录播网络教学的具体措施,包括网上答疑和学习效果检查以及在线批改作业等。给出了网络教学可以为线下教学继续使用的方法和手段,为疫情结束后的正常教学提供了新的网络教学补充措施。 相似文献
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摘 要:核心网业务模型的建立是5G网络容量规划和网络建设的基础,通过现有方法得到的理论业务模型是静态不可变的且与实际网络存在偏离。为了克服现有5G核心网业务模型与现网模型适配性较差以及规划设备无法满足用户实际业务需求的问题,提出了一种长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络与卷积LSTM (convolution LSTM,ConvLSTM)网络双通道融合的 5G 核心网业务模型预测方法。该方法基于人工智能(artificial intelligence,AI)技术以实现高质量的核心网业务模型的智能预测,形成数据反馈闭环,实现网络自优化调整,助力网络智能化建设。 相似文献
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