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1.
针对现有动作分割算法中过分割问题导致预测错误、造成分割质量下降的现象,提出一种可调视频动作边界信息作为参考的多阶段参考网络,在基于多阶段时间卷积网络的主干网络中,为每个阶段独立引入视频动作边界信息作为参考。各阶段使用相同的边界信息会使模型固化,为使主干网络能够调整参与各阶段输出计算的边界值,对不同样本区分处理,提出多层并行卷积组成的权重调节单元。多阶段参考网络由于利用可调边界信息作为参考,按照时序平滑处理各阶段输出,能显著减少过分割错误。实验表明,该方法在三个视频动作分割数据集GTEA,50Salads和Breakfast中的性能优于现存同类方法,与BCN(Boundary-Aware Cascade Networks)算法相比,分割编辑分数平均提升1.7%,准确率与召回率的调和分数平均提升1.5%。 相似文献
2.
3.
研究在光线比较差或者有障碍物的复杂环境下对感兴趣的声源进行定位,由于存在外部噪声,引起对目标声源进行跟踪误差大。传统的语音定向方法无法有效减小声源定位的误差,从而定向的精度比较低,且多集中在理论研究。为提高移动机器人语音定向的精度,利用麦克风阵列拾取声源信号,采用PC/104的SEM/ADT800多通道数据采集卡对语音信号进行采集和处理。运用改进的广义互相关时延估计算法计算麦克风阵元间的时间差值,采用四元十字阵形的几何定位方法计算声源信号的目标位置和方向,并对系统的定向效果进行实验,得出实验结果,进行误差分析。经实验证明,相对于传统的语音定向方法,麦克风阵列的移动机器人语音定向系统实际可用,具有较好的性能,能够把系统定向误差控制在要求的范围内。 相似文献
4.
5.
根据传统二段中和法生产饲料级磷酸氢钙时预中和脱氟过程中P2O5、F、Fe等成分的析出规律,设计了一种用原酸返溶预中和过程中某阶段的沉淀,回收P2O5来提高饲肥比的方法,并在实际生产中取得了较好效果。 相似文献
6.
Q—学习及其在智能机器人局部路径规划中的应用研究 总被引:2,自引:1,他引:1
强化学习-词来自于行为心理学,这门学科把行为学习看成反复试验的过程,从而把环境状态映射成相应的动作。在设计智能机器人过程中,如何来实现行为主义的思想、在与环境的交互中学习行为动作?文中把机器人在未知环境中为躲避障碍所采取的动作看作一种行为,有杉强化学习方法来实现智能机器人避碰行为学习。Q-学习算法是类似于动态规划的一种强化学习方法,文中在介绍了Q-学习的基本算法之后,提出了具有竞争思想和自组织机制 相似文献
7.
针对人脸识别中的非线性特征提取问题,基于邻域保持嵌入,提出了一组在核空间具有正交性鉴别矢量和一组在核空间具有统计不相关性鉴别矢量的计算方法.算法首先利用核的方法提取人脸图像中的非线性信息,并将其投影在一个高维非线性空间.然后在目标函数中最小化核空间类内邻域散度并最大化核空间类间邻域散度来增强算法的分类鉴别能力.最后通过... 相似文献
8.
To capture the presence of speech embedded in nonspeech events and background noise in short-wave non-cooperative communication,an algorithm for speech-stream detection in noisy environments is presented based on Empirical Mode Decomposition (EMD) and statistical properties of higher-order cumulants of speech signals.With the EMD,the noise signals can be decomposed into different numbers of IMFs.Then,the fourth-order cumulant (FOC) can be used to extract the desired feature of statistical properties for IMF components.Since the higher-order cumulants are blind for Gaussian signals,the proposed method is especially effective regarding the problem of speech-stream detection,where the speech signal is distorted by Gaussian noise.With the self-adaptive decomposition by EMD,the proposed method can also work well for non-Gaussian noise.The experiments show that the proposed algorithm can suppress different noise types with different SNRs,and the algorithm is robust in real signal tests. 相似文献
9.
10.
首先介绍了基于表格Q-learning的方法,然后提出了一种用神经网络实现的Q-learning方法,利用这种方法实现机器人避磁糙为学习,燕进行了领导具试验,最后讨论了提高强化学习速度的方法。 相似文献