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针对目前服装图像分割准确率低的问题,提出一种基于HOG特征和E-SVM分类器的服装图像联合分割算法。该算法具体可分为三个迭代的步骤:超像素组合、E-SVM分类器训练、分割传播,并用到辅助数据集。将用户输入的图像结合辅助服装集进行超像素分割,并利用分割传播方法将超像素组合成多个区域。利用分割效果积极的区域的HOG信息训练E-SVM分类器。通过E-SVM分类器以及分割传播方法将输入的图像中的服装分割出来。实验结果表明,该方法能够高准确率地分割出服装图像。 相似文献
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通过在Gleeble1500热模拟试验机上进行单轴热压缩试验,研究了共析钢过冷奥氏体在A1~Ar1之间变形时的动态相变特征.结果表明:共析钢过冷奥氏体在变形过程中动态相变与等温相变具有明显差异.动态相变过程中首先沿原始奥氏体晶界形成先共析铁素体,随后生成的珠光体与等温相变得到的珠光体相比,其片层间距和渗碳体厚度较小.提高应变速率将导致动态相变完成时先共析铁素体含量增加,珠光体片层间距减小而渗碳体厚度略有提高.由此提出过冷奥氏体变形使共析点右移的观点,并给予初步解释. 相似文献
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肺结节的早期诊断对后续的治疗非常重要。 尽管深度学习方法在肺结节良恶性分类等任务中取得了良好的结果,但是这些方法没有提供有意义的诊断功能,导致获得的结果缺乏客观性。越来越多的研究者引入了肺结节的其他语义特征来解决这个问题,但是多个语义特征的引入会造成模型的负迁移。为了解决肺结节多个语义特征之间同步共享知识的程度不 同造成的负迁移问题。本文提出一种基于不确定性多任务损失的深度学习模型,对肺结节的9个语义特征(精细度,内部结构,钙化,球形度,边缘,分叶征,毛刺征,纹理,恶性程度)进行分类,通过每个任务的同质不确定性来权衡多个损失函数的权重。我们在基准数据集LIDC-IDRI上验证了该方法,本文提出的模型在恶性程度上的分类准确率为93.6%,ROC曲线下面积为95.5%,查全率为84.6%,特异性为94.5%。我们的模型通过肺结节多个语义特征共享知识的程度不同进而改变多个语义特征相对权重提高了恶性程度的分类性能。 相似文献
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机械式换向找堵水管柱是一种既准确找水又能实施长期堵水的管柱 ,其换向开关采用钢丝上拉的方式确保每级开关换向 ,换向动力来自在井口上提抽油杆柱的吊车 ;生产管柱配用杆式泵。特点是 :(1 )找堵水开关采用机械式换向 ,开关换向不受地层压力干扰 ,地面换向标志明显 ,能够准确判断每一次换向的开采层 ,换向可靠。 (2 )采用丢手式堵水管柱 ,消除了影响管柱密封性能的不利因素 ,确保找准水层后能实施长期有效的封堵。 (3)丢手管柱带抽油泵 ,管柱下放到位实施丢手后 ,上提管柱到抽油泵设计位置即可 ,一趟管柱能够完成生产管柱和丢手封堵管柱的下入作业 相似文献