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目的 基于深度学习的动作识别方法识别准确率显著提升,但仍然存在很多挑战和困难。现行方法在一些训练数据大、分类类别多的数据集以及实际应用中鲁棒性较差,而且许多方法使用的模型参数量较大、计算复杂,提高模型准确度和鲁棒性的同时对模型进行轻量化仍然是一个重要的研究方向。为此,提出了一种基于知识蒸馏的轻量化时空图卷积动作识别融合模型。方法 改进最新的时空卷积网络,利用分组卷积等设计参数量较少的时空卷积子模型;为了训练该模型,选取两个现有的基于全卷积的模型作为教师模型在数据集上训练,在得到训练好的教师模型后,再利用知识蒸馏的方法结合数据增强技术训练参数量较少的时空卷积子模型;利用线性融合的方法将知识蒸馏训练得到的子模型融合得到最终的融合模型。结果 在广泛使用的NTU RGB + D数据集上与前沿的多种方法进行了比较,在CS(cross-subject)和CV(cross-view)两种评估标准下,本文模型的准确率分别为90.9%和96.5%,与教师模型2s-AGCN(two-stream adaptive graph convolutional networks for skeleton-based action)相比,分别提高了2.4%和1.4%;与教师模型DGNN(directed graph neural network)相比,分别提高了1.0%和0.4%;与MS-AAGCN(multi-stream attention-enhanced adaptive graph convolutional neural network)模型相比,分别提高了0.9%和0.3%。结论 本文提出的融合模型,综合了知识蒸馏、数据增强技术和模型融合的优点,使动作识别更加准确和鲁棒。 相似文献
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金六福、小糊涂仙、浏阳河的成功,引来了众多跟随者,也引来了众多研究者。作者也是众多研究者之一,但是与众不同的是作者没有研究个体,而是对成功的现象进行研究,从而发现其中的规律,供跟随者借鉴。本文作为作者研究成果之一,今给予刊登以供读者交流,同时欢迎读者发表自己的见解,以促进白酒业健康发展。 相似文献
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试验利用气相色谱-质谱联用技术(GC-MS)对甜菊糖苷加工过程中用到的塑料制品如丁基橡胶、硅橡胶及聚四氟乙烯材料等进行邻苯二甲酸酯类塑化剂测定,并模拟生产过程,考察了不同塑料制品中邻苯二甲酸酯类化合物(PAEs)的迁移情况。结果表明,丁基橡胶中PAEs含量较高,在100~4 500 mg/kg,硅橡胶次之,在3~55 mg/kg,而聚四氟乙烯含量最少,在1~4.5 mg/kg。模拟生产过程,乙醇体积分数越高,浸泡时间越长,温度越高PAEs溶出越快,并且PAEs在橡胶内部存在由高浓度向低浓度迁移的现象。该研究为甜菊糖苷加工过程中邻苯二甲酸酯类化合物的控制提供了依据。 相似文献
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1+1大于2——品牌加法战略 总被引:1,自引:0,他引:1
企业要做大就要把市场做大.如想把市场做大就要把品牌做大.在市场营销领域内,做品牌属于战略层面,而且是大投入与大回报的战略.…… 相似文献
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针对稀疏信号的准确和实时恢复问题,提出了一种基于神经动力学优化的压缩感知信号恢复方法。通过引入反馈神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)模型求解l1范数最小化优化问题,计算RNN的稳态解以恢复稀疏信号。对不同方法的测试结果表明,提出的方法在恢复稀疏信号时所需的观测点数最少,并且可推广到压缩图像的恢复应用中,获得了更高的信噪比。RNN模型也适合并行实现,通过GPU并行计算获得了超过百倍的加速比。与传统的方法相比,所提出的方法不仅能够更加准确地恢复信号,并具有更强的实时处理能力。 相似文献