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目的 基于深度模型的跟踪算法往往需要大规模的高质量标注训练数据集,而人工逐帧标注视频数据会耗费大量的人力及时间成本。本文提出一个基于Transformer模型的轻量化视频标注算法(Transformer-based label network,TLNet),实现对大规模稀疏标注视频数据集的高效逐帧标注。方法 该算法通过Transformer模型来处理时序的目标外观和运动信息,并融合前反向的跟踪结果。其中质量评估子网络用于筛选跟踪失败帧,进行人工标注;回归子网络则对剩余帧的初始标注进行优化,输出更精确的目标框标注。该算法具有强泛化性,能够与具体跟踪算法解耦,应用现有的任意轻量化跟踪算法,实现高效的视频自动标注。结果 在2个大规模跟踪数据集上生成标注。对于LaSOT (large-scale single object tracking)数据集,自动标注过程仅需约43 h,与真实标注的平均重叠率(mean intersection over union,mIoU)由0.824提升至0.871。对于TrackingNet数据集,本文使用自动标注重新训练3种跟踪算法,并在3个数据集上测试跟踪性能,使用本文标注训练的模型在跟踪性能上超过使用TrackingNet原始标注训练的模型。结论 本文算法TLNet能够挖掘时序的目标外观和运动信息,对前反向跟踪结果进行帧级的质量评估并进一步优化目标框。该方法与具体跟踪算法解耦,具有强泛化性,并能节省超过90%的人工标注成本,高效地生成高质量的视频标注。 相似文献
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长庆石化公司60万吨/年连续重整装置设计C4/C5分离塔,降低重整汽油饱和蒸汽压,提高汽油辛烷值,降低成品汽油挥发损失和发车损失,提高液化气产量,降低苯抽提加工负荷,提高了公司的经济效益。 相似文献
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正尽管英特尔依然乐观地预测将于2015年之前推出8 nm制程工艺的芯片,但人们还是怀疑14 nm可能将成为硅芯片尺寸的最终尽头。近年来,芯片的发展进程始终严格遵守着摩尔定律,并有条不紊地进行着,直到14 nm制造工艺的芯片在英特尔的实验室中被研制成功,业界开始有了 相似文献
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人血高密度脂蛋白对家兔实验性动脉粥样硬化疾病的预防和治疗 总被引:2,自引:0,他引:2
从人血中提取的高密度脂蛋白(?)能使已形成动脉硬化斑块的家兔血管壁恢复正常。静脉注射28mg 高密度脂蛋白,使动脉粥样硬化家兔血清总胆固醇量下降15.8%,沉积到血管壁上的~3H 胆固醇释放到血流中并被清除。家兔喂高胆固醇饲料73天后形成动脉粥样硬化斑块,面积占动脉总面积的15%,同时注射高密度脂蛋白(759mg)的家兔,斑块面积只占动脉总面积的1.6%。已形成硬化斑块的家兔不予处理,36天后斑块面积为68.8%,在此期间注射高密度脂蛋白之家兔,斑块面积为0%,试验结果提示高密度脂蛋白能预防和治疗实验性家兔动脉粥样硬化。 相似文献
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以毕业设计(论文)管理信息系统的开发为基础,对现有的系统性能优化技术和方法进行研究,分析如何准确利用这些技术和方法,并利用相关工具对它们及优化后的结果进行定量分析. 更多还原 相似文献