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991.
现有的小样本学习算法未能充分提取细粒度图像的特征,导致细粒度图像分类准确率较低。为了更好地对基于度量的小样本细粒度图像分类算法中提取的特征进行建模,提出了一种基于自适应特征融合的小样本细粒度图像分类算法。在特征提取网络上设计了一种自适应特征融合嵌入网络,可以同时提取深层的强语义特征和浅层的位置结构特征,并使用自适应算法和注意力机制提取关键特征。在训练特征提取网络上采用单图训练和多图训练方法先后训练,在提取样本特征的同时关注样本之间的联系。为了使得同一类的特征向量在特征空间中的距离更加接近,不同类的特征向量的距离更大,对所提取的特征向量做特征分布转换、正交三角分解和归一化处理。提出的算法与其他9种算法进行实验对比,在多个细粒度数据集上评估了5 way 1 shot的准确率和5 way 5 shot的准确率。在Stanford Dogs数据集上的准确率提升了5.27和2.90个百分点,在Stanford Cars数据集上的准确率提升了3.29和4.23个百分点,在CUB-200数据集上的5 way 1 shot的准确率只比DLG略低0.82个百分点,但是5 way 5 shot上提升了1.55个百分点。 相似文献
992.
在面向对象的软件开发过程中,统一建模语言(unified modeling language, UML)的用例图用于捕获用户的需求.传统描述用例的方法一般是开发者根据自己的经验,从需求中人工获取用例.然而,如何自动生成准确的用例仍然是一个待解决的问题.本文提出了一种通过用UML活动图半自动生成用例的方法.首先通过引入形式化模型——统一结构来描述用例图与活动图,其次给出分解活动图的算法,然后根据分解活动图得到的依赖链生成对应的用例的事件流,从而得到用例模型,最后通过所开发的原型CASE工具进行案例的演示,验证了本文所提出的方法的可行性。 相似文献
993.
ZD码(ZigZag-decodable codes)是基于之字形解码算法设计生成的一类纠删码, 它仅需要少量的计算即可修复存储系统中的故障数据, 但需要存储相对其他纠删码更多的冗余数据以保证系统的高可靠性. 为了降低ZD码产生的存储开销, 本文通过分析当前在存储系统中使用的之字形解码的思想, 提出了一种优化的之字形解码算法. 新的解码算法能够更充分利用校验数据中的信息来完成数据修复. 基于新的解码算法, 本文相应的提出了一种新的ZD码编码方案, 由于新算法更高的信息利用率, 新的编码方案能够用更少的存储开销来满足存储系统的高可靠性. 实验结果表明, 本文提出的ZD码编码方案具有最优的存储开销, 且编解码性能远高于目前广泛使用的RS码. 相似文献
994.
传统的用户态内存安全防御机制基于x86架构和纯软件方式实现,实现内存安全保护的运行时开销很高,难以部署在生产环境中.近年来,随着主流商业处理器开始提供硬件安全扩展,以及RISC-V等开源处理器架构的兴起,内存安全保护方案开始面向x86-64、ARM、RISC-V等多种体系架构和硬件辅助实现方式.我们对RISC-V架构上实现的内存安全防御方案进行了讨论,并对x86-64、ARM、RISC-V等处理器架构在安全方案设计上的特点进行了比较.得益于开放的指令集架构生态, RISC-V架构的内存安全防御方案相较于其他架构有一些优势.一些低成本的安全防御技术有望在RISC-V架构上实现. 相似文献
995.
随着智能电网的建设与发展,配电设备对电力系统产生了越来越多的影响。当使用到配电终端时,其不仅需要处理大量的电能表计,还需要将其与整个配电网络连接。由于各配网管理系统(TMS)之间存在业务处理与数据交换的通信要求,不同的通信协议通常会影响配电终端操作人员之间的数据交互,甚至影响整个配电系统的运行和安全。因此,需要对配电终端进行通信协议检测,以判断其是否符合国家电网公司的相关标准,从而提高配电终端的作业效率、可靠性和安全性。 相似文献
996.
烟雾图像分割是对烟雾进行识别与精准定位的基础, 是火灾预警的重要手段. 针对烟雾分割时存在过分割、欠分割以及边界拟合粗糙的问题, 本文提出一种基于频率分离特性的烟雾图像分割网络. 所提出的频率分离模块将特征图中的烟雾区域分离为低频主体部分和高频边界部分, 同时基于多任务学习设计多模块权重自适应损失函数对烟雾整体、主体、边界分别监督学习, 起到细化烟雾边界和改善烟雾整体分割结果的作用; 此外, 结合可变形卷积提出改进的空洞空间金字塔池化模块以解决其信息利用率低和特征关联性差的问题. 在对比实验中, FSNet的烟雾交并比为76.55%, 比基线网络提高了4.25%. 可视化分割结果可以看出, FSNet能有效缓解过分割、欠分割, 所得烟雾边界更平滑, 烟雾图像分割的整体性能获得较大提升. 相似文献
997.
大量访问越界、内存耗尽、性能故障等缺陷是输入中有效数据的规模过大,超过临界值引起的.而现有灰盒模糊测试技术中的数据依赖识别和变异优化技术大都针对固定规模输入数据格式,对规模递增输入数据的构造效率不高.为此,针对这类累积型缺陷模糊测试对应的状态特征值最优化问题,提出一种对特征值依赖的输入数据的格式判别和差分变异方法.根据引发特征值最值更新的有效变异的位置分布和发现频次特征,判别待发现缺陷状态优化是否依赖于输入中相关数据规模的增长,将引发最值更新的有效变异内容应用于规模递增输入数据生成,提升该类累积型缺陷的复现和定向测试效率.依据该思想,实现了模糊测试工具Jigsaw,在测评实验数据集上的实验结果表明提出的判别方法能够高效地区分特征值依赖的输入数据组织形式,且提出的差分变异方法显著提升了需要大量输入才能触发累积型缺陷的复现效率. 相似文献
998.
数据中心边界广泛部署的地址转换技术产生的非对称流为负载均衡系统的设计带来了挑战.为了解决软件负载均衡系统不能充分发挥多核处理器和网卡硬件能力的问题,提出一种基于流特征的非对称流负载均衡方法.首先,分析网卡的数据包散列机制,提出数据包调度算法,将数据包调度至预期的CPU核;然后,基于会话报文序列的时间与空间特征,构建大象流识别算法;最后,基于识别结果,提出负载均衡方法.实验结果表明,非对称流负载均衡方法可以正确处理非对称流的负载均衡,平均吞吐率提升约14.5%. 相似文献
999.
大多数跨模态哈希检索方法仅使用余弦相似度进行特征匹配,计算方式过于单一,没有考虑到实例的关系对于性能的影响.为此,提出一种基于多重实例关系图推理的方法,通过构造相似度矩阵,建立全局和局部的实例关系图,充分挖掘实例之间的细粒度关系.在多重实例关系图的基础上进行相似度推理,首先分别进行图像模态和文本模态关系图内部的推理,然后将模态内的关系映射到实例图中进行推理,最后执行实例图内部的推理.此外,为了适应图像和文本两种模态的特点,使用分步训练策略训练神经网络.在MIRFlickr和NUS-WIDE数据集上实验表明,提出的方法在mAP指标上具有很明显的优势,在Top-k-Precision曲线上也获得良好的效果.这也说明所提方法对实例关系进行深入挖掘,从而显著地提升检索性能. 相似文献
1000.
研究基于信息物理系统建模的多分拣移动机器人(multi-SMR)调度策略.首先,在基于实际应用场景的拓扑地图建模中加入新的路径弧时间损耗指标,以实现对货物不均匀比例和多机器人拥堵状态的精确估计;其次,提出一种改进的启发式路径规划算法,并在路径评估过程中增加目的地距离和时间损耗指标;最后,将完整的调度过程以分层式结构部署在信息物理系统模型中,包括控制层的时间损耗指标更新、交通管制监测,以及物理层的分布式路径规划和机器人状态更新.仿真实验结果表明,改进的调度策略可以进一步提升系统分拣效率,降低计算成本,有效解决机器人拥堵和安全问题. 相似文献