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排序方式: 共有10000条查询结果,搜索用时 781 毫秒
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The application of deep learning in the field of object detection has
experienced much progress. However, due to the domain shift problem, applying an
off-the-shelf detector to another domain leads to a significant performance drop. A
large number of ground truth labels are required when using another domain to train
models, demanding a large amount of human and financial resources. In order to avoid
excessive resource requirements and performance drop caused by domain shift, this
paper proposes a new domain adaptive approach to cross-domain vehicle detection. Our
approach improves the cross-domain vehicle detection model from image space and
feature space. We employ objectives of the generative adversarial network and cycle
consistency loss for image style transfer in image space. For feature space, we align
feature distributions between the source domain and the target domain to improve the
detection accuracy. Experiments are carried out using the method with two different
datasets, proving that this technique effectively improves the accuracy of vehicle
detection in the target domain. 相似文献
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Neural Machine Translation (NMT) is an end-to-end learning approach for
automated translation, overcoming the weaknesses of conventional phrase-based translation
systems. Although NMT based systems have gained their popularity in commercial
translation applications, there is still plenty of room for improvement. Being the most
popular search algorithm in NMT, beam search is vital to the translation result. However,
traditional beam search can produce duplicate or missing translation due to its target
sequence selection strategy. Aiming to alleviate this problem, this paper proposed neural
machine translation improvements based on a novel beam search evaluation function. And
we use reinforcement learning to train a translation evaluation system to select better
candidate words for generating translations. In the experiments, we conducted extensive
experiments to evaluate our methods. CASIA corpus and the 1,000,000 pairs of bilingual
corpora of NiuTrans are used in our experiments. The experiment results prove that the
proposed methods can effectively improve the English to Chinese translation quality. 相似文献
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针对反射面成型的复杂影响因素,提出平面桁架构建的定日镜面形支撑结构优化技术路线. 利用模拟仿真、数值计算和优化算法等方法,解析20 m2定日镜面形定义技术路线的4个组成环节:面形规格及宽高比、上弦杆的截面矩、平面桁架组间距的最优值、机加工中工艺控制要点的量化. 试制小型定日镜进行实验,分析光斑形状和能流密度分布特性,并与理想球面形光斑比较,两者的拟合优度大于0.98. 实验结果表明,当反射镜宽高比取1.2,上弦杆截面矩取40 000 mm4,桁架组间距取950 mm,上弦杆和斜杆的开孔公差小于0.9 mm时,反射面形的质量提升. 研究从原理和实践上证明了该优化技术路线的可行性. 相似文献
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