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该文提出了面向低质量数据的3D人脸识别方法.该方法针对快速采集设备的低质量3D人脸数据提出了空间注意力机制的Dropout(SAD)、类间正则化损失函数(IR Loss),有效提升了不完整3D人脸数据的识别精度.SAD通过空间注意力机制对特征图中权重大的部分随机Dropout,让网络学习到更多的隐藏特征;IR Loss... 相似文献
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目的 度量学习是少样本学习中一种简单且有效的方法,学习一个丰富、具有判别性和泛化性强的嵌入空间是度量学习方法实现优秀分类效果的关键。本文从样本自身的特征以及特征在嵌入空间中的分布出发,结合全局与局部数据增强实现了一种元余弦损失的少样本图像分类方法(a meta-cosine loss for few-shot image classification,AMCL-FSIC)。方法 首先,从数据自身特征出发,将全局与局部的数据增广方法结合起来,利于局部信息提供更具区别性和迁移性的信息,使训练模型更多关注图像的前景信息。同时,利用注意力机制结合全局与局部特征,以得到更丰富更具判别性的特征。其次,从样本特征在嵌入空间中的分布出发,提出一种元余弦损失(meta-cosine loss,MCL)函数,优化少样本图像分类模型。使用样本与类原型间相似性的差调整不同类的原型,扩大类间距,使模型测试新任务时类间距更加明显,提升模型的泛化能力。结果 分别在5个少样本经典数据集上进行了实验对比,在FC100(Few-shot Cifar100)和CUB(Caltech-UCSD Birds-200-2011)数据集上,本文方法均达到了目前最优分类效果;在MiniImageNet、TieredImageNet和Cifar100数据集上与对比模型的结果相当。同时,在MiniImageNet,CUB和Cifar100数据集上进行对比实验以验证MCL的有效性,结果证明提出的MCL提升了余弦分类器的分类效果。结论 本文方法能充分提取少样本图像分类任务中的图像特征,有效提升度量学习在少样本图像分类中的准确率。 相似文献
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石油机电设备的管理与维护是相对复杂的,在实际的操作中,存在着许多不合乎规范的管理与维护行为,为了杜绝这些不规范的行为,需要在石油产业落实标准化管理,本文结合目前石油企业规范化管理中存在的问题,给出了相关的建议,对如何在石油产业落实标准化管理进行了深入探讨。 相似文献
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提出一种测量微波集成电路基片复介电常数的新方法,通过测量贴于开口矩形波导外的介质基片的反射系数,可计算得基片的介电常数和损耗角。经过理论分析,给出求解复介电常数的计算公式和算法,对一些基片的复介电常数进行了实际测量,结果表明该测量方法运算量小,精度高,且具有设备简单,不需对样品进行特殊加工或破坏样品等优点。 相似文献
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通过等体积浸湿的方法对不同结晶度的纤维素负载1-丁基-3-甲基咪唑氯([Bmim]Cl)离子液体,获得了负载离子液体的纤维素和再生纤维素样品,在固定床反应器上探究了不同结晶度纤维素负载离子液体的热解行为,并分别对其三态产物生物焦、生物油、生物气进行了分析。结果表明:纤维素再生过程会破坏内部晶体结构,使其无定形区域变大,脱水反应更加容易发生;热解温度为275℃时,与纤维素相比,结晶度更低的再生纤维素能够促进挥发物的生成以及抑制固体碳的生成,液体产率及固体产率分别从48.23%、48.81%变化至55.7%、37.67%,而热解温度在300~350℃的高温下却相反;负载离子液体后可以促进LGO等物质的生成,最高产率可达到16.1%,高结晶度能够促进离子液体对LGO的催化作用。 相似文献
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