画意真山与胜景无穷——北海镜清斋假山营造思路的再认识

进入更广泛的历史语境探讨清乾隆时期镜清斋假山的营造思路,追溯至晚明江南的两种假山营造来源.在整体构思上,承续了17世纪前期张南垣所创的追求画意真山的"天然"假山;而在局部营造中,则采纳了16世纪后期盛行的追求胜景无穷的"人巧"假山.除镜清斋之外,在稍晚的苏州环秀山庄假山中也有显著表达,是清代假山发展高峰的体现.清末和1970年代对该假山的两次改造,未能很好理解原初的思路取向,一定程度上损害了当初追求的山意.     

超高清电视系统关键技术浅析

本文对国内外的电视技术发展现状进行了充分的研究和分析,并对超高清电视系统的相关图像技术参数进行了分析和介绍。     

遇见故宫

作为首都北京的一张文化名片,故宫早已成为到北京的必去之地。故宫的美,一美在建筑,二美在古物。只要去过故宫的小朋友一定都忘不了皇家园林恢弘的气势。也许我们每个人对故宫都会有自己的解读,但是那些对故宫最为熟悉的那群人对故宫又有何解读呢,小编带大家跟着两位"故宫长",一起从最熟悉的视角里深入我们的故宫之美吧!     

改进HSR-FCN的服装图像识别分类算法研究

目前网络上的服装图像数量增长迅猛，对于大量服装图像实现智能分类的需求日益增加。将基于区域的全卷积网络（Region-Based Fully Convolutional Networks，R-FCN）引入到服装图像识别中，针对服装图像分类中网络训练时间长、形变服装图像识别率低的问题，提出一种新颖的改进框架HSR-FCN。新框架将R-FCN中的区域建议网络和HyperNet网络相融合，改变图片特征学习方式，使得HSR-FCN可以在更短的训练时间内达到更高的准确率。在模型中引入了空间转换网络，对输入服装图像和特征图进行了空间变换及对齐，加强了对多角度服装和形变服装的特征学习。实验结果表明，改进后的HSR-FCN模型有效地加强了对形变服装图像的学习，且在训练时间更短的情况下，比原来的网络模型R-FCN平均准确率提高了大约3个百分点，达到96.69%。