分类错误指导的分层B-CNN模型用于细粒度分类

目的 细粒度分类近年来受到了越来越多研究者的广泛关注,其难点是分类目标间的差异非常小。为此提出一种分类错误指导的分层双线性卷积神经网络模型。方法 该模型的核心思想是将双线性卷积神经网络算法（B-CNN）容易分错、混淆的类再分别进行重新训练和分类。首先,为得到易错类,提出分类错误指导的聚类算法。该算法基于受限拉普拉斯秩（CLR）聚类模型,其核心“关联矩阵”由“分类错误矩阵”构造。其次,以聚类结果为基础,构建了新的分层B-CNN模型。结果 用分类错误指导的分层B-CNN模型在CUB-200-2011、 FGVC-Aircraft-2013b和Stanford-cars 3个标准数据集上进行了实验,相比于单层的B-CNN模型,分类准确率分别由84.35%,83.56%,89.45%提高到了84.67%,84.11%,89.78%,验证了本文算法的有效性。结论 本文提出了用分类错误矩阵指导聚类从而进行重分类的方法,相对于基于特征相似度而构造的关联矩阵,分类错误矩阵直接针对分类问题,可以有效提高易混淆类的分类准确率。本文方法针对比较相近的目标,尤其是有非常相近的目标的情况,通过将容易分错、混淆的目标分组并进行再训练和重分类,使得分类效果更好,适用于细粒度分类问题。     

虚拟机报磁盘错误

Q：笔记本Windows7系统中安装了VirtuaIPC2007,由原来5400转机械硬盘的IDE模式改成ACHI模式后,启动虚拟机总提示：Diskerror。请问这该如何解决？     

无线上行视频流的跨层容错传输方法

如何通过资源受限的移动通信终端提升无线上行视频流的抗误性能是亟待解决的重要问题。通过不同通信层次的联合调度,提出了一种跨层容错传输方案。移动通信终端的网络层代理首先利用容错包调度为视频流的延时约束帧集合提供重要性分类,随后该终端的链路层代理利用无线链路单元的优先级调度实现选择性重传。在调度延时与传输带宽限制下,跨层容错传输能够将突发错误转移到延时约束帧集合的低优先级视频数据中,从而在突发易错传输环境中实现了无线链路单元粒度的渐进式传输和平稳退化。     

基于日志分析的超级计算机错误预测方法研究*

大量的错误严重影响了超级计算机系统的稳定性,错误预测对于提高其稳定性有重要作用,日志分析是进行错误预测的有效方法.建立了错误预测的基本框架,包括日志的预处理、基础预测器和联合预测器,其中基础预测器包括时间预测器和关联预测器.在BlueGene/L日志上进行的实验结果显示联合预测器的预测效果比基础预测器好.这表明错误预测...     

组播错误控制技术

1.引言传统的点点通信(unicast)和广播通信(broadcast)是两种主要的通信方式,但随着Internet的日益普及、带宽的不断提高,利用IP组播技术在Internet上建立了虚拟的multicast backbone(Mbone),其上的点到多点通信的应用和各种工具也相继产生。人们可方便地在Mbone上举行远程视频会议,股票实时行情的分发,参与远程教育等。但可靠的组播协议的研究相对传统的点点协议而言,在错误控制、路由、流量控制、可伸缩性都具有其独有的特点,其复杂度也大得多。就错误控制和流量控制而言,传统的点点通信只涉及收发双     

正方形

绝大多数来稿都是使用email方式,这也是我们鼓励的方式。少数采用信件投递的稿件,都过早地被淘汰了,据我分析,除几篇方法错误外,都是程序的错误太多了,改不胜改,其中许多可能只是笔误。所以,如果参赛者要想提高中奖机会,最好采用Email投稿,把你的算法写清楚,把你的程序调试好,尽可能用Winzip打个包,     

用Excel制作班级成绩表

许多教师都有这样的经历：每次在学生考试完后,要对成绩进行统计和汇总,可是通常都采用手工计算的方法,这样不仅很繁而且还难免出现一些错误。其实,利用Excel 2000就可以很方便地帮你完成这方面的工作。     

金士顿FOTO月赛获奖作品

与月赛有关的几个问题1.时常有影友发邮件或站内短信,说上传的参赛照片忘记写文件名、拍摄参数或是分类错误,想要修改。这里我强调一下,因为是参赛作品,跟一般的发帖照片不一样,参赛作品一经上传,就不可修改。所以请大家参赛前仔细阅读参赛注意     

小技巧让移动存储数据更安全

U盘和存储卡的使用越来越普及,有时候由于意外情况,如死机、意外断电或者拔插不当,会出现一些错误,在Vista下会提示U盘可能有错误,并提示扫描并修复U盘,但由于某些问题并不能立即显现,所以不能引起用户     

对决策表和简化决策表的研究

简化决策表具有高效处理数据的能力,一经提出即得到广泛的重视.文中通过反例证明简化决策表在处理数据时会产生错误,改变了原决策表表达信息.通过分析得出简化决策表不具备处理不一致数据的能力,针对简化决策表存在的缺陷对其进行修正,提出新简化决策表的概念和建立算法.新简化决策表具有高效处理数据的能力,同时具备处理不一致数据的能力,并且不需要修改原有以决策表或简化决策表为基础的求核和求约简算法.