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现存的细粒度车辆识别器在多个数据集上取得了良好的性能。但这些方法通常运行效率低;而且当图像中存在多辆车时,易受背景干扰,不能准确地定位注意力区域。提出一种快速且准确的车辆识别器FACR,与现存方法相比有如下3个特点：1)其注意力区域定位组件,对图像中背景车辆有很高的鲁棒性;2)网络结构相对简单,在保持准确度相当的情况下,计算效率更高;3)首次使用层次分类的方法对车辆进行细粒度分类,使得单一网络能同时用于识别汽车类型、生产商、汽车型号和生产年份。在Compcars和Stanford Cars标准数据集上进行实验。结果表明,与现存方法相比,FACR在计算效率和分类精度方面具有良好性能。 相似文献
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【目的/意义】文物图像资源日益成为数字人文基础设施建设的重要内容,为了克服存在于图像资源内容与
形式上的“语义鸿沟”对其开发利用产生的消极影响,有必要面向文物图像资源底层视觉特征与高层语义特征的精
细化映射与细粒度知识表示进行相关研究。【方法/过程】本文在分析文物图像资源知识表示需求与表示策略的基
础上,提出了基于知识元构造的文物图像资源细粒度知识表示模型。在模型设计的基础上,以著名绘画文物《历代
帝王图卷》为例,阐述了面向文物图像资源细粒度表示需求进行知识元提取、构造与数据发布的具体流程。【结果/
结论】实验结果表明,本文提出的基于知识元的文物图像资源细粒度知识表示方法能够在图像底层视觉特征与高
层语义特征之间建立有效的语义映射关系,并通过与外部知识库的数据关联实现与开放关联数据网络的深度融
合。【创新/局限】本文从知识元角度出发,提出了文物图像资源的细粒度知识表示方法,在未来的研究中还需对文
物图像知识元的自动提取以及基于知识元的图像资源知识发现方法进行更深入地探索。 相似文献
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考察特定领域文本中蕴含的细粒度知识实体的使用情况,对知识实体的评估和选择具有重要意义。学术文本中的细粒度知识实体通常具有多个类型、多种关联关系,挖掘知识实体的同质与异质关联关系,有助于深入了解特定领域知识实体的实际使用情况。目前相关研究大多针对学术文本中单一知识实体的抽取和评估,缺乏对知识实体间关系的关注,在一定程度上限制了基于实体抽取进行知识发现的能力。文章以自然语言处理领域为例,对学术论文全文中的细粒度知识实体关联数据进行挖掘,并通过可视化方式揭示关联数据中蕴含的信息。主要是选取全国计算语言学会议2009-2018年间收录的中文论文为原始语料,人工标注论文中使用的知识实体,并针对NLP特点将其细分为“指标实体”“工具实体”“资源实体”“方法实体”4种类型;结合关联规则挖掘算法Apriori和复杂网络分析软件构建知识实体关联网络,揭示该领域常用的知识实体,以及这些知识实体的使用相关性。 相似文献
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高校预算管理贯穿了预算编制和执行的全过程,在各项财务管理工作中处于主导地位。做好高校预算管理工作,建立一套科学精细的、行之有效的预算管理体系,可使高校有限的资金充分发挥其效益,对保障高校各项工作的正常运行具有十分重要的意义。文章针对目前高校预算管理中存在的问题,分析论证了预算管理精细化的意义和实施的具体措施。 相似文献
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[目的/意义]图像文本跨模态检索应用对最大化利用数字文旅资源具有重要意义。然而,数字文旅领域的图像文本跨模态检索方法面临长文本挑战、数据缺失、内存资源有限等问题。为此,我们提出了一种新的基于Transformers和MobileNet V3模型的数字文旅图像文本跨模态方法。[方法/过程]首先,提出了基于自注意力机制的双层多组Transformers模型从标题、正文和评论等文本中学习具有互补性的文本特征;其次,设计了FastR-CNN和MobileNet V3模型学习图像局部细粒度特征;最后,提出了多元线性回归方法在共享子空间补全缺失数据。构建以图搜文和以文搜图的双向三元损失函数学习模型参数。[结果/结论]在标准数据集Flickr30k、自建数据集CulTour-Sha和有数据缺失的数据集Flickr30k-1与CulTour-Sha-1上的大量实验结果表明,我们的方法在召回率、内存需求和计算速度等方面优于当前几种先进的跨模态检索方法。 相似文献
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��[Purpose/significance] To construct a fine-grained sentiment analysis model for product reviews based on Word2Vec and CNN.[Method/process] This paper firstly applied Word2vec to build product feature vocabulary and noise vocabulary based on product reviews, secondly extracted the feature words from product reviews by the noise vocabulary, then classified the product reviews according to product features sentiment, finally realized product reviews clustering based on product features.[Result/conclusion] The model was trained and tested by the reviews of Huawei mobile phone on JingDong Mall,the results showed that the model could effectively realize fine-grained sentiment analysis of product reviews and find out users focus and satisfaction on product features. 相似文献
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细粒度情感分析研究综述 总被引：2，自引：0，他引：2
[目的/意义] 对细粒度情感分析研究进展进行调研和总结,探讨其关键问题、关键技术及未来研究趋势。[方法/过程] 采用文献调研方法,从不同粒度层次的情感分析视角,对粗粒度情感分析到细粒度情感分析的演进过程进行阐述,对细粒度情感分析的实现技术和方法进行归类总结。[结果/结论] 总结细粒度情感分析的两个重要问题：情感词抽取和评价对象属性抽取。本研究有助于了解现阶段细粒度情感分析研究的关键问题及关键方法。 相似文献
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针对Android平台粗粒度权限管理机制的漏洞,提出一种细粒度权限管理机制。该方案实现了恶意软件识别、隐私权限分析与警告,以及权限选择与修改功能。其中恶意权限识别功能中采用了卡方检验法、聚类算法及改进的朴素贝叶斯算法。运用该系统对1 000个样本进行实验,得出恶意软件误判率约为9.75%,检测准确率约为90.25%。实验结果表明,该方案使普通用户在面对各种应用时能更合理地授予及修改权限,从而大幅降低了Android平台下权限控制的危险性。 相似文献