采用元学习的弱监督视频异常检测方法

针对现有弱监督类异常检测方法只考虑准确性而忽略对未知场景的泛化能力,导致模型转移到新场景时性能不佳的问题,提出了一种基于元学习的弱监督视频异常检测方法。该方法的核心思想是通过元学习训练一个自适应模型,通过设计多个任务使模型快速适应新的场景。构建了一个两阶段的视频异常检测框架。在内循环阶段,通过减少任务内部损失函数提高基础检测器的检测精度;在外循环阶段,使模型适应不同任务,提高模型的内部表示能力,使其易于在新的场景中快速微调。所提出方法可在不降低已有模型准确性的前提下提高模型对未知场景的泛化能力,大幅减少模型转移新场景时的迭代次数与训练时间。在UCF-Crime数据集、XD-Violence数据集和UCSD Ped2数据集上的实验结果表明,新方法的训练迭代轮数分别降低到105、125和135。

试析土木工程项目中的钢结构施工技术

我国是世界上较早使用铁结构的国家之一,然而由于历史的局限性,铁结构一直没有得到更深的发展。新中国成立以来,随着钢铁行业的发展,现代化钢结构应用有了十分显著的进步,钢结构被广泛应用于土木工程中。由于钢结构有着强度高、自重轻等优良特性,现已成为主要的结构类型之一。但是,虽然钢结构解决了土木工程建设中的许多难题,但在实际施工中需要人们注意的地方有很多,施工技术也较以往更为复杂。

试析土木工程施工中的质量控制策略

鉴于土木工程质量管理在建筑施工中的重要地位以及当前建筑施工质量事故和质量安全问题屡禁不止,笔者将在下文对工程施工中的质量管理监督工作中存在的问题和解决对策进行详细的探讨和研究,希望对读者产生或多或少的借鉴意义与参考价值。