基于知识蒸馏的道路交通标志识别神经网络

自然场景下的交通标志识别易受到光照、遮挡和模糊等因素的干扰,从而影响检测精度;同时现有的深度学习模型参数量多、计算复杂度较高导致模型推理时间较长。提出了一种基于知识蒸馏的神经网络架构AFE-ViT(adaptive feature extraction-vision Transformer)用于道路交通标志识别,该架构由自适应特征提取模块和轻量级ViT(vision Transformer)分类器组成,其融合了图像中局部和全局特征信息,对自然场景下的道路交通标志识别具有更好的适应性。其中,自适应特征提取模块结合了InceptionNetV1、SKNet思想和残差结构,实现了多感受野的自适应选择,并作为ViT的前置模块,有效提高了特征提取效率。选择ResNet18作为教师网络,AFE-ViT作为学生网络,采用特征级和输出级知识蒸馏方法对AFE-ViT进行蒸馏,压缩模型参数。实验结果表明,该方法的识别准确率可达98.98%,模型参数量仅为9.9×105,表现优于同类深度学习模型。

新时代下传承弘扬黄河文化的发展创新研究——以洛阳市孟津区为例

习近平曾经明确指出:“要推进黄河文化遗产的系统保护,守好老祖宗留给我们的宝贵遗产。”成体系的维护工作能够高效地保证新时代黄河流域生态保护和高质量发展任务的顺利进行,并且保护黄河关系着复兴中华的千秋大计,因此新时代促进黄河文化遗产的系统保护工作至关重要。但由于孟津区宣传黄河文化力度还不到位,片面甚至存在偏差,文旅结合黄河文化不够贴合,在一些问题上有待进一步思考和研究。作为中华民族的文明河,黄河不断见证着汉字的日臻完善、渐成体系。黄河文化遗产分布范围极为广泛,涉及各个区域与民族。种类繁多的黄河文化遗产包含了人类文化遗产的各个层次。本课题将以河南洛阳孟津区为背景,对黄河文化进行研究,并提出相应解决对策,希望可为新时代黄河文化传承与发展奠定良好基础。

浅析动画教学中学生自主学习意识培养方法

在当前课程改革不断深入的背景下,学生自主能力培养成为众多教师研究内容。对动画设计教学来讲,教师在教学中借助全新技术、丰富内容开展教学活动,可以让学生自主加入学习过程,从而培养他们的探究能力、职业素养等,从而提升人才培养质量。本文就动画教学中学生自主学习意识培养方法进行探究,并对此提出相应看法,希望为教育改革提供参考。