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基于深度学习的行人重识别研究综述 被引量:17
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作者 冯霞 杜佳浩 +1 位作者 段仪浓 刘才华 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第11期3220-3226,3240,共8页
随着深度学习的发展,研究人员开始探索将深度学习应用于行人重识别任务并提出了大量方法,随之也迎来了新的挑战。为系统地了解这一领域的研究现状和发展趋势,首先对行人重识别任务以及存在的问题进行简单介绍;其次,根据训练方式的不同,... 随着深度学习的发展,研究人员开始探索将深度学习应用于行人重识别任务并提出了大量方法,随之也迎来了新的挑战。为系统地了解这一领域的研究现状和发展趋势,首先对行人重识别任务以及存在的问题进行简单介绍;其次,根据训练方式的不同,分别探讨监督学习、半监督学习/弱监督学习以及无监督学习上行人重识别任务的研究进展,并根据现有研究热度介绍生成对抗网络和注意力机制在行人重识别上的应用;之后,列举了该领域中常用的经典数据集,并对比了深度模型在这些经典数据集(Market-1501、CUHK03等)上的表现;最后,对行人重识别领域的未来方向进行了展望。 展开更多
关键词 行人重识别 监督学习 半监督学习 弱监督学习 无监督学习
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基于多尺度增强网络的人群计数方法 被引量:2
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作者 徐涛 段仪浓 +1 位作者 杜佳浩 刘才华 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第6期1764-1771,共8页
人群计数研究普遍使用欧几里得损失函数,易造成图像局部相关性缺失,且现有研究方法未能充分提取人群图像中连续变化的尺度特征,影响了人群计数模型的性能。针对上述问题,该文提出一种基于多尺度增强网络的人群计数模型(MSEN)。首先,在... 人群计数研究普遍使用欧几里得损失函数,易造成图像局部相关性缺失,且现有研究方法未能充分提取人群图像中连续变化的尺度特征,影响了人群计数模型的性能。针对上述问题,该文提出一种基于多尺度增强网络的人群计数模型(MSEN)。首先,在多分支结构生成网络中引入区域性判别网络,将二者组合形成嵌入式GAN模块,以增强生成图像的局部相关性;之后,基于金字塔池化结构设计了尺度增强模块,将该模块连接在嵌入式GAN模块之后,进一步从不同区域提取不同尺度的局部特征,以最大程度地应对人群图像局部尺度连续变化的问题,从而增强整体模型的泛化能力。最后,在3个具有挑战性的人群计数公共数据集上进行了广泛的实验。实验结果表明,该文所述模型可有效提升人群计数问题的准确性和鲁棒性。 展开更多
关键词 人群计数 图像局部相关性 多尺度特征 嵌入式GAN模块 尺度增强模块
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Bioinformatics analysis on ORFl protein of Torque teno virus(SANBAN isolate) 被引量:3
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作者 Chen Jinling Zhu Dandan +4 位作者 Shen Pei Sun Wei Xiao Gengfu duan yinong Zhu Ying 《Asian Pacific Journal of Tropical Medicine》 SCIE CAS 2011年第11期850-856,共7页
Objective:To analyze the sequence of ORFl protein of Torque teno virus to prepare for the future hyhrid experiments.Methods:The sequence of ORFl protein of Torque teno vims was analyzed by bioinformalics using some we... Objective:To analyze the sequence of ORFl protein of Torque teno virus to prepare for the future hyhrid experiments.Methods:The sequence of ORFl protein of Torque teno vims was analyzed by bioinformalics using some web lools.Results:The most likely cleavage site was between position 14aa and 15aa and signal peptide may be position laa-14aa.Two possible transmembrane helices from inside to outside and three possible transmembrane helices from outside to inside were found.The position 509(NKTN) was the potential:V-glyeosylation site. The speculative molecular weight of TTV ORF1 protein,which may be a kind of unstable protein was 88 705.7 Da.laa-91aa and 278aa-361aa were localized in non-regular secondary structure region.Conclusions:TTV ORF1 protein may be a nuclear protein which contains two nonregular secondary structure region.265aa to 486aa and 510aa to 679aa may be the two approciale fragments to construct the plasmids,which would be prepared for the future hybrid experiments to study the functional positions of the protein and the interactions between TTV and its hosts. Bioinformatics analysis would possibly make it easier to study the protein’s function. 展开更多
关键词 TTV ORF1 BIOINFORMATICS
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