基于对比学习及背景挖掘的少样本语义分割

少样本语义分割是在具有少量标注样本的查询图像的条件下,对潜在对象类别进行分割的计算机视觉任务.然而,现有方法仍然存在两个问题,这对它们构成了挑战.首先是原型偏差问题,这导致原型具有较少的前景目标信息,难以模拟真实的类别统计信息.另一个是特征破坏问题,这意味着模型只关注当前类别而不关注潜在类别.本文提出了一个基于对比原型以及背景挖掘的新网络.该网络主要思想是使模型学习更具代表性的原型,并从背景中识别潜在类别.具体而言,特定类学习分支构建了一个大且一致的原型字典,然后使用InfoNCE损失使原型更具区分性.另一方面,背景挖掘分支初始化背景原型,并使用构建的背景原型与字典之间的注意力机制来挖掘潜在类别.在PASCAL-5i和COCO-20i数据集上的实验证明模型有优秀的性能.在使用ResNet-50网络的1-shot设置下,达到了64.9%和44.2%,相较于基准模型分别提升了4.0%和1.9%.

例谈解析几何主元选取和背景挖掘

在2018年的全国卷理科解析几何大题的讲解中,逐层地选取不同的主元进行求解,同时对问题追根溯源,并简单运用共轭极点理论解决这类型问题.

浅谈数据挖掘技术在零售业中的应用

该文介绍了数据挖掘技术在零售业中的应用背景和数据挖掘的相关知识,分析探讨了数据挖掘技术在零售业中的应用,并举例说明数据挖掘在零售业中的应用。

行走在“背景”的天空下——浅谈语文阅读教学中背景资料的介入策略

语文课中背景知识影响着学生的阅读理解,如何有效地利用语文课中的背景知识？笔者通过“课始介入、课中相溶、课尾拓展”三个板块进行阐述,如何帮助学生利用好课文背景知识,积极地赋予文本时代内涵,盘活文本、教活文本,激活文本,引领学生到充满各种文化现象的“大语文”环境中去体验、去学习,让语文教学充满生机和活力。

立足文本,深入挖掘——浅谈初中语文有效备课

立足文本,深入挖掘,是教师有效备课的保证,也是优化课堂效率,让学生学得轻松,学会学习的根本。

新课改背景下古诗词教学途径探索

新课改关注学生的综合发展、学生的学习体验等。所以在小学古诗词教学中,教师要关注教学场所、教法选择,要拓展课堂,并基于学生的兴趣和发展需求选择与运用适当的教学方式。教师可以布置挖掘背景的课前任务,可以基于多媒体创设诗文共享的情境,可以开展合作交流活动,可以设置吟诵古诗词的实践活动。这些策略的有效实施能够提升古诗词教学的质量。