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多模型融合投票预标注算法研究
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作者 吉星 陈喆 +3 位作者 陈飞扬 杨文听 樊桢珍 许丹 《现代信息科技》 2024年第16期34-38,共5页
针对标注内容烦琐、耗时等问题,提出一种多模型融合投票预标注方法。在预标注过程中,将Cascade_RCNN、RetinaNet、CondLaneNet三个模型的检测结果进行融合,然后将各个模型生成的坐标结果进行提取、判断、匹配、参数平均、排序等处理,得... 针对标注内容烦琐、耗时等问题,提出一种多模型融合投票预标注方法。在预标注过程中,将Cascade_RCNN、RetinaNet、CondLaneNet三个模型的检测结果进行融合,然后将各个模型生成的坐标结果进行提取、判断、匹配、参数平均、排序等处理,得到最终的预标注结果。在公开数据集以及自建数据集上进行多次试验的结果表明,算法能够提高预标注精度,减少标注过程中人工标注工作量,具有较好的效果,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 深度学习 目标检测 车道线检测 预标注 模型融合
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基于启发式搜索与预标注的中文CCG句法分析
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作者 周金龙 邱锡鹏 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第9期231-235,共5页
针对中文组合范畴语法(CCG)分析困难的特点,研究如何将两种彼此相互独立的技术共同应用在中文CCG句法分析上。首先使用预标注算法,使用对数线性模型通过去除那些概率较低的词汇范畴来对句子的潜在分析空间进行剪枝。然后应用启发式搜索... 针对中文组合范畴语法(CCG)分析困难的特点,研究如何将两种彼此相互独立的技术共同应用在中文CCG句法分析上。首先使用预标注算法,使用对数线性模型通过去除那些概率较低的词汇范畴来对句子的潜在分析空间进行剪枝。然后应用启发式搜索算法进一步加速分析过程。最后从时间效率和分析精度两个维度对所使用的方法进行验证。实验表明,基于启发式搜索与预标注的句法分析算法可以显著地提高分析效率与分析精度。 展开更多
关键词 中文句法分析 组合范畴语法 启发式搜索 预标注
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改进级联卷积神经网络的预标注方法
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作者 叶叶 《现代计算机》 2022年第23期25-31,共7页
针对目标检测算法中需要人工标注数据,且存在人工成本高、时间成本高、标注效果一般的问题,提出一种基于级联卷积神经网络的图像预标注方法。级联卷积神经网络是目前最先进的目标检测算法之一,将级联卷积神经网络的输入层修改成多尺度... 针对目标检测算法中需要人工标注数据,且存在人工成本高、时间成本高、标注效果一般的问题,提出一种基于级联卷积神经网络的图像预标注方法。级联卷积神经网络是目前最先进的目标检测算法之一,将级联卷积神经网络的输入层修改成多尺度方式以及将RPN层采用Anchor Free的方式来提出预检测框,并在公开数据集VOC2007及VOC2012上进行训练和测试,IoU为0.5,FPPI为0.3时,在VOC2007和VOC2012数据集上的recall分别达到了64.52%和65.71%。实验表明,改进后的级联卷积神经网络算法模型具有更高的检测召回率、更低的计算量,对于目标检测预标注来说可以降低人工操作的复杂度,提升标注效率。 展开更多
关键词 级联卷积神经网络 预标注方法 多尺度 RPN层
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生态保护红线勘界定标关键技术研究 被引量:1
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作者 高林营 李晗 +1 位作者 沈高钰 李华新 《城市勘测》 2023年第1期114-118,122,共6页
生态保护红线的勘界定标是完善国土空间规划体系、落实空间管控边界的重要举措。本文通过研究生态保护红线勘界定标关键技术,并以重庆两江新区照母山生态保护红线为试验区,完成了红线边界校核、界桩、标识牌点位预标注、现场勘界、成果... 生态保护红线的勘界定标是完善国土空间规划体系、落实空间管控边界的重要举措。本文通过研究生态保护红线勘界定标关键技术,并以重庆两江新区照母山生态保护红线为试验区,完成了红线边界校核、界桩、标识牌点位预标注、现场勘界、成果材质选择及埋设。在目前国内在界桩、标识牌的布设密度及材质选择无明确规定的情形下,给出了具有参考意义的布设密度和不同材质的优缺点分析。 展开更多
关键词 边界校核 预标注 现场勘界 界桩 标识牌
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Is a higher correlation necessary for a more accurate prediction? 被引量:1
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作者 DU ZhanLe WANG HuaNing 《Science China(Physics,Mechanics & Astronomy)》 SCIE EI CAS 2011年第1期172-175,共4页
A higher correlation tends to yield a more accurate prediction,so that a correlation as high as possible has been searched for and employed in the prediction of solar activity.Instead of using geomagnetic activity dur... A higher correlation tends to yield a more accurate prediction,so that a correlation as high as possible has been searched for and employed in the prediction of solar activity.Instead of using geomagnetic activity during the descending phase of the solar cycle,the minimum annual aa index (aa min) is used as an indicator for the ensuing maximum amplitude (R m) of the sunspot cycle.A four-cycle periodicity is roughly shown in the correlation between R m and aa min.The widely accepted Ohl's precursor prediction method often fails due to the prediction error relative to its estimated uncertainty.An accurate prediction depends on the positive variation of the correlation rather than a higher correlation.Previous experiences by using this method indicate that a prediction for the next cycle,R m (24)=80 ± 17,is likely to fail,implying that the sunspot maximum of Cycle 24 may be either smaller than 63 or greater than 97. 展开更多
关键词 solar activity sun spots solar cycles
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