一、多粒度特征学习的意义与背景 传统的特征学习方法往往只关注数据的整体特征，而忽视了数据内部的细节和深层次信息。然而，数据往往包含着丰富的多粒度信息，通过对这些信息进行学习和利用，可以更好地理解数据的内在结构和规律。多粒度特征学习正是基于这一思想而提出的，旨在从不同角度和粒度上挖掘数据的信息，为模...
在自然语言处理领域,多粒度特征学习可以帮助模型更好地理解句子和文本的语义信息;在计算机视觉领域,多粒度特征学习可以提高图像分类和目标检测的准确性;在推荐系统领域,多粒度特征学习可以改善用户兴趣的建模和推荐效果。 综上所述,多粒度特征学习作为一种强大的数据处理技术,为挖掘数据深层次信息提供了新的思路和方法。...
主要内容:针对传统维度语音情感识别系统采用全局统计特征造成韵律学细节信息丢失以及特征演化规律缺失的问题,提出了一种基于不同时间单元的多粒度特征提取方法,提取短时帧粒度、中时段粒度和长时窗粒度特征,并提出了一种可以融合多粒度特征的基于认知机理的循环神经网络CIRNN,使用不同时间单元的特征参与网络训练,实现多层级...
在图像识别、语音处理和自然语言处理等任务中,深度学习模型通常需要从原始数据中提取有意义的特征。多粒度特征提取方法是一种有效的技术,可以帮助模型更好地理解数据并提高性能。 多粒度特征提取方法的核心思想是将数据在不同的粒度(尺度)上进行分析和处理。通过这种方法,模型可以捕捉到不同层次的信息,并获得更加全面和...
多粒度特征融合技术的改进和优化可以分为以下两个方面: 网络结构的改进:网络结构的改进是一种通过改变网络结构来提高目标检测性能的方法。网络结构的改进可以通过增加网络层数、改变网络连接方式等来改变网络结构,从而提高网络的性能和泛化能力。 特征融合的优化:特征融合的优化是一种通过优化特征融合方法来提高目标检测性能...
多粒度特征学习涉及到多个关键技术与方法,包括但不限于: 2.1分层特征提取:通过构建多层次的特征提取网络,实现对数据不同层次特征的提取和组合,从而获取更具信息量的特征表示。 2.2多尺度特征融合:将不同尺度或粒度的特征进行融合,以综合利用数据的全局和局部信息,提高特征的表征能力。
基于多尺度多粒度特征的行人重识别 摘要 行人重识别是计算机视觉中的一个热门研究方向,它是指在不同场景、不同视角、不同时间点拍摄相机下,通过算法识别不同摄像头下的行人身份。基于多尺度多粒度特征的行人重识别方法是近年来被广泛关注的一种方法,其主要思想是利用多种不同尺度和粒度的特征,将其整合生成多特征...
本发明公开了一种基于多粒度特征增强的多模态命名实体识别方法,首先对输入数据进行单模态特征提取,之后基于单模态特征提取的结果进行输入数据的多模态多粒度特征交互,最后基于多粒度特征交互的结果进行输入数据的标签预测,完成实体识别。本发明的方案定义了一种可用于多媒体图文帖子的多模态命名实体识别的框架,其中单模态特...
名称基于多粒度特征融合的全景图像描述方法与系统(57)摘要本发明提出一种基于多粒度特征融合的全景图像描述方法与系统,所述方法包括:获取全景图像进行ERP投影,以得到二维展开图像,再进行空间域分块以得到多个局部子图;对多个局部子图进行特征提取以得到多粒度局部图像特征,并展开得到一维向量集;根据多粒度局部图像特征,...
基于细粒度识别的即插性多粒度特征融合算法_郑秋梅.pdf 501.8K· 百度网盘 研究目标: 基于多粒度图像训练的特征融合方法,以丰富卷积神经网络下细粒度图像特征的表征信息,扩大类间差异、缩小类内差异,提高细粒度图像分类的准确度。 提出一种粒度图像生成模块,通过改变输入图像的粒度值,构造包含多种粒度信息的训练数据。