所述导航模型由卷积神经网络cnn(本实施例中使用的cnn为resnet18),,长短时记忆模型lstm和全连接层构成,其中卷积神经网络连接在长短时记忆模型每个时间步的输入层,全连接层连接在长短时记忆模型每个时间步的输出层; 设cnn初始参数为θ1,lstm初始参数为θ2,全连接层初始参数为w3,lstm隐藏层初始状态为h0,c0,则导航...
在本实施例中,深度残差网络(deep residual network, resnet)通过残差学习解决了深度网络的退化问题,可以训练出更深的网络,应用于提取图像样本的全局特征;fast rcnn网络(fast region-based convolutional network,快速的基于区域的卷积神经网络)是一种快速的基于区域的卷积网络方法,用于目标检测,应用于提取图像样本的局部...
此外,可以通过多种方式实现DL模型的多样性,例如使用不同的网络架构和层配置、不同的权重初始化方案、不同的激活函数、正则化技术(如dropout、权重正则化和批量归一化)、超参数设置(学习率、求解器和小批量大小)以及随机化。提高DNN的稳健性和泛化性能在很大程度上依赖于实现网络中的多样性。这可以通过多种技术来完成。
这两个loss和原文提及的损失函数,非常的像,也就是HSC损失函数。 按原文来说,该函数会使正常数据靠向中心,异常数据远离中心。 网络的主体结构类似于这样,作者简单提了以下感受野这个基础概念,大概就是输出图与原始图之间的映射关系,网络越深,输出的一个像素就能代表更多的原始图像素。 作者仅使用了池化、卷积,只在...
该方案是一种端到端的一阶段网络架构,即模型更简便、复杂度更低,但却可以有效提高智能体对所处当前场景的判别能力。 2、本发明通过下述技术方案实现:一种级联型全局描述符聚合的视觉场景识别方法,利用具有sca模块和gia模块的gicnet模型完成,包括下述步骤: 3、1)利用嵌入sca模块的改进cnn主干网络(优选采用resnet-50...
3.现有技术中,为了在各种应用场景中准确匹配,需要描述子尽可能多地捕捉不变性。然而,为包括昼夜变化和季节变化在内的复杂场景提取鲁棒性描述子极具挑战性,很容易造成误匹配。现有方法通过利用大型训练数据集和复杂的网络结构来增强描述子的鲁棒性,但不可避免地带来了大的计算量,也限制了描述子的应用。
急性炎症早期和急性化脓性炎症时的主要渗出的炎细胞是（）。
中，洪常青被捕后，地主南霸天逼迫他率娘子军投降，洪常青大义凛然，在自首书上写下：“砍头不要紧，为了主义（），杀死洪常青，还有后来人。” 电影《红色娘子军》中，洪常青被捕后，地主南霸天逼迫他率娘子军投降，洪常青大义凛然，在自首书上写下：“砍头不要紧，为了主义（），杀死洪常青，还有后来人。”
Lu 等人 [16] 提出了对视觉特征的适应性注意力,该特征是从 ResNet101 [24] 的最后一层卷积层中提取的。 如图 3 (b) 所示,为了获得前景信息,Anderson 等人 [5] 采用了一个在 VG [7] 上预训练的物体检测器 [6] 来提取区域特征,这些特征被广泛用于许多多模态任务 [2,28] 中。 如图 3 (c) 所示,...
2.2. 区域特征和网格特征 图3。图像字幕任务中使用的视觉特征的三个主要阶段:(a) 由 CNN 提取的网格特征,例如 ResNet [24]。(b) 由预训练检测器提取的区域特征,例如 Faster R-CNN [6],它需要耗时的后处理操作,例如 NMS [25]...