本文提出一种新的注意力机制,称为结构自注意力(StructSA),并提出StructViT:结构视觉Transformer,StructVit可以有效提取图像中的结构化信息,在图像和视频分类任务上性能表现SOTA! 动机 让我们回到最熟悉的自注意力公式: Q=XWq K=XWk V=XWv Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)V 可以看到标准的自注意力计算...
视觉提示的设计会依照孩子的需求而调整。 在自闭症结构化教学中,视觉提示共有三种方式: 一、视觉清晰: 是运用视觉的明显区分,让自闭症儿童一看就知道要做什么。比如,在空间环境结构上,标示每一区的名称与图示、利用颜色的标记让孩子知道自己物品柜的位置,利用脚印引导孩子排队与放学。在地板上贴上光脚丫的脚印,表示...
自闭症视觉结构之一:视觉清晰显示 视觉清晰显示就是把学习中重要的资料或物件部分清晰显示出来,便于自闭症儿童辨认。比如在学习分类时,若以物体的形状来分类,则要突出物体的形状,选同一颜色的物体;若以物体的颜色来分类,则要选择有醒目颜色的同一形状的物体,从而突出分类的重点,尽量减少干扰因素。又如,为了让自闭症儿童...
通过视觉化、结构化的思考过程，决策成功率会提高。我最终决定做视频号，但专注于B端商业内容，保持内容鲜活度，没有降低价值感。这让我在商业圈打出了差异化，商业回报也不错。任何决策场景都可以绘制成决策思维导图。当我们提升了决策的质量时，经营结果必然会得到改善。作者：李云龙 黄景 来源：中信出版社 ...
结构化教学策略系列三:学校中的工作系统 什么是视觉结构? 视觉结构在任务中增加了一个物理的或者视觉的组成部分,以协助孩子理解活动应该如何完成。因为自闭症的孩子仅在口头指令下成功完成任务的几率较低,视觉结构增加了一个实体的元素,能够促进孩子的理解力和意义感。视觉结构帮助孩子增加注意力,参与到材料中,在完成任...
场景图生成(Scene Graph Generation, SGG)是计算机视觉领域中的一个核心任务,其目的是从视觉场景中提取实体,并识别这些实体之间的语义关系。通过生成结构化的场景描述,SGG为图像理解、视觉问答、内容生成等多种任务提供了重要支持。与传统的目标检测任务不同,场景图生成不仅需要精确识别单个对象,还需要捕捉对象之间复杂而...
为进一步推进残疾儿童康复工作,满足康复机构学习需求,培育高质量专业技术人才,提升儿童康复服务品质,中心联合省市儿童康复领域专家,精心谋划,录制了康复学堂系列课程,涵盖0-6岁发育障碍警示标志和诊断,听力、肢体(脑瘫)、智力及孤独症儿童的早期康复与教育,结构化...
全目标结构化视觉识别算法清单一览 行人信息识别 概念阐述：行人信息识别算法主要是指利用计算机视觉技术，通过摄像头捕捉的图像或视频数据，对行人的信息进行自动识别和分析的算法。这类算法通常包括行人检测、行人重识别、行人群体行为分析等多个方面。功能描述：支持人形性别、年龄段、上衣/下衣颜色、上衣/下衣款式...
该研究提出的视觉推理解释框架（VRX：Visual Reasoning eXplaination Framework）包括三个主要部分：(1)视觉概念提取器 (VCE: Visual Concept Extractor) 用来提取特定类别相关的重要视觉概念，并将图像表示为结构化的视觉概念图 (SCG: Structural Concept Graph)；(2)概念图推理网络 (GRN: Graph Reasoning Network) 以...
某区教师发展中心的跟踪研究表明,实施结构化备课两年后,教师群体的教学设计能力指数从基准值100提升至167,学生学科核心素养达标率从72%升至89%,课堂高阶问题出现频率由每课时1.2个增至3.8个。这些数据印证了结构化视觉备课路径在提升教学效能方面的显著作用。©...