检索结果-南通市图书馆

跨模态时尚检索的服装分层特征表示和关联学习

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年

作者：姜爱萍刘骊付晓东刘利军彭玮昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室昆明理工大学信息工程与自动化学院

针对时尚服装的图像和文本具有匹配视角单一、服装信息粒度细且模态关联性弱，导致跨模态时尚检索图文匹配不准确的问题，提出跨模态时尚检索的服装分层特征表示和关联学习方法. 首先以成对的服装图文及标签为输入，通过构建服装分... 详细信息

针对时尚服装的图像和文本具有匹配视角单一、服装信息粒度细且模态关联性弱，导致跨模态时尚检索图文匹配不准确的问题，提出跨模态时尚检索的服装分层特征表示和关联学习方法. 首先以成对的服装图文及标签为输入，通过构建服装分层特征表示模块进行层次化的视觉和本文特征表示，提取得到服装图像的全局、款式、结构特征和服装文本的描述、主语、标签特征的分层表示; 然后基于交叉注意和向量相似度进行层次化的关联计算，得到服装图文对的3层初始关系，并通过结合关系推理和聚合的分层关联学习，获得全局和描述、款式和主语、结构和标签3层关系; 最终计算3层关系的关联得分，输出服装的图文匹配结果. 在跨模态时尚检索基准数据集Fashion-gen上的实验结果表明，所提方法能够提升跨模态时尚检索的精度，与最新基线方法相比，在双向检索前1的召回率R@1上分别提升了10.26和14.22个百分点.

关键词：跨模态时尚检索图文匹配服装分层特征表示学习关联学习

基于多模态共享网络的自监督语音-人脸跨模态关联学习方法

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科学技术与工程 2024年第7期24卷 2804-2812页

作者：李俊屿卜凡亮谭林周禹辰毛璟仪中国人民公安大学信息网络安全学院北京100038 公安部第一研究所北京100048

现有的语音-人脸跨模态关联学习方法在语义关联和监督信息方面仍然面临挑战,尚未充分考虑语音与人脸之间的语义信息交互。为解决这些问题,提出一种基于多模态共享网络的自监督关联学习方法。首先,将语音和人脸模态的特征映射到单位球面... 详细信息

现有的语音-人脸跨模态关联学习方法在语义关联和监督信息方面仍然面临挑战,尚未充分考虑语音与人脸之间的语义信息交互。为解决这些问题,提出一种基于多模态共享网络的自监督关联学习方法。首先,将语音和人脸模态的特征映射到单位球面,构建一个公共的特征空间;接着,通过多模态共享网络的残差块来挖掘复杂的非线性数据关系,并利用其中权重共享的全连接层来增强语音与人脸特征向量之间的关联性;最后,使用K均值聚类算法生成的伪标签作为监督信号来指导度量学习,从而完成4种跨模态关联学习任务。实验结果表明,本文提出的方法在语音-人脸跨模态验证、匹配和检索任务上均取得了良好的效果,多项评价指标相较于现有基线方法提升1%~4%的准确率。

关键词：语音-人脸跨模态多模态共享网络伪标签关联学习

基于氧化物基电解质栅控晶体管突触的关联学习

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无机材料学报 2023年第4期38卷 399-405页

作者：方仁瑞任宽郭泽钰徐晗张握瑜王菲张培文李悦尚大山中国科学院微电子研究所微电子器件与集成技术重点实验室北京100029 中国科学院大学北京100049

电解质栅控晶体管(Electrolyte-gated transistors,EGTs)的沟道电导连续可调特性使其在构建神经形态计算系统中具有巨大应用潜力。本工作以非晶态Nb_(2)O_(5)作为沟道材料,Li_(x)SiO_(2)作为栅电解质材料,制备了一种具备低沟道电导(~120... 详细信息

电解质栅控晶体管(Electrolyte-gated transistors,EGTs)的沟道电导连续可调特性使其在构建神经形态计算系统中具有巨大应用潜力。本工作以非晶态Nb_(2)O_(5)作为沟道材料,Li_(x)SiO_(2)作为栅电解质材料,制备了一种具备低沟道电导(~120 nS)的EGT器件。该器件利用Li+嵌入/脱出Nb_(2)O_(5)晶格导致的沟道电导连续可逆变化,模拟了神经突触的短程可塑性(Short-term plasticity,STP)、长程可塑性(Long-term plasticity,LTP)以及STP向LTP的转变等功能。基于这种EGT突触特性,本工作设计了关联学习电路,实现了突触权重的负反馈调节,并模拟了“巴普洛夫的狗”经典条件反射行为。这些结果展现出EGT作为神经突触器件的巨大潜力,为实现神经形态计算硬件提供了器件参考。

关键词：电解质栅控晶体管神经突触突触可塑性关联学习

目标关联学习的端到端多目标检测与跟踪联合方法

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重庆理工大学学报（自然科学） 2022年第4期36卷 143-152页

作者：冯欣殷一皓吴浩铭石美凤重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054

在目前的多目标跟踪方法中,基于tracking-by-detection框架的跟踪方法因其较高的准确性而成为目前最主流的跟踪方法。该类方法通常采用独立的目标检测、特征提取和跟踪方法实现多目标跟踪,但这种多阶段的目标检测与跟踪方法效率低,不适... 详细信息

在目前的多目标跟踪方法中,基于tracking-by-detection框架的跟踪方法因其较高的准确性而成为目前最主流的跟踪方法。该类方法通常采用独立的目标检测、特征提取和跟踪方法实现多目标跟踪,但这种多阶段的目标检测与跟踪方法效率低,不适合实时的应用场景。针对上述问题,提出了一种基于目标关联学习的端到端目标检测与跟踪方法,通过使用单一网络同时实现目标检测与层间特征融合的可区分特征提取,并采用目标关联网络学习目标间的特征关联性,端到端地实现多目标跟踪结果。实验结果表明:在MOT17数据集上,该方法的多目标跟踪综合准确度指标MOTA达到65.2,整体的预测速度达到9帧/s,比现有先进的多目标跟踪算法在速度和精度上都有明显提升,是一个可满足实际应用的高效目标检测和跟踪方法。

关键词：端到端关联学习目标检测目标跟踪

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关联学习:关联关系挖掘新视角

计算机研究与发展 2020年第2期57卷 424-432页

作者：钱宇华张明星成红红山西大学大数据科学与产业研究院太原030006 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学) 太原030006 山西大学计算机与信息技术学院太原030006

关联关系挖掘与发现是大数据挖掘与分析的重要基础,现有的关联关系挖掘方法多是对数据进行统计分析,对未知数据缺少关联判别作用.尝试从学习的角度进行关联关系挖掘,给出了关联学习的形式化定义和相关概念,并根据关联学习定义构建学习... 详细信息

关联关系挖掘与发现是大数据挖掘与分析的重要基础,现有的关联关系挖掘方法多是对数据进行统计分析,对未知数据缺少关联判别作用.尝试从学习的角度进行关联关系挖掘,给出了关联学习的形式化定义和相关概念,并根据关联学习定义构建学习数据集.具体地构建了2类关联图像数据集(two class associated image data sets,TAID),利用卷积神经网络提取关联特征,然后分别用softmax函数和K近邻算法判别关联关系,基于此提出3种关联关系判别器:关联图像卷积神经网络判别器(associated image convolutional neural network discriminator,AICNN)、关联图像LeNet判别器(associated image LeNet discriminator,AILeNet)和关联图像K近邻判别器(associated image K-nearest neighbor discriminator,AIKNN).3种关联判别器在TAID数据集上进行测试,AICNN在64×64像素90000个训练样本上的判别精度达0.8217,AILeNet在256×256像素22500个训练样本上的判别精度达0.8456,AIKNN在256×256像素22500个训练样本上的判别精度达到0.8664.这3种关联判别器有效地证明了学习角度挖掘关联关系的可行性.

关键词：关联关系关联学习关联判别器关联图像数据集关联学习准则

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可见光与SAR多源遥感图像关联学习算法

航空学报 2022年第S1期43卷 220-229页

作者：王子玲熊振宇顾祥岐海军航空大学信息融合研究所烟台264001

针对可见光和SAR图像由于成像机理不同导致图像内容差异大,深度特征难对齐,关联速度慢,提出一种深度多源哈希网络模型实现SAR图像和可见光图像间的关联。首先,针对SAR与光学遥感图像颜色信息差异大,提出图像变换机制,将光学图像转换生成... 详细信息

针对可见光和SAR图像由于成像机理不同导致图像内容差异大,深度特征难对齐,关联速度慢,提出一种深度多源哈希网络模型实现SAR图像和可见光图像间的关联。首先,针对SAR与光学遥感图像颜色信息差异大,提出图像变换机制,将光学图像转换生成4种不同类型的光谱图像输入到网络中,打乱颜色通道,让网络更加关注于图像的纹理和轮廓信息,而对颜色信息不敏感;其次,针对SAR图像噪声大,同一场景下2种模态图像内容异构,提出图像对训练策略,减小多源图像间的特征差异;然后,针对关联效率低,存储消耗大,提出三元组哈希损失函数,提升模型的关联准确率,降低关联时间;最后,构建了一个SAR与光学双模态遥感数据集SODMRSID,实验部分验证了数据集的实用性,同时提出算法的关联准确率明显优于现有算法。

关键词：多源异构遥感图像关联学习深度神经网络可见光图像

基于普职融通的教育与学生未来发展的有效衔接——美国加利福尼亚州高中关联学习模式探究

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外国教育研究 2019年第7期46卷 65-78页

作者：慕彦瑾段晓芳内江师范学院教育科学学院

多样化发展是当前高中教育发展的趋势和主题。而我国普通高中教育存在以"升学"为单一导向的倾向,不利于实现培养全面发展创新性人才的功能。美国加利福尼亚州高中关联学习(Linked Learning)教育教学模式的实施取得了一定的成效,其面向... 详细信息

多样化发展是当前高中教育发展的趋势和主题。而我国普通高中教育存在以"升学"为单一导向的倾向,不利于实现培养全面发展创新性人才的功能。美国加利福尼亚州高中关联学习(Linked Learning)教育教学模式的实施取得了一定的成效,其面向全体学生,高中教师、高等教育工作者、雇主、社区领导等共同参与和协作,学校、社区、行业及企事业单位通力配合,学生自主选择和专业人员指导相结合,旨在实现升学、就业、工作胜任以及指导学生正确选择学习目标和规划职业生涯相结合的教育目标,以实现学生的全面、自由发展。这种教育教学模式对于我国高中教育多样化发展的质量评价机制、学制改革以及课程与教学设计有一定的借鉴价值。

关键词：美国高中关联学习普职融通多样化发展

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美国加州高中关联学习:缘起、运行与评析

比较教育研究 2018年第9期40卷 51-58页

作者：慕彦瑾段晓芳岭南师范学院教育科学学院广东湛江524048 四川师范大学教育科学学院四川成都610066

多样化发展是当今世界高中教育发展的重要趋势。"关联学习"(Linked Learning)是美国加州高中教育改革中形成的一种教学模式,其目的在于使学生将学术训练与技术学习联系起来,加强学生在各种学习领域的实践经验,为学生完成高中教育和未来... 详细信息

多样化发展是当今世界高中教育发展的重要趋势。"关联学习"(Linked Learning)是美国加州高中教育改革中形成的一种教学模式,其目的在于使学生将学术训练与技术学习联系起来,加强学生在各种学习领域的实践经验,为学生完成高中教育和未来从事的职业做准备。关联学习面向全体学生,加强升学就业及职业生涯指导,辅之以学术、技术和实践导向的多样化课程选择,同时要求高中教师、高等教育工作者、雇主、社区领导等共同参与和协作。"关联学习"有利于学生的全面、多样和自由发展,但也存在过分追求办学的经济效益、课程和教学质量难以保证等方面的问题。

关键词：美国加州高中教育改革关联学习多样化发展

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循序发展和关联学习的共同指向

建筑学报 2021年第10期 64-69页

作者：陈薇东南大学建筑学院南京210096

建筑师职业需要终身学习是不二法则。彼时,杨廷宝先生坚持和践行循序发展,成为一代宗师,也是我们向这位伟大建筑师致敬的缘由之一;在当代,循序发展或许受到挑战,时代节奏和社会需求及学习资源的获得,使得我们的学习和工作方式及要求发... 详细信息

建筑师职业需要终身学习是不二法则。彼时,杨廷宝先生坚持和践行循序发展,成为一代宗师,也是我们向这位伟大建筑师致敬的缘由之一;在当代,循序发展或许受到挑战,时代节奏和社会需求及学习资源的获得,使得我们的学习和工作方式及要求发生了改变,我称之为关联学习。但是,无论是杨时代的循序发展,还是当代的关联学习,都指向了对于成为中国建筑师如何解决本土问题以及传承和发扬一切优秀传统的讨论。本文将对此进行研究,分享思考,以期在纪念和致敬杨廷宝先生诞辰120年之际,能够对于当下建筑师培养的路径略有前行和开阔。

关键词：杨廷宝循序发展关联学习融通设计建筑师指向