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基于注意力机制及类别层次结构的弱监督目标定位
1
作者 冯迅 杨健 +1 位作者 周涛 宫辰 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第10期4916-4929,共14页
弱监督目标定位是指仅利用图像级的类别标注信息来训练目标定位器,而不需要使用精确的目标位置标注信息来进行算法训练.当前的一些方法往往只能定位出目标对象中最具鉴别性的部分而无法准确地标识出完整的目标对象,或者易受背景无关信... 弱监督目标定位是指仅利用图像级的类别标注信息来训练目标定位器,而不需要使用精确的目标位置标注信息来进行算法训练.当前的一些方法往往只能定位出目标对象中最具鉴别性的部分而无法准确地标识出完整的目标对象,或者易受背景无关信息干扰从而导致定位结果不精确.为了解决上述问题,提出一种基于注意力机制和类别层次结构的弱监督目标定位方法.该方法通过对卷积神经网络的注意力图进行均值分割提取更完整的目标区域.进一步,通过类别层次结构网络实现对背景区域注意力的削弱,从而提高对感兴趣目标的定位精度.基于多个网络结构和公共数据集上的大量实验结果表明,相比目前已有的弱监督定位方法,所提方法在多个评价指标下均能够获得更好的定位效果. 展开更多
关键词 弱监督目标定位 网络注意力 背景干扰 层次结构网络 卷积神经网络(CNN)
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企业绿色转型驱动因素及作用机理研究--跨层交互因素的整合分析框架 被引量：11
2
作者 孙丽文 任相伟 《管理现代化》 CSSCI 北大核心 2020年第2期67-70,共4页
立足企业绿色转型跨层交互影响因素整合分析视角,通过文献梳理,对企业绿色转型的演化脉络进行系统研究。首先对企业绿色转型概念进行界定;在此基础上,梳理归纳出战略变革和技术创新双维度的绿色转型行为;随即对企业绿色转型形成的前置... 立足企业绿色转型跨层交互影响因素整合分析视角,通过文献梳理,对企业绿色转型的演化脉络进行系统研究。首先对企业绿色转型概念进行界定;在此基础上,梳理归纳出战略变革和技术创新双维度的绿色转型行为;随即对企业绿色转型形成的前置动因和后效作用路径的跨层影响因素进行挖掘,发现企业绿色转型受微观、中观至宏观多层次因素的交互影响;最后针对跨层交互影响因素的作用机理,厘出层次结构网络嵌入可作为探讨多维度因素交互作用机制的理论支撑和分析工具。本文贡献在于:一方面表明剖析跨层交互因素下企业绿色转型动因作用机理的重要性;另一方面指出完善企业绿色转型路径边界的必要性。将两方面整合到同一分析框架,有助于更系统、科学的理解企业绿色转型机理。 展开更多
关键词 企业绿色转型 绿色战略 绿色创新 交互影响 层次结构网络嵌入
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层次结构网络嵌入、TMT异质性与企业绿色转型动因--跨层交互因素的整合分析框架 被引量：9
3
作者 孙丽文 任相伟 《财经论丛》 CSSCI 北大核心 2020年第7期93-103,共11页
为明晰企业绿色转型的演化机理,剖析其动因至关重要。本文基于动态能力等理论,从宏观、中观和微观跨层交互因素整合分析视角切入,在对企业绿色转型驱动机制探讨的基础上,尝试构建绿色动态能力调节下的层次结构网络嵌入、高层管理团队(T... 为明晰企业绿色转型的演化机理,剖析其动因至关重要。本文基于动态能力等理论,从宏观、中观和微观跨层交互因素整合分析视角切入,在对企业绿色转型驱动机制探讨的基础上,尝试构建绿色动态能力调节下的层次结构网络嵌入、高层管理团队(TMT)异质性与企业绿色转型理论模型,并通过Bootstrap、层次回归等方法实证检验绿色转型驱动因素的作用机理和边界。结果显示:(1)层次结构网络嵌入、TMT异质性对促成企业绿色转型均有显著的正向影响,且TMT异质性在层次结构网络嵌入与企业绿色转型关系中起中介效应,表明跨层交互因素对企业绿色转型的形成具有促进作用,其部分影响是通过高层管理团队这一传导渠道发挥效应。(2)企业绿色动态能力对TMT异质性的中介效应不具有调节作用,在层次结构网络嵌入与TMT异质性间不具有调节作用,而在TMT异质性与企业绿色转型间起正向调节作用。一方面表明多元化高层管理团队为核心的企业主动变革的重要性;另一方面说明企业绿色动态能力在高层管理团队做出绿色转型决策过程中起重要推动作用。 展开更多
关键词 层次结构网络嵌入 TMT异质性 绿色动态能力 绿色转型
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构建废旧产品回收点的层次结构网络模型
4
作者 刘晓培 王旭 陈国荣 《和田师范专科学校学报》 2008年第5期8-9,共2页
结合复杂网络理论的研究方法,通过选择一个主要回收中心为核心节点,少量回收中心为中心节点,大量回收点外围的方式,建立了一种具有成长特性和优先连接特性的废旧产品回收点的层次结构网络模型。
关键词 回收点 回收中心 成长特性 优先连接特性 层次结构网络模型
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多层次结构生成对抗网络的文本生成图像方法 被引量：14
5
作者 孙钰 李林燕 +2 位作者 叶子寒 胡伏原 奚雪峰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第11期3204-3209,共6页
近年来,生成对抗网络(GAN)在从文本描述到图像的生成中已经取得了显著成功,但仍然存在图像边缘模糊、局部纹理不清晰以及生成样本方差小等问题。针对上述不足,在叠加生成对抗网络模型(StackGAN++)基础上,提出了一种多层次结构生成对抗网... 近年来,生成对抗网络(GAN)在从文本描述到图像的生成中已经取得了显著成功,但仍然存在图像边缘模糊、局部纹理不清晰以及生成样本方差小等问题。针对上述不足,在叠加生成对抗网络模型(StackGAN++)基础上,提出了一种多层次结构生成对抗网络(MLGAN)模型,该网络模型由多个生成器和判别器以层次结构并列组成。首先,引入层次结构编码方法和词向量约束来改变网络中各层次生成器的条件向量,使图像的边缘细节和局部纹理更加清晰生动;然后,联合训练生成器和判别器,借助多个层次的生成图像分布共同逼近真实图像分布,使生成样本方差变大,增加生成样本的多样性;最后,从不同层次的生成器生成对应文本的不同尺度图像。实验结果表明,在CUB和Oxford-102数据集上MLGAN模型的Inception score分别达到了4.22和3.88,与StackGAN++相比,分别提高了4.45%和3.74%。MLGAN模型在解决生成图像的边缘模糊和局部纹理不清晰方面有了一定提升,其生成的图像更接近真实图像。 展开更多
关键词 生成对抗网络 文本生成图像 多层次结构生成对抗网络 多层次图像分布 层次结构编码
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