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改进FCOS算法正样本选择的交通标志检测
1
作者
崔港涛
马社祥
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第10期3153-3159,共7页
针对交通标志独特的形状特点,提出一种改进的anchor-free卷积神经网络检测算法FCOS(fully convolutional one-stage object detection)。由于原算法在训练过程中直接将真实框内的位置点标记为正,会产生大量标签噪声,在FCOS网络结构的基...
针对交通标志独特的形状特点,提出一种改进的anchor-free卷积神经网络检测算法FCOS(fully convolutional one-stage object detection)。由于原算法在训练过程中直接将真实框内的位置点标记为正,会产生大量标签噪声,在FCOS网络结构的基础上融合交通标志的形状特征,减少没有辩证能力的噪声标签,设计新的正样本选择策略。实验结果表明,改进后FCOS算法在处理后的TT100K数据集上的检测mAP(mean average precision)在不增加计算量的情况下提升到83.2%,检测性能高于FCOS。
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关键词
交通标志检测
FCOS
深度学习
正
标签
回归位置
卷积神经网络
噪声
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职称材料
利用“正标签”促进学生良性发展——基于信任与多元化的理念
被引量:
1
2
作者
邹俊仪
《教育教学论坛》
2014年第4期1-2,共2页
在教育教学过程中,教师会有意无意地给学生贴标签,"正标签"能促进学生良性发展,"负标签"可能使学生愈加堕落。所以,教师应当在信任学生的前提下,根据学生多样化的潜质,遵循学生发展的规律,恰当地给学生贴正面标签,...
在教育教学过程中,教师会有意无意地给学生贴标签,"正标签"能促进学生良性发展,"负标签"可能使学生愈加堕落。所以,教师应当在信任学生的前提下,根据学生多样化的潜质,遵循学生发展的规律,恰当地给学生贴正面标签,达到利用"正标签"服务学生发展的良好效果。
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关键词
“
正
标签
”
学生
良性发展
信任
多元化
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职称材料
基于生成式对抗网络和正类无标签学习的知识图谱补全算法
3
作者
胡斌皓
张建朋
陈鸿昶
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第1期310-315,共6页
随着知识图谱的应用越来越广泛,绝大多数真实世界的知识图谱通常具有不完备性,限制了知识图谱的实际应用效果。因此,知识图谱补全成为了知识图谱领域的热点。然而,现有方法大多集中在评分函数的设计上,少部分研究关注了负样本抽样策略...
随着知识图谱的应用越来越广泛,绝大多数真实世界的知识图谱通常具有不完备性,限制了知识图谱的实际应用效果。因此,知识图谱补全成为了知识图谱领域的热点。然而,现有方法大多集中在评分函数的设计上,少部分研究关注了负样本抽样策略。在改善负样本抽样的知识图谱补全算法的研究中,基于生成式对抗网络的方法取得了不错的进展。然而,现有研究并没有关注到负样本存在假阴性标签的问题,即生成的负样本中可能包含真实的事实。为了缓解假阴性标签问题,提出了一种基于生成式对抗网络和正类无标签学习的知识图谱补全算法。该方法利用生成式对抗网络生成无标签样本,并使用正类无标签学习缓解假阴性标签问题。在基准数据集上进行的大量实验证明了所提算法的有效性与准确性。
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关键词
知识图谱补全
生成式对抗网络
正
类无
标签
学习
负样本抽样
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职称材料
印刷电子应用越来越广
4
作者
吕理哲
《印刷杂志》
2016年第6期14-17,共4页
最早的印刷电子开始于应用喷墨印刷技术,将导电材料打印在承印物上面,形成电路或天线。经过十多年的演进,现在的印刷电子已发展出更先进的印刷方法,应用更为广泛,甚至利用喷墨技术在打印过程中直接形成电子电路、传感器,形成系统和设备...
最早的印刷电子开始于应用喷墨印刷技术,将导电材料打印在承印物上面,形成电路或天线。经过十多年的演进,现在的印刷电子已发展出更先进的印刷方法,应用更为广泛,甚至利用喷墨技术在打印过程中直接形成电子电路、传感器,形成系统和设备。印刷电子牵涉到材料、电子和喷墨技术,可以实现超低单价成本,还可以大量制造。
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关键词
功能印刷
THINFILM
当纳利
正
美
标签
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职称材料
题名
改进FCOS算法正样本选择的交通标志检测
1
作者
崔港涛
马社祥
机构
天津理工大学电气电子工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第10期3153-3159,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61371108)。
文摘
针对交通标志独特的形状特点,提出一种改进的anchor-free卷积神经网络检测算法FCOS(fully convolutional one-stage object detection)。由于原算法在训练过程中直接将真实框内的位置点标记为正,会产生大量标签噪声,在FCOS网络结构的基础上融合交通标志的形状特征,减少没有辩证能力的噪声标签,设计新的正样本选择策略。实验结果表明,改进后FCOS算法在处理后的TT100K数据集上的检测mAP(mean average precision)在不增加计算量的情况下提升到83.2%,检测性能高于FCOS。
关键词
交通标志检测
FCOS
深度学习
正
标签
回归位置
卷积神经网络
噪声
Keywords
traffic sign detection
FCOS
deep learning
positive label
regression position
convolutional neural network
noise
分类号
TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
利用“正标签”促进学生良性发展——基于信任与多元化的理念
被引量:
1
2
作者
邹俊仪
机构
延安大学研究生学院
出处
《教育教学论坛》
2014年第4期1-2,共2页
文摘
在教育教学过程中,教师会有意无意地给学生贴标签,"正标签"能促进学生良性发展,"负标签"可能使学生愈加堕落。所以,教师应当在信任学生的前提下,根据学生多样化的潜质,遵循学生发展的规律,恰当地给学生贴正面标签,达到利用"正标签"服务学生发展的良好效果。
关键词
“
正
标签
”
学生
良性发展
信任
多元化
分类号
G642 [文化科学—高等教育学]
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职称材料
题名
基于生成式对抗网络和正类无标签学习的知识图谱补全算法
3
作者
胡斌皓
张建朋
陈鸿昶
机构
郑州大学网络空间安全学院
信息工程大学信息技术研究所国家数字交换系统工程技术研究中心
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第1期310-315,共6页
基金
国家自然科学基金(62002384)
嵩山实验室项目(221100210700-3)。
文摘
随着知识图谱的应用越来越广泛,绝大多数真实世界的知识图谱通常具有不完备性,限制了知识图谱的实际应用效果。因此,知识图谱补全成为了知识图谱领域的热点。然而,现有方法大多集中在评分函数的设计上,少部分研究关注了负样本抽样策略。在改善负样本抽样的知识图谱补全算法的研究中,基于生成式对抗网络的方法取得了不错的进展。然而,现有研究并没有关注到负样本存在假阴性标签的问题,即生成的负样本中可能包含真实的事实。为了缓解假阴性标签问题,提出了一种基于生成式对抗网络和正类无标签学习的知识图谱补全算法。该方法利用生成式对抗网络生成无标签样本,并使用正类无标签学习缓解假阴性标签问题。在基准数据集上进行的大量实验证明了所提算法的有效性与准确性。
关键词
知识图谱补全
生成式对抗网络
正
类无
标签
学习
负样本抽样
Keywords
Knowledge graph completion
Generative adversarial network
Positive unlabeled learning
Negative sampling
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
印刷电子应用越来越广
4
作者
吕理哲
机构
庚新(上海)计算机科技有限公司
出处
《印刷杂志》
2016年第6期14-17,共4页
文摘
最早的印刷电子开始于应用喷墨印刷技术,将导电材料打印在承印物上面,形成电路或天线。经过十多年的演进,现在的印刷电子已发展出更先进的印刷方法,应用更为广泛,甚至利用喷墨技术在打印过程中直接形成电子电路、传感器,形成系统和设备。印刷电子牵涉到材料、电子和喷墨技术,可以实现超低单价成本,还可以大量制造。
关键词
功能印刷
THINFILM
当纳利
正
美
标签
分类号
TS801.9 [轻工技术与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进FCOS算法正样本选择的交通标志检测
崔港涛
马社祥
《计算机工程与设计》
北大核心
2023
0
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职称材料
2
利用“正标签”促进学生良性发展——基于信任与多元化的理念
邹俊仪
《教育教学论坛》
2014
1
下载PDF
职称材料
3
基于生成式对抗网络和正类无标签学习的知识图谱补全算法
胡斌皓
张建朋
陈鸿昶
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
4
印刷电子应用越来越广
吕理哲
《印刷杂志》
2016
0
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职称材料
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