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题名多尺度空间金字塔池化PCANet的行人检测
被引量：9
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作者
夏胡云
叶学义
罗宵晗
王鹏
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机构
杭州电子科技大学模式识别与信息安全实验室
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期270-277,共8页
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基金
国家自然科学基金(60802047
60702018)
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文摘
针对非理想条件下行人检测的性能和效率问题,提出多尺度空间金字塔PCANet。将空间金字塔作为网络的特征池化层,通过分层池化特征的方式获得图像的显著性特征,并将底层特征和高层特征级联以获得样本的多尺度特征的向量表示,输入SVM分类器。在INRIA和NICTA数据库中,与HOG、CNN等算法进行行人检测对比实验,结果表明,该算法有更高的正确检测率、更低的漏检率和误检率。
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关键词
行人检测
深度学习架构
主成分分析网络
多尺度特征
空间金字塔池化
显著性特征
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Keywords
pedestrian detection
deep learning framework
Principal Component Analysis Network(PCANet)
multi-scale feature
spatial pyramid pooling
saliency feature
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于核心素养发展的深度学习架构与评价机制研究
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作者
夏婉莹王彩峰
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机构
商丘工学院
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出处
《中国科技期刊数据库 科研》
2023年第5期138-141,共4页
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文摘
目前,通信工程专业在学习内容上缺少专业间的交叉融合,缺乏完整的、系统化的学科体系和知识结构,课程间联系不紧密,学生无法在专业课程中找到自己感兴趣的内容,不利于学生自主学习;在评价机制上,现有的评价体系以终结性考试为主,这不利于学生发现自身问题、树立正确的学习态度,不利于培养学生自主学习能力和解决问题能力。因此,基于核心素养发展的深度学习架构与评价机制是非常必要的。通过搭建专业间学习内容之间的桥梁和平台,在教学过程中充分调动学生自主学习的积极性和主动性。在评价机制上建立起过程性评价和终结性评价相结合的评价体系,能够客观公正地反映学生在整个课程体系中的学习效果。
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关键词
核心素养
深度学习架构
评价机制
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分类号
G63
[文化科学—教育学]
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题名黄河流域水文深度学习架构设计与应用
被引量：1
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作者
何元翠
桑国庆
程亮
尚华奇
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机构
济南大学水利与环境学院
山东省调水工程运行维护中心潍坊分中心
济南市水务工程质量与安全中心
济南市天桥区水务服务中心
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出处
《济南大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022年第2期164-169,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(51909104)
山东省自然科学基金项目(ZR2019BEE064)。
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文摘
为了推动我国水文工作智能化,提高水文工作效率,以黄河流域为例提出黄河流域水文深度学习架构,将黄河作为一个综合的非线性复杂动力学系统,应用深度学习技术实现对黄河流域的建模及数据的深度挖掘;利用深度卷积神经网络和深度循环神经网络模型,将深度学习技术应用于黄河流域的图像识别处理、水文预报和水资源公报等水文工作;利用深度学习算法优化黄河流域调水调沙、防洪减灾和综合治理等工作;研发黄河治理深度学习架构软件,用于黄河流域的水文工作、综合治理;阐述当下以及未来深度学习技术在水文工作中的应用,利用深度学习挖掘有用数据,辅助水文工作人员工作,创造更大价值。
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关键词
水文
深度学习架构
深度学习算法
黄河流域
数据挖掘
人工智能
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Keywords
hydrology
deep learning architecture
deep learning algorithm
the Yellow River basin
data mining
artificial intelligence
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分类号
TV882.1
[水利工程—水利水电工程]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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