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题名西藏古建筑多视图三维重建
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作者
李建邦
杨晓波
许应成
罗骞
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机构
西藏民族大学信息工程学院
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出处
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2024年第8期29-34,46,共7页
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基金
西藏民族大学科研项目(22MDY018)。
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文摘
针对藏式古建筑由于光照、复杂纹理等因素导致匹配误差而难以获取高分辨率深度图的问题,提出了自适应代价体聚合以及具有可靠注意力深度细化模块的深度学习网络。该深度学习网络采用从粗到精的策略,引入自注意力机制增强图像特征提取能力,并使用自适应代价体聚合减少像素匹配误差;通过深度细化提高深度图精度并减少累积误差,经过迭代得到高分辨率深度图。实验结果表明,在自建数据集上的重建图像较完整、纹理清晰,在DTU数据集上的准确度误差、完整度误差和综合误差分别为0.297、0.347、0.322 mm。基于多视图的三维重建可为研究和保护藏式古建筑提供有效帮助。
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关键词
深度学习
三维重建
多视图
自适应方法
深度细化
藏式古建筑
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Keywords
deep learning
3D reconstruction
multi-view stereo
adaptive method
deep refinement
ancient Xizang architecture
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分类号
TB391
[一般工业技术—材料科学与工程]
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题名小学数学深度学习的实践研究
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作者
缪敏凤
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机构
江苏省南通市永兴小学校
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出处
《新课程研究》
2022年第10期50-52,共3页
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文摘
深度学习的内涵丰富,对小学阶段的学科教学具有重要意义。小学数学中的深度学习是指在数学教师的指导下,引领小学生循序渐进、由浅入深地掌握数学知识和技能,然后促进学生思维能力的全面发展。在小学数学教学中,探索引领学生深度学习的主要途径有:根据问题难度,留足学生“深度思考”时间;“深度细化”问题,保障全体学生参与;整合“深度知识”,让学生融会贯通;从现有知识出发,进行“深度关联”拓展。
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关键词
深度思考
深度细化
深度知识
深度关联
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分类号
G623.5
[文化科学—教育学]
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