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零样本目标检测借助语义嵌入作为引导信息,将未见过的物体的视觉特征与类别语义嵌入映射到同一空间,根据其在映射空间的距离进行分类,但由于语义信息获取的单一性,视觉信息缺乏可靠表示,易混淆背景信息和未见过对象信息,使得视觉和语义之间很难无差别对齐。基于此,借助视觉上下文模块捕捉视觉特征的上下文信息,并通过语义优化模块对文本上下文和视觉上下文信息进行交互融合,增加视觉表达的多样化,使模型感知到前景的辨别性语义,从而有效地实现零样本目标检测。在MS-COCO的2个划分数据集上进行实验,在零样本目标检测和广义零样本目标检测的准确率和召回率上取得了提升,结果证明了所提方法的有效性。 相似文献
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基于匹配思想的孪生网络算法缺乏对目标的整体性感知,容易出现对目标状态估计不够精准和在复杂环境中跟丢的现象。为此,在孪生网络的基础上设计了2个轻量级的模块来实现更精准、更鲁棒的目标跟踪。在提取特征的主干网络之后,嵌入一个高效通道注意力模块,实现高效提取目标特征并增强差异化表示,使网络更注重于目标信息;模板匹配之后的特征通过一个局部上下文感知模块,增强网络对目标的整体感知,以应对跟踪过程中复杂多变的环境;采用Anchor-free的状态估计策略实现对目标的精准估计。实验结果表明:所提算法SiamCC在数据集OTB100、VOT2016和VOT2018上的测试结果均好于DaSiamRPN、ATOM等算法,并且跟踪速度达到了85帧/s。 相似文献
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研究JPEG2000标准中EBCOT扫描的FPGA实现问题,提出基于组的像素点跳跃和编码块并行两种方案混合使用的EBCOT位平面扫描方案。该设计使用VHDL编写,目标器件为A LTERA STRATIX系列的EP1S25F672C6,模块稳定运行在120MHZ。对于每个并行扫描分路来说,每个时钟周期平均可以产生0.95个上下文信息。分析表明,该设计在图像实时压缩的场合具有优势。 相似文献
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适用于下一代网络的中间件技术研究 总被引:3,自引:0,他引:3
下一代网络将是一个统一、综合的网络,综合了分布式计算和通信技术,且应用种类较多,网络环境复杂.旨在适用于下一代网络的中间件作深入的研究和实践,将常规中间件和移动中间件相结合,建立统一的中间件平台,并采用端到端服务质量技术、上下文感知和反射技术,为应用提供灵活的编程模型(突破C/S模型),以及对动态环境良好的自适应能力.且能方便地提供不同质量的应用,也使得开发、部署和管理这些网络应用的代价最小. 相似文献
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