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融合施工场景及空间关系的图像描述生成模型
被引量：
4
1
作者
徐守坤
吉晨晨
+1 位作者
倪楚涵
李宁
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期256-265,共10页
为解决施工场景中缺少空间关系图像描述的问题,提出一种融合施工场景及空间关系的图像描述生成模型。采用YOLOv3网络进行目标检测,以TransE算法为基础在传统对象检测模型中加入特征提取层形成关系检测模型,结合对象坐标框信息得到对象...
为解决施工场景中缺少空间关系图像描述的问题,提出一种融合施工场景及空间关系的图像描述生成模型。采用YOLOv3网络进行目标检测,以TransE算法为基础在传统对象检测模型中加入特征提取层形成关系检测模型,结合对象坐标框信息得到对象之间的关系,并采用基于规则和模板的方法生成图像描述。实验结果表明,与m-RNN、NIC、Soft-Attention等模型相比,该模型能生成更准确的空间关系图像描述。
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关键词
YOLOv3网络
施工场景
空间
关系
图像描述
关系检测模型
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职称材料
运能、投资与铁路客运市场需求之间的相关分析
2
作者
邬文兵
张明玉
李秀花
《预测》
CSSCI
2001年第2期69-71,共3页
本文采用一种新的研究方法——因果关系检测模型 ,对运能、投资与铁路客运需求之间的相关关系进行了定量分析。得出的结论是 :运能与投资不足是导致铁路运输市场份额下降的重要原因。
关键词
客运市场
投资
因果
关系检测模型
铁路运输
客运能力
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职称材料
题名
融合施工场景及空间关系的图像描述生成模型
被引量：
4
1
作者
徐守坤
吉晨晨
倪楚涵
李宁
机构
常州大学信息科学与工程学院数理学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期256-265,共10页
基金
国家自然科学基金(61803050)。
文摘
为解决施工场景中缺少空间关系图像描述的问题,提出一种融合施工场景及空间关系的图像描述生成模型。采用YOLOv3网络进行目标检测,以TransE算法为基础在传统对象检测模型中加入特征提取层形成关系检测模型,结合对象坐标框信息得到对象之间的关系,并采用基于规则和模板的方法生成图像描述。实验结果表明,与m-RNN、NIC、Soft-Attention等模型相比,该模型能生成更准确的空间关系图像描述。
关键词
YOLOv3网络
施工场景
空间
关系
图像描述
关系检测模型
Keywords
YOLOv3 network
construction scene
spatial relationship
image description
relationship detection model
分类号
TP391.41 [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
运能、投资与铁路客运市场需求之间的相关分析
2
作者
邬文兵
张明玉
李秀花
机构
北方交通大学经济管理学院
出处
《预测》
CSSCI
2001年第2期69-71,共3页
文摘
本文采用一种新的研究方法——因果关系检测模型 ,对运能、投资与铁路客运需求之间的相关关系进行了定量分析。得出的结论是 :运能与投资不足是导致铁路运输市场份额下降的重要原因。
关键词
客运市场
投资
因果
关系检测模型
铁路运输
客运能力
Keywords
transportation capacity
investment
railway passenger transportation
causality detection model
分类号
F532 [经济管理—产业经济]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合施工场景及空间关系的图像描述生成模型
徐守坤
吉晨晨
倪楚涵
李宁
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2020
4
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职称材料
2
运能、投资与铁路客运市场需求之间的相关分析
邬文兵
张明玉
李秀花
《预测》
CSSCI
2001
0
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职称材料
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参考文献
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