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题名引入注意力机制的自监督光流计算
被引量：3
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作者
安峰
戴军
韩振
严仲兴
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机构
苏州工业园区服务外包职业学院人工智能学院
同济大学经济与管理学院
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出处
《图学学报》
CSCD
北大核心
2022年第5期841-848,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(71272048)
江苏省高校“青蓝工程”优秀教学团队项目(苏教师函[2020]10号)。
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文摘
光流计算是诸多计算机视觉系统的关键模块,广泛应用于动作识别、机器人定位与导航等领域。但目前端到端的光流计算仍受限于数据源的缺少,尤其是真实场景下的光流数据难以获取。人工合成的光流数据占绝大多数,且合成数据不能完全反应真实场景(如树叶晃动、行人倒影等),难以避免过拟合等情况。无监督或自监督方法可以利用海量的视频数据进行训练,摆脱了对数据集的依赖,是解决数据集缺少的有效途径。基于此搭建了一个自监督学习光流计算网络,其中的“Teacher”模块和“Student”模块集成了最新光流计算网络:稀疏相关体网络(SCV),减少了计算冗余量;同时引入注意力模型作为网络的一个节点,以提高图像特征在通道和空间上的维度属性。将SCV与注意力机制集成在自监督学习光流计算网络之中,在KITTI 2015数据集上的测试结果达到或超过了常见的有监督训练网络。
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关键词
光流计算
自监督学习
卷积注意力模块
空间/通道注意力
稀疏相关体
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Keywords
optical flow estimation
self-supervised learning
convolutional block attention module
spatial/channel attention
sparse correlation volume
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于事件分析的高职学生综合评价模型构建与研究
被引量：3
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作者
陶文寅
潘嘹
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机构
苏州工业园区服务外包职业学院人工智能学院
南京航天航空大学
江南大学机械工程学院
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出处
《职业技术教育》
北大核心
2019年第21期38-43,共6页
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基金
2015年江苏省现代教育技术研究课题“基于‘精益管理’下的高职学生教育管理信息平台的构架与实施”(2015-R-42023),主持人:陶文寅
2018年苏州工业园区服务外包职业学院教学改革课题“人工智能背景下的中高职衔接课程体系研究——以嵌入式技术与应用专业为例”(JG-201807),主持人:陶文寅
2018年苏州工业园区服务外包职业学院教学改革课题“人工智能背景下的高职嵌入式技术与应用专业课程体系研究”(JG-201803),主持人:严仲兴
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文摘
以事件数据分析理论为切入点,通过评估学生在校事件分值,建立学生在校事件影响力估算公式,结合高职学生的行为特点,初步构建高职学生综合评价模型,并通过事件模拟评估该模型的有效性。结果表明,基于事件分析的高职学生综合评价模型能够准确、客观地评价高职学生的在校表现,有效克服了主观评价体系中的缺点,为定量分析高职学生的在校表现提供了理论基础。
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关键词
学生评价
事件数据分析
定量分析
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Keywords
student evaluation
event data analysis
quantitative analysis
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分类号
G712
[文化科学—职业技术教育学]
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