【摘 要】
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基于结构化SVM的目标跟踪由于其优异的性能而受到了广泛关注,但是现有方法存在正样本和负样本不平衡问题。针对此问题,该文首先提出一种用于目标跟踪的代价敏感结构化SVM模型,其次基于对偶坐标下降原理设计了该模型的求解算法,最后利用提出的代价敏感结构化SVM实现了一种多尺度目标跟踪方法。在OTB100数据集和VOT2019数据集上进行了实验验证,实验结果表明:该文方法相比相关滤波目标跟踪方法,跟踪精度较
【机 构】
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中国人民解放军陆军炮兵防空兵学院信息工程系 合肥 230031
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基于结构化SVM的目标跟踪由于其优异的性能而受到了广泛关注,但是现有方法存在正样本和负样本不平衡问题。针对此问题,该文首先提出一种用于目标跟踪的代价敏感结构化SVM模型,其次基于对偶坐标下降原理设计了该模型的求解算法,最后利用提出的代价敏感结构化SVM实现了一种多尺度目标跟踪方法。在OTB100数据集和VOT2019数据集上进行了实验验证,实验结果表明:该文方法相比相关滤波目标跟踪方法,跟踪精度较高,相比深度目标跟踪方法,具有速度优势。
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近些年来,多种基于卷积神经网络(CNNs)的模型结构表现出越来越强的多尺度特征表达能力,在说话人识别的各项任务中取得了持续的性能提升。然而,目前大多数方法只能利用更深更宽的网络结构来提升性能。该文引入一种更高效的多尺度说话人特征提取框架Res2Net,并对它的模块结构进行了改进。它以一种更细粒化的工作方式,获得多种感受野的组合,从而获得多种不同尺度组合的特征表达。实验表明,该方法在参数量几乎不变的
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方面级情感分析目前主要采用注意力机制与传统神经网络相结合的方法对方面与上下文词进行建模。这类方法忽略了句子中方面与上下文词之间的句法依存信息及位置信息,从而导致注意力权重分配不合理。为此,该文提出一种面向方面级情感分析的交互图注意力网络模型(IGATs)。该模型首先使用双向长短期记忆网络(BiLSTM)学习句子的语义特征表示,并结合位置信息生成新的句子特征表示,然后在新生成的特征表示上构建图注意力
设计了一种用于空投伞降设备的高可靠性“滑槽式”抛伞分离机构.在空投伞降过载状态(10 g)下对结构进行了有限元分析,结果显示其各部分强度安全系数高达1.5倍以上,性能较传统“钢球式”抛伞分离机构有明显提升,且结构更简单、重量更轻.所述“滑槽式”抛伞分离机构能更好地满足伞降类设备的空投使用需求,并为类似机构的设计提供了可靠有效的参考.
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