【摘 要】
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细粒度图像分类技术,作为当前机器视觉领域的重要研究内容之一,重点在于实现物种间更加细致的划分。相对而言,粗粒度分类任务的目标在于区分不同物种;而细粒度的分类目标,则在于提升子类别间的区分粒度。随着,人们对物种分类程度需求的提高,传统分类方法已经无法满足。因此,研究重点逐步转移至如何提升细粒度分类的精确度上。细粒度图像分类任务具有类间差异小、类内差异大、待识别对象的区分特点不够鲜明等现象。本文为着重
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细粒度图像分类技术,作为当前机器视觉领域的重要研究内容之一,重点在于实现物种间更加细致的划分。相对而言,粗粒度分类任务的目标在于区分不同物种;而细粒度的分类目标,则在于提升子类别间的区分粒度。随着,人们对物种分类程度需求的提高,传统分类方法已经无法满足。因此,研究重点逐步转移至如何提升细粒度分类的精确度上。细粒度图像分类任务具有类间差异小、类内差异大、待识别对象的区分特点不够鲜明等现象。本文为着重解决细粒度图像识别模型,预测精确度不够高的问题,研究如何改进模型结构,完善特征提取架构,获取待识别对象的重要特征信息,有效提升分类准确度。主要提出两种基于传统深度卷积神经网络改进的方法,模型的主要改进之处如下:方法一:基于VGG-16卷积神经网络模型进行改进,新模型命名为New VGG-16。优化之处主要包括运用改进的sort＿pool2d池化层;在卷积层后面添加BN层;用卷积层代替初始的全连接层。基于Tensor Flow搭建模型架构,结合迁移学习训练模式,在选取小批量数据集的情况下,也能训练出效果较优的模型,完善模型在细粒度图像分类任务中的泛化性能。实验基于10种稀有的猴子图像作为数据集,经检验该模型较比传统模型,能够有效提升图像分类的准确性和适用性,准确度可达到95.75%。方法二:基于Bilinear CNN模型进行改进,选取结构紧密的Dense Net121卷积部分作为特征提取模块;运用改进的Relu-and-Softplus激活函数;结合注意力机制,引入空间和通道注意力模块,提取对象的多维细节特征信息;增加一层卷积层,调整特征图的维度;采用分组策略,减少模型参数量;在双线性池化后,利用全局最大池化层处理双线性特征向量,获取显著特征。模型重点基于5种花卉数据集样本,搭配Flavia植物数据集进行训练和测试。实验证明,较比原始模型其训练效率有所提升,分类准确度可提高到96.869%。对于同一猴子数据集,该模型的预测精准性较比改进模型New VGG-16效果更优,进一步提升处理细粒度分类任务的能力。结合此项研究所选取的动、植物数据集,可为珍稀物种的生态保护工作提供重要支撑。进一步推动视觉识别技术的发展,提升细粒度图像分类任务的精准度,促进人工智能技术迈入深度调整、提速创新、跨界融合的重要阶段。
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近年来,侵害社会公共利益的案件愈发引起学界和实务界的关注,因为社会公共利益对社会的发展和稳定有着重大意义。破坏生态环境和资源保护等有损不特定主体的社会公共利益的行为给社会和谐稳定带来诸多负面影响,并且其相关救济也具有许多理论和实践上的争议。2018年3月,刑事附带民事公益诉讼制度在《关于检察公益诉讼案件适用法律若干问题的解释》中正式被确立,这也回应了此前学界与实务界对是否要确立该制度的争议。制度确
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早在16世纪,卡拉瓦乔将宗教故事里神的形象画成普通人的样貌,对严肃的宗教传统开了一个玩笑,被指认为坎普趣味的起源,由此塑造了坎普的玩笑化气质。而后在巴洛克艺术和洛可可艺术那里吸收了夸张、铺张的特质,经过王尔德又染上了唯美的气质,并在新艺术运动吸纳了装饰的技巧…坎普始终与新的文化发生积极融合。在当代,坎普以其丰富性和包容性与多元的文化产生链接,不仅在电影、时装、广告等领域大放异彩,并且积极汇入流行文
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英语写作对于英语学习来说至关重要,《普通高中英语课程标准》（2017版）对学生英语写作的语篇衔接和连贯提出了要求,并提出理解技能和表达技能的相互促进。目前高中生英语写作仍然存在一些问题,例如学生英语写作成绩不理想而且写作缺乏连贯性。因此,探索出一个能够解决高中生写作问题并且提高学生英语写作成绩的教学方式十分重要。在前人研究的基础上,研究者将语篇衔接与连贯理论应用到英语以读促教学中,旨在提高高中生的