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目前,人脸美丽预测存在数据样本少、评价指标不明确和人脸外观变化大等问题。多任务迁移学习能有效利用相关任务和源域任务额外的有用信息,知识蒸馏可将教师模型的部分知识蒸馏到学生模型,降低模型复杂性和大小。本文将多任务迁移学习与知识蒸馏相结合,用于人脸美丽预测,以大规模亚洲人脸美丽数据库(Large Scale Asia Facial Beauty Database, LSAFBD)中人脸美丽预测为主任务,以SCUT-FBP5500数据库中性别识别为辅任务。首先,构建多输入多任务的人脸美丽教师模型和学生模型;其次,训练多任务教师模型并计算其软目标;最后,结合多任务教师模型的软目标和学生模型的软、硬目标进行知识蒸馏。实验结果表明,多任务教师模型在人脸美丽预测任务中取得6823%的准确率,其结构较复杂,参数量达14793K;而多任务学生模型通过知识蒸馏后分类准确率为6739%,但其结构简单、参数量仅1366K。本方法多任务教师模型分类准确率比其他方法高,多任务学生模型分类准确率虽然略低一点,但其模型更简单、参数量更少,更有利于用更轻量的网络模型进行人脸美丽预测。 相似文献
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采用MOCVD生长了InGaAsP/InGaP/AlGaAs材料系分别限制异质结构(SCH) 的高功率半导体激光器.对于厚度为10nm 的单量子阱,通过计算量子阱增益谱优化了器件的激射波长. 在室温下外延材料的荧光峰值波长为764nm,由于In原子的记忆效应(In carry-over effect)和As/P的替换作用使材料的InGaP/AlGaAs界面不陡峭,通过在InGaP/AlGaAs间长一层5nm的GaAsP大大改善了界面质量. 器件的阈值电流从界面改善前的560mA 减小到改善后的450mA, 斜率效率也从0.61W/A提高到了0.7W/A, 特别是单面最大输出功率已经从370mW 增加到了940mW,发生灾变性光学损伤时的工作电流已经由原来的1100mA 上升为1820mA. 相似文献
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本文介绍了一种低副瓣波导裂平面阵天线的刚性天线罩,着重阐述了该罩的结构形式,组成材料,材料电参数以及它的优良性能。 相似文献
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为了降低噪声对实测红外光谱信号的影响,引入了一种非下采样小波变换的红外光谱数据去噪方法。采用非下采样小波变换对原始光谱信号进行多尺度分解,提取信号的多尺度细节特征;根据光谱信号和噪声在不同尺度上的差异,通过应用变分偏微分方程方法调整分解后的各子带系数;重构各子带就可以将原始光谱信号中真实信号和噪声分离,从而达到剔除噪声的目的。通过两组实验对比传统小波和该方法针对红外光谱数据的消噪效果,实验结果表明:非下采样小波变换在红外光谱数据去噪方面具有明显的优势,不仅能够有效地去除噪声,很好地保持信号的形状,并且均方误差较小;在实际的红外光谱数据处理中能够获得较好的去噪效果。 相似文献
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以Fe-30wt%Ni合金片为母合金,用蒸发冷凝法制备了三种粗细不同的纳米微粒。经透射电镜和X光衍射物相分析,微粒成分与母合金一致。5T、5H和3K粉的平均粒度分别为13.6、27和40 mm。在室温和43~28个不同的流体静压力(0.000 1~2.205 GPa)下测量了它们的磁化曲线、磁导率曲线和起始磁化曲线。结果表明:(1)在H=(20-132)(1000/4π)A/m范围内Fe-30Ni合金三种纳米粉均具有恒磁导率。(2)三种纳米粉恒磁导率随静水压的变化规律如下:μr=3.83+0.253p-0.022 1p2-0.007 22p3(5T粉);μr=3.93+1.20p-1.97p2+1.52p3-0.510p4+0.059 9p5(5H粉);μr=5.96-0.276p+0.107p2-0.045 9p3(3K粉)。前两者随压力增加而升高。后者随压力增加而下降。(3)γ-α马氏体相变明显存在于5T、5H粉中,而3K粉中未见到。(4)Fe-30Ni合金片的μi从200kHz至2 MHz已下降一个数量级,而其纳米粉μi的频率范围高于300 MHz,增大两个数量级以上。 相似文献
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针对海杂波背景下小目标检测对海情依赖性强的问题, 本文采用分数布朗运动模型对实测海杂波建模, 结合多重分形去势波动分析法确定分形参数, 分析了海杂波的单尺度、多重分形特性. 在单尺度分形的基础上, 利用表征海杂波分形特征的分数维和Hurst指数构建了分形差量, 提出了基于分形差量的小目标检测方法;在多重分形基础上, 比较了两种海杂波的高尺度多重分形特性. 结果表明, 当尺度q > 10时, 纯海杂波的多重分形参数H(q) < 0, 而存在小目标的H(q) > 0, 此差异性为高尺度分形参数的海杂波背景小目标检测提供了判定依据. 所研究的两种方法均能实现不同海情下的小目标检测. 相似文献