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基于注意力机制的行人重识别方法更多利用图像中 一阶信息,忽略了特征中二阶信息 ,不能挖掘特征图之间的相关性和细粒度信息。提出一种基于二阶混合注意力的行人重 识别算法(second-order mixed attention module,SMAN)。二阶混合注意力模块(second-order mixed attention module,SOMA)由二阶通道注意力(second-order channel attention,SOCA)和二阶空间注意力模 块(second-order information,SOSA)组成,该方法将全局协方差池函数嵌入到SOCA和SOSA模块中,学习特征中二阶信息 。SOCA模块学习特征图之间相关性,SOSA模块则重新为特征图分配权重,关注特征图空间域 的细粒度信息。SMAN算法在Market-1501和 DukeMTMC-ReID数据集上的首位准确率分别 为 94.3%和87.1%,mAP分别达到85.7%和74.5%,同时使用类激活图验证SOMA模块的影响 ,实验表 明SMAN算法充分利用特征图的通道域和空间域中二阶信息。算法的性能优于现有的一些基于 注意力机制行人重识别方法,甚至接近某些优秀的方法。 相似文献
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为了解决大口径光学元件磁流变高精度加工问题,基于矩阵运算模型,提出了SBB(Subspace Barzilai and Borwein)最小非负二乘与自适应Tikhonov正则化相结合的驻留时间快速求解方法。同时,在一次收敛中采用双去除函数优化螺旋线轨迹下光学元件的加工,保证中心区域与全口径面形精度一致。仿真表明该算法与常用Lawson-Hanson最小非负二乘法相比,计算精度一致且求解效率大幅提高。对Φ600mm以彗差为主的光学表面模拟加工,峰谷(PV)值和均方根(RMS)值从初始的2.712λ与0.461λ中心区域全局一致收敛到0.306λ和0.0199λ(λ=632.8nm)。因此,提出的算法能够在有效保证面形收敛精度的同时快速获得稳定可靠的驻留时间分布,为磁流变抛光应用于大口径光学元件提供有力支持。 相似文献
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《数学的实践与认识》2015,(5)
旨在研究企业RD投入产出效率评估.利用我国大陆31个地区企业RD活动的数据,RD经费和研发人员全时当量作为投入指标,专利申请数及新产品产值作为产出指标,基于DEA交叉评价模型来评估我国企业RD投入产出效率,发现我国企业RD活动的效率并不理想,全国仅有海南省是具有效率的,一半以上的地区效率值低于全国平均水平.同时根据全局空间自相关图及聚类地区得出,我国地区间企业RD效率水平差异较大.最后为我国企业RD投入产出水平的提高提出合理化建议. 相似文献
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本文简要介绍了势能面搜索的两个主要问题,即过渡态搜索和全局势能面搜索,并针对这两个问题介绍了本研究组最近发展的3种方法,即限制最小化双子算法、偏置势函数辅助限制性最小化双子算法以及势能面随机行走方法.这3种方法均只需计算一阶梯度,能够用于快速自动化的搜索过渡态以及势能面.通过几个典型例子分别说明了3种方法的特点及优势. 相似文献