文章标题
作者姓名
关键词
单位名称
检索
AI智能检索
学术期刊
首页
文章
期刊
投稿
首发
学术会议
图书中心
新闻
新闻动态
科学前沿
合作
我们
一封信
按学科分类
按期刊分类
医药卫生
(21)
工程技术
(38)
数学与物理
(12)
经济与管理
(12)
人文社科
(41)
化学与材料
(9)
信息通讯
(10)
地球与环境
(25)
生命科学
(2)
首页
>
文章
融合深度学习和语义树的草图识别方法
DOI
:
,
PDF
下载:
78
浏览: 412
作者
:
赵鹏
;
冯晨成
;
韩莉
;
纪霞
;
;
;
;
;
作者单位
:
安徽大学计算机科学与技术学院
;
关键词
:
草图识别
;
语义树
;
卷积神经网络
;
深度学习
;
摘要:
现有的草图识别框架利用整幅图像作为网络输入,草图识别过程可解释性较差.文中融合深度学习和语义树,提出草图语义网(Sketch-Semantic Net).首先对草图进行部件分割,将单幅完整的草图分割为多个具有语义概念的部件图.然后利用深度迁移学习识别草图部件.最后通过语义树的语义概念关联部件同部件所属草图对象类别,较好地弥补sketch图像从底层语义到高层语义之间的语义鸿沟.在广泛应用的草图分割数据集上的实验验证文中方法的有效性.
投稿
相关文章
应用免疫检查点抑制剂慢性阻塞性肺病治疗的探索
体育课与课余体育活动整合研究
品管圈在提高跌倒高危病人复评率的效果观察及应用
摄食训练食物温度的精准分级对脑卒中吞咽障碍患者的影响研究
论存在函数不能用二次迭代函数表示
学术共建
清华大学出版社
北大中文系
国家工程技术数字图书馆
维普网
万方数据库
版权所有 © 2025 世纪中文出版社
京ICP备2024086036号-2