传统环境伦理思想的马克思主义生态自然观转向

传统环境伦理思想对环境问题和生态危机的认识滞留于传统主客观二分的境地,非但不能取得积极的成果,反而制约了经济社会的发展。如何做到有效地发展经济、保护生态、实现人与自然的和谐,必须实现传统环境伦理思想的马克思主义的生态自然观转向。     

基于Xception的细粒度图像分类

细粒度图像分类是对传统图像分类的子类进行更加细致的划分,实现对物体更为精细的识别,它是计算机视觉领域的一个极具挑战的研究方向。通过对现有的细粒度图像分类算法和Xception模型的分析,提出将Xception模型应用于细粒度图像分类任务。用ImageNet分类的预训练模型参数作为卷积层的初始化,然后对图像进行缩放、数据类型转换、数值归一化处理,以及对分类器参数随机初始化,最后对网络进行微调。在公开的细粒度图像库CUB200-2011、Flower102和Stanford Dogs上进行实验验证,得到的平均分类正确率为71.0%、89.9%和91.4%。实验结果表明Xception模型在细粒度图像分类上有很好的泛化能力。由于不需要物体标注框和部位标注点等额外人工标注信息,Xception模型用在细粒度图像分类上具有较好的通用性和鲁棒性。