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近年来,深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的突破,其背后是利用大量标签数据对深度网络进行监督训练,而标注大规模数据集非常昂贵且十分耗时。针对大规模数据集标注问题,苹果公司的Shrivastava团队希望借助现有的计算机仿真技术以及对抗训练的方法,实现仿真图像的无监督学习,从而避免昂贵的图像标注过程。该团队在对抗网络的基础上提出3个创新点:(1)自正则项;(2)局部对抗损失;(3)使用历史生成图片更新判别器,使得生成真实化图片的同时保留输入图像特征。实验结果展示该方法可以生成高度真实化的图片。研究者通过训练凝视估计模型、手部姿态估计模型定量分析生成图片的效果,分析结果表明,使用生成图片训练的模型,在MPⅡGaze数据集上测试效果有很大的提升,达到了当时最好的效果。不过,研究者并未在包含多个物体的复杂场景下进行实验,文中提出的方法在复杂场景下的应用还存在局限性。 相似文献
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先天下之忧而忧,后天下之乐而乐。范仲淹这一代名士在《岳阳楼记》中所作的千古绝唱,更是当代中国志士的心灵写照。 爱国诗人陆游也有“位卑未敢忘国忧”之句,翻开历史的画卷,我们可以晓喻,中国古代的杰出人物,素以天下兴亡为己任。而当今的中国志士更是魂系中华,关心民族的强盛,经济的繁荣,国家的进步。 “科技兴国”的口号曾震撼了每个炎黄子孙的灵魂!“市场经济”的观念又使神州大地生机盎然。 相似文献
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科技培训必须紧跟科技创新的发展步伐,服务于科技创新,成为科技创新的重要支撑。通过科技培训可以强化创新观念,熟悉最新的科技创新政策,了解有关创新的法律法规,掌握创新技巧,我国正进行的大规模的科技创新工程是前所未有的,在科技管理上也要创新,以适应新形势的要求。参与创新实践,培养创新人才,从而提高创新能力。科技创新需要科技培训,科技培训在科技创新中大有可为。科技培训要起到科技创新孵化器的作用,全方位地支持和服务于科技创新,推动科技创新的高效开展。 相似文献
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