简介:摘要:最初的WSOD方法主要基于实例学习(Multiple-In⁃stanceLearning,MIL),这包括使用影像作为套装程式(肯定套装程式至少包含一个肯定执行处理,否定套装程式的所有执行处理都是否定执行处理)、使用物件建议作为执行处理,以及使用这些套装程式产生低监督目标感测器。MIL标准将点值低于指定点但很可能为负值的对象实例计算在内。在这种情况下,选定对象实例的外观和大小略有不同,因此无法创建更敏感的检测分类。您也可以在训练期间选取遗失的实体做为负数实体,以进一步减少分类器的侦测。为了解决这个问题,最近的研究人员拥有一个全面的MIL网络,如 ocr(online instance class lock-finish)、PCL(ProposalClusterLearning)和其他基于CNN的强大学习能力。在端到端MIL网络中,变体分类问题被认为是学习集成模型(映像)时的潜在问题。使用成员名称培训分类,您可以区分正负成员,并获得最积极的结果。但是,由于WSOD图像中没有对象实例级别的标签,因此WSOD方法和fullyuplevelelevationlabeldetection(fsod)方法之间的性能差异很大。本文主要分析特征融合与分割引导的弱监督目标检测。
简介:摘要:党的二十大报告明确要求推进政治监督具体化精准化常态化。这是新时代新征程对纪检监察工作高质量发展的新要求。之所以强调政治监督具体化精准化常态化,主要是在监督实践中还存在监督任务、对象、内容不明确不具体,监督不准、不实、不深,监督机制不健全、不完善的情况,影响了监督工作质量。对于国有企业,坚决贯彻落实习近平总书记重要指示批示和党中央决策部署,做深做实政治监督,是推进党的自我革命的内在要求,也是构建全面从严治党体系、解决大党独有难题的应有之义。本文旨在通过构建基于目标管理的政治监督具体化精准化常态化机制,并实践应用,督促引导各级党组织和党员领导干部切实提高政治判断力、政治领悟力、政治执行力,以有力有效的监督推动习近平总书记重要指示批示和党中央决策部署在国有企业得到不折不扣贯彻落实。
简介:摘要:制度的生命力在于执行。而制度执行的基础是建立周全完备的制度体系,制度执行的保障是强有力的监督和适时适当的问责。完善制度体系,强化制度执行,严格追责问责,三者缺一不可。本文通过总结分析现场巡察中发现的有关制度方面的问题,探索构建制度运行监督体系,综合运用过程监督、巡察监督、专项监督、职能监督、专项整治等手段,渗入制度制定、制度执行、追责问责等各个环节,保障制度的生命力,推动实现公司治理提体系和治理能力现代化。