简介:摘要:图像标注处理是一种连接图像和文本的处理方法。人眼可以看到图像上的信息,但对于计算机来说,图像只是像素值,而文本标签是字符串。两者之间的信息是不对称的,这意味着存在“语义鸿沟”。本文将使用卷积神经网络算法作为主要模型来解决这一“语义鸿沟”。然而,传统的卷积神经网络可能泛化能力较差,忽略了小对象特征。因此,该项目将添加去噪自动编解码模型(DAE),并引入空间金字塔池(SPP)来改进算法模型,抑制图像信息中一些不重要的数据特征。为了提高模型的泛化能力和鲁棒性,同时考虑全局和局部信息,Skip gram模型用于计算标签之间的相关性,过滤掉不合理的注释词,使预测的注释词更接近图像信息。
简介:摘要:随着城市化进程的加快,各类建筑建设工作也在如火如荼地展开,但当前建筑施工中材料检验检测环节仍然良莠不齐,本文站在在质量管控角度对当前建筑材料检验检测环节存在的问题进行分析,并给出了相关多方面的优化策略,希望对相关从业人员有所帮助。
简介:摘 要:藏文古籍字丁数据集是用机器学习技术进行藏文古籍字符识别的数据基础。传统的藏文古籍字丁数据集采用人工标注方式构建,其中画标注框任务与输入类别名任务因串行进行而耗时较长,并且输入的类别名为藏文字丁,这导致人工标注的方法存在标注时间长和标注门槛高的问题。对此,本文提出了一种半自动标注方法:将画标注框和输入类别名两项串行任务并行化,其中由具备藏文输入能力的标注者完成输入类别名任务,其余标注者完成画标注框任务;通过标注框的中心点坐标信息对标注框进行行间排序和行内排序,分割、整合倾斜古籍图像对标注框进行行纠正,排序好的标注框赋予对应的目标类别名,从而整合得到完整的目标标注信息。该方法不仅可为藏文古籍字丁数据集标注缩短时间和降低门槛,而且可为其他文种的古籍文字数据集标注提供有益参考。
简介:[摘要]本文公开了一种自动化海量数据标注装置,核心内容包括:一方面建立对不同数据的标注方法,利用基于规则的标注方法、基于机器学习的标注方法等对数据对象结构进行分析,实现多种数据标记清单;一方面利用利用机器学习和深度学习算法进行自动化标注,使其能够处理更复杂和多变的数据场景,实时监控源数据库性能,提升数据标注效率;另一方面建立一种支持多方式的数据一致性自动化稽核装置,并支持在完成数据标注同步后实现自动稽核。
简介:摘要:多年从事 CAD认证教学有一些小的体会与大家交流,尺寸标注主要的步骤是标注层的设置、标注样式的设置、各种不同类型尺寸的标注。