Attention-Based Deep Neural Network Combined Local and Global Features for Indoor Scene Recognition
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
An original attention-based indoor scene recognition model combining local and global features is proposed. Multi-strategy data augmentation using several different functions and intensities can improve the classification performance. Then, local features are extracted using a convolutional layer and a single self-attention, thus solving the problem of large intra-class variance. The multi-attention mechanism is used to fuse the local feature information extracted from different foci to obtain a more complete global feature representation. The multi-head attention mechanism allows the network to extract features in parallel in different directions of attention, which helps the network to better capture global information, improves the network's ability to understand and represent the input data, and solves the problem of high inter-class similarity. Finally, the extracted features are fed into the classifier to complete the classification of indoor scene images. Experiments are conducted on four data sets (IndoorCVPR09, SUN397, 15-Scenes and self-built small sample scientific indoor scene dataset), yield excellent results. The results show that the developed algorithm effectively solves the two problems of high intra-class diversity and high inter-class similarity. As a result, the model has achieved competitive results. Preliminary application experiments are developed in our HRI system, indicating that the proposed indoor scene recognition model can be applied to the complete environmental perception in HRI.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle