基于DenseCap网络的学习者行为图像多区域描述方法
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专利申请号:
CN201811646144.9
专利类型:
发明专利
技术分类:
G06V20/40(2022.01)I
专利有效期:
2038-12-30
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专利信息
专利名称:基于DenseCap网络的学习者行为图像多区域描述方法
商品编号:5669114
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申请日期:2018-12-30
公开/公告号:CN109726690B
授权公告日/公开日:2023-04-18
申请/专利权人:
陕西***学
发明/设计人:
马苗***丽丽
主分类号:G06V20/40(2022.01)I
IPC分类号:G06V20/40(2022.01)I;G06V10/776(2022.01)I;G06V10/82(2022.01)I;G06N3/0464(2023.01)I;G06N3/08(2023.01)I;G06N3/084(2023.01)I
说明书摘要免费下载摘要
一种基于DenseCap网络的学习者行为图像多区域描述方法,包括制作学习者行为图像多区域描述数据集;数据集预处理;在Torch7框架下构建基于DenseCap网络作为对学习者行为图像进行特征提取与预测框及对应描述语句生成的模型;使用训练集训练DenseCap网络;利用训练好的DenseCap网络处理测试集中的图像。本发明具有检测区域准确、描述结果更加准确、详细等优点,旨在解决学习场景下学习者行为的自动描述问题,为后序学习者个性化特征的定量分析和检索提供有力支撑。
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