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公开(公告)号：CN114429197A
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202210085746.1
申请日：2022-01-25
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了种神经网络架构搜索方法、系统、设备及可读存储介质，初始化DARTS网络的相关参数，将图像训练集输入至初始化后的DARTS网络中，根据目标函数计算损失值，根据梯度信息使用二阶泰勒展开式计算出网络损失变化，使用基于突触显著性的评分指标计算指标显著性，采用连接敏感性指标到神经网络架构搜索，用来指示操作的重要性，将可微架构结构搜索定义为初始化时的网络剪枝，在网络剪枝的初始化中采用称为操作显著性度量，实验结果表明，该框架是一种有前景的、可靠的可微神经结构搜索解决方案，在不同基准数据集和DARTS搜索空间上都取得了良好的性能。本发明方法非常高效，可以在几秒钟内完成架构搜索。
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公开(公告)号：CN114399623B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202111450039.X
申请日：2021-11-30
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种通用答题识别方法、系统、存储介质及计算设备，根据答题卡图片中三个黑色方块进行宏观定位，将答题卡图片裁剪缩放成统一的尺寸；根据每行选项最右端的黑色条形方块和最上方的黑色正方块，对答题卡图片上填涂的选项坐标进行识别，并根据各选项识别的像素大小，确定出客观题的答题结果；直至将答题卡图片中的全部问题识别完成；将识别出的填涂结果绘制成矩阵；分析数据结果，统计出作答成绩。本发明不使用专用的扫描设备对答题卡进行扫描，大大降低了购买和维护扫描设备的花销和成本，并且对答题卡打印的纸张和使用人员也没有特殊要求，能够更加简单且快捷地为用户统计答题卡的作答情况。
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公开(公告)号：CN114399623A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111450039.X
申请日：2021-11-30
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种通用答题识别方法、系统、存储介质及计算设备，根据答题卡图片中三个黑色方块进行宏观定位，将答题卡图片裁剪缩放成统一的尺寸；根据每行选项最右端的黑色条形方块和最上方的黑色正方块，对答题卡图片上填涂的选项坐标进行识别，并根据各选项识别的像素大小，确定出客观题的答题结果；直至将答题卡图片中的全部问题识别完成；将识别出的填涂结果绘制成矩阵；分析数据结果，统计出作答成绩。本发明不使用专用的扫描设备对答题卡进行扫描，大大降低了购买和维护扫描设备的花销和成本，并且对答题卡打印的纸张和使用人员也没有特殊要求，能够更加简单且快捷地为用户统计答题卡的作答情况。
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公开(公告)号：CN114429197B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202210085746.1
申请日：2022-01-25
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06N3/04 , G06N3/082 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了种神经网络架构搜索方法、系统、设备及可读存储介质，初始化DARTS网络的相关参数，将图像训练集输入至初始化后的DARTS网络中，根据目标函数计算损失值，根据梯度信息使用二阶泰勒展开式计算出网络损失变化，使用基于突触显著性的评分指标计算指标显著性，采用连接敏感性指标到神经网络架构搜索，用来指示操作的重要性，将可微架构结构搜索定义为初始化时的网络剪枝，在网络剪枝的初始化中采用称为操作显著性度量，实验结果表明，该框架是一种有前景的、可靠的可微神经结构搜索解决方案，在不同基准数据集和DARTS搜索空间上都取得了良好的性能。本发明方法非常高效，可以在几秒钟内完成架构搜索。
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