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Sociología. Poblaciones

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  • Autor
  • Año de publicación 01/10/2011
  • Idioma Español
Citación recomendada (normas APA)
Comité técnico nacional de Corredor del Pacífico Este Tropical CTN-CMAR; Fundación Malpelo y otros Ecosistemas Marinos, "Sociología. Poblaciones", Costa Pacífica (Colombia):-, 2011. Consultado en línea en la Biblioteca Digital de Bogotá (https://www.bibliotecadigitaldebogota.gov.co/resources/2081296/), el día 2025-10-06.

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Imagen de apoyo de  Robust Visual Relationship Detection towards Sparse Images in Internet-of-Things

Robust Visual Relationship Detection towards Sparse Images in Internet-of-Things

Por: Hindawi | Fecha: 2021

La relación visual puede capturar información esencial para las imágenes, como las interacciones entre pares de objetos. Dichas relaciones se han convertido en un componente prominente del conocimiento dentro de los datos escasos de imágenes recopilados por dispositivos de detección multimedia. Tanto la información latente como la privacidad potencial pueden estar incluidas en las relaciones. Sin embargo, debido a la alta complejidad combinatoria en la modelización de todos los posibles tripletes de relación, estudios previos sobre la detección de relaciones visuales han utilizado características mixtas visuales y semánticas por separado para cada objeto, lo cual es insuficiente para datos escasos en sistemas de IoT. Por lo tanto, este artículo propone un nuevo modelo de aprendizaje profundo para la detección de relaciones visuales, que es un intento novedoso de combinar métodos de inteligencia computacional (CI) con IoTs. El modelo importa el grafo de conocimiento y adopta características tanto para las entidades como para las conexiones entre ellas como información adicional. Mapea las características visuales extraídas de las imágenes en el espacio vectorial

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Robust Visual Relationship Detection towards Sparse Images in Internet-of-Things

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