"初中晚唐研究学位论文分析:纵览北京大学、武汉大学研究成果"

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;州故居等作为代表,通过分析这几位诗人的作品,探讨了他们在私家别业诗创作中的共同特点和个性特色,从而揭示了他们对自然、人生和社会的独特理解和表达方式。本文从诗歌的形式、意境和主题等方面展开研究,结合历史背景和文化传统,全面解读了初中晚唐私家别业诗的创作风貌和内涵意义,为深入理解唐代文学的发展脉络和特点提供了重要参考。 本文首先对初中晚唐私家别业诗的研究历程和现状进行了回顾和概括,指出之前的研究多集中在文本解读和文学批评方面,对于诗人的生活境遇和创作心路以及其与庄园别业的关系等方面的关注不够,因此需要从更多维度和角度进行深入挖掘和分析。接着,本文选择了谢灵运、王维、白居易等代表性诗人的作品作为研究对象,分别探讨了他们在私家别业诗创作中所呈现出的审美追求、人生态度和价值取向,发现了他们对庄园景物、社会风貌和个人情感的独特表达方式,以及对传统文化和文学传统的继承和创新。 通过对这些诗人作品的深入解读和比较分析,我们发现他们在私家别业诗创作中都体现了对自然、人生和道德的深刻思考和感悟,展现了对庄园别业生活和社会风貌的独特理解和表达,彰显了唐代文人在传统文化积淀和时代变革中的文学追求和审美趣味,具有鲜明的时代特色和文化风貌。谢灵运以其清新淡雅的风格和细腻入微的笔触,描绘了庄园别业中的幽雅景物和人情雅趣,反映了他对自然和情感的高度敏感和审美追求;王维以其含蓄深沉的笔墨和超然物外的情怀,表现了对人生光阴和社会变迁的忧思和感慨,体现了他对传统文化和诗歌艺术的独到把握和诠释;白居易以其豪放率真的性格和直抒胸臆的诗风,展现了对人生苦乐和现实境遇的豁达豁达和明快执著,体现了他对自然和社会的独特把握和理解。 总的来看,初中晚唐私家别业诗是唐代文学的重要组成部分,具有丰富的文化内涵和艺术价值,不仅体现了唐代文人的审美情趣和文学追求,也反映了当时社会风尚和人文精神。通过对这些诗人作品的研究和解读,我们可以更好地理解唐代文学的发展脉络和特色,把握其在中国文学史上的重要地位和影响力,为弘扬传统文化和提升当代文学素养提供有益启示和借鉴。因此,希望通过本文的研究,能够引起更多学者和读者对初中晚唐私家别业诗的关注和研究,推动中国古代文学研究的深入发展和创新探索,促进文学艺术的传承和发展。
2024-09-06 上传
1 目标检测的定义 目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。 目标检测任务可分为两个关键的子任务,目标定位和目标分类。首先检测图像中目标的位置(目标定位),然后给出每个目标的具体类别(目标分类)。输出结果是一个边界框(称为Bounding-box,一般形式为(x1,y1,x2,y2),表示框的左上角坐标和右下角坐标),一个置信度分数(Confidence Score),表示边界框中是否包含检测对象的概率和各个类别的概率(首先得到类别概率,经过Softmax可得到类别标签)。 1.1 Two stage方法 目前主流的基于深度学习的目标检测算法主要分为两类:Two stage和One stage。Two stage方法将目标检测过程分为两个阶段。第一个阶段是 Region Proposal 生成阶段,主要用于生成潜在的目标候选框(Bounding-box proposals)。这个阶段通常使用卷积神经网络(CNN)从输入图像中提取特征,然后通过一些技巧(如选择性搜索)来生成候选框。第二个阶段是分类和位置精修阶段,将第一个阶段生成的候选框输入到另一个 CNN 中进行分类,并根据分类结果对候选框的位置进行微调。Two stage 方法的优点是准确度较高,缺点是速度相对较慢。 常见Tow stage目标检测算法有:R-CNN系列、SPPNet等。 1.2 One stage方法 One stage方法直接利用模型提取特征值,并利用这些特征值进行目标的分类和定位,不需要生成Region Proposal。这种方法的优点是速度快,因为省略了Region Proposal生成的过程。One stage方法的缺点是准确度相对较低,因为它没有对潜在的目标进行预先筛选。 常见的One stage目标检测算法有:YOLO系列、SSD系列和RetinaNet等。 2 常见名词解释 2.1 NMS(Non-Maximum Suppression) 目标检测模型一般会给出目标的多个预测边界框,对成百上千的预测边界框都进行调整肯定是不可行的,需要对这些结果先进行一个大体的挑选。NMS称为非极大值抑制,作用是从众多预测边界框中挑选出最具代表性的结果,这样可以加快算法效率,其主要流程如下: 设定一个置信度分数阈值,将置信度分数小于阈值的直接过滤掉 将剩下框的置信度分数从大到小排序,选中值最大的框 遍历其余的框,如果和当前框的重叠面积(IOU)大于设定的阈值(一般为0.7),就将框删除(超过设定阈值,认为两个框的里面的物体属于同一个类别) 从未处理的框中继续选一个置信度分数最大的,重复上述过程,直至所有框处理完毕 2.2 IoU(Intersection over Union) 定义了两个边界框的重叠度,当预测边界框和真实边界框差异很小时,或重叠度很大时,表示模型产生的预测边界框很准确。边界框A、B的IOU计算公式为: 2.3 mAP(mean Average Precision) mAP即均值平均精度,是评估目标检测模型效果的最重要指标,这个值介于0到1之间,且越大越好。mAP是AP(Average Precision)的平均值,那么首先需要了解AP的概念。想要了解AP的概念,还要首先了解目标检测中Precision和Recall的概念。 首先我们设置置信度阈值(Confidence Threshold)和IoU阈值(一般设置为0.5,也会衡量0.75以及0.9的mAP值): 当一个预测边界框被认为是True Positive(TP)时,需要同时满足下面三个条件: Confidence Score > Confidence Threshold 预测类别匹配真实值(Ground truth)的类别 预测边界框的IoU大于设定的IoU阈值 不满足条件2或条件3,则认为是False Positive(FP)。当对应同一个真值有多个预测结果时,只有最高置信度分数的预测结果被认为是True Positive,其余被认为是False Positive。 Precision和Recall的概念如下图所示: Precision表示TP与预测边界框数量的比值 Recall表示TP与真实边界框数量的比值 改变不同的置信度阈值,可以获得多组Precision和Recall,Recall放X轴,Precision放Y轴,可以画出一个Precision-Recall曲线,简称P-R