Краткий английский словарь Коллинза © HarperCollins Publishers ::

1. для присвоения составной структуры (предложению или словам в предложении)

‘ parse ‘ также встречается в этих записях (примечание: многие из них не являются синонимами или переводами):

Совместный анализ одежды с помощью совместной сегментации изображений и маркировки с приложением к поиску одежды

Сегментация медицинских изображений является ключевой технологией для управления изображениями.Следовательно, преимущества и недостатки сегментации изображения играют важную роль в хирургии под визуальным контролем. Традиционные методы машинного обучения достигли определенных положительных эффектов при сегментации медицинских изображений, но у них есть проблемы, такие как низкая точность классификации и низкая надежность. Теория глубокого обучения обладает хорошей обобщаемостью и возможностью извлечения признаков, что дает новую идею для решения проблем сегментации медицинских изображений. Однако у глубокого обучения есть проблемы с точки зрения его применения для сегментации медицинских изображений: во-первых, сетевая структура глубокого обучения не может быть построена в соответствии с характеристиками медицинских изображений; вторая — слабая обобщаемость y модели глубокого обучения.Чтобы решить эти проблемы, в данной статье сначала адаптируется нейронная сеть к характеристикам медицинских изображений путем добавления межуровневых соединений к традиционной сверточной нейронной сети. Кроме того, создана оптимизированная модель сверточной нейронной сети. Оптимизированная модель сверточной нейронной сети может сегментировать медицинские изображения одновременно с использованием функций двух шкал. В то же время для решения проблемы обобщаемости модели глубокого обучения разрабатывается адаптивная функция распределения в соответствии с положением скрытого слоя, а затем устанавливается вероятность активации каждого слоя нейронов.Это повышает универсальность модели отсева, и предлагается адаптивная модель отсева. Эта модель лучше решает проблему слабой обобщаемости моделей глубокого обучения. Основываясь на вышеизложенных идеях, в данной статье предлагается алгоритм сегментации медицинских изображений, основанный на оптимизированной сверточной нейронной сети с адаптивным вычислением глубины отсева. Ультразвуковое томографическое изображение и медицинское КТ поясничного отдела позвоночника были раздельно сегментированы с помощью метода, описанного в данной статье. Результаты экспериментов показывают, что не только эффекты сегментации предложенного метода улучшены по сравнению с эффектами традиционного машинного обучения и других методов глубокого обучения, но также метод обладает высокой способностью адаптивной сегментации для различных медицинских изображений.Исследовательская работа, представленная в этой статье, открывает новые перспективы для исследований в области сегментации медицинских изображений. 1. Введение В настоящее время растет спрос на медицинскую визуализацию в лучевой терапии под визуальным контролем, хирургии под визуальным контролем, интервенционной терапии под визуальным контролем и навигации под визуальным контролем, что способствует исследованиям и разработкам технологий медицинской визуализации и технологии обработки изображений [1, 2]. Точность и эффективность хирургии под визуальным контролем намного выше, чем у традиционных хирургических процедур, и она может снизить риск операции.Сегментация медицинских изображений — ключевая технология управления изображениями. Преимущества и недостатки сегментации изображения играют важную роль в хирургии под визуальным контролем [3–5]. Сегментация медицинских изображений — сложный и важный шаг в области обработки и анализа медицинских изображений. Его цель — как можно точнее изобразить интересующую анатомическую структуру или область конкретной ткани. Хотя существует много видов методов сегментации медицинских изображений, методы сегментации медицинских изображений в основном делятся на следующие две категории: методы сегментации медицинских изображений, основанные на традиционном машинном обучении, и методы сегментации медицинских изображений, основанные на глубоком обучении [6–9].К методам сегментации медицинских изображений, основанным на традиционном машинном обучении, в основном относятся следующие: Rodrigues et al. [10] предложили использовать метод машины опорных векторов для обнаружения интересующей области, а затем использовали слабый классификатор Adaboosting для выбора функций в интересующей области. Наконец, задача сегментации завершается на основе активной контурной модели, которая достигает определенных эффектов. Однако эффект извлечения признаков метода машинного обучения оставляет желать лучшего, что влияет на эффект сегментации изображения на более позднем этапе.Anter et al. [11, 12] предложили метод сегментации медицинских изображений на основе нечеткого среднего, который позволил достичь хороших результатов в экспериментах по сегментации медицинских изображений. Однако такие методы обладают слабыми адаптивными возможностями. Хуанг и др. [13] предложили метод сегментации УЗИ молочной железы на основе графиков, который объединяет региональную статистическую информацию. Он достиг определенных эффектов при сегментации ультразвукового изображения груди, но его стабильность оставляет желать лучшего. Yu et al. [14] предложили различные формы 3DGrabCut для выполнения задач трехмерной сегментации УЗИ молочных желез и достигли хороших результатов в корреляции сегментации ультразвуковых изображений молочных желез, но адаптивная способность была слабой.Guo et al. [15] предложили метод деформации, основанный на изучении словаря, который улучшил стратегию обучения на существующей модели обучения словаря, а затем выполнил сегментацию изображения. Он достиг определенных эффектов в сегментации медицинских изображений, но точность классификации невысока. Из-за вышеупомянутых проблем для методов сегментации медицинских изображений, основанных на традиционном машинном обучении, многие ученые продолжают исследовать новые методы сегментации медицинских изображений. В последние годы глубокому обучению [16, 17] уделяется большое внимание во многих приложениях искусственного интеллекта.Он достиг качественного скачка в точности во множестве приложений. Это реальный способ решения вышеуказанных проблем. Именно на этом техническом фоне был предложен второй тип метода сегментации медицинских изображений, основанный на глубоком обучении. Ronneberger et al. [18] предложили модель вычислительной сегментации, основанную на полной сверточной сети. Он восстанавливает изображение уменьшенной размерности посредством деконволюции и объединяет информацию соответствующего слоя уменьшения сверточной размерности до инверсии посредством скачкообразной перестройки.Каждый слой свертки соответствует слою деконволюции. Таким образом достигается автоматическая сегментация медицинских изображений. Milletari et al. [19] рассчитали улучшение U-Net и изучили использование трехмерной свертки. Он добился хороших результатов сегментации в сегментации медицинских изображений. Xu et al. [20] предложили многотканную целевую сегментацию опухолей молочной железы на основе сверточных нейронных сетей, которая включает кожу, фиброзную ткань, опухоль и жировую ткань. Kumar et al.[21] предложили задачу сегментации и обнаружения опухоли груди на основе модели полной сверточной сети. Ахмад и др. [22] предложили использовать автоматический кодировщик с глубоким суммированием для сегментации КТ изображений печени. Точность классификации сегментации печени составляет 91%. Tang et al. [23] предложили использовать быструю сверточную нейронную сеть для сегментации изображения печени. Сначала была использована быстрая сверточная нейронная сеть для определения местоположения области печени, а затем результаты обнаружения были введены в рамку глубины для сегментации изображения печени.Hu et al. [24] предложили новый метод автоматической сегментации печени, основанный на глубокой трехмерной сверточной нейронной сети и глобальной оптимизации эволюции поверхности. Ян и др. [25] использовали 2D-генерацию, чтобы ограничить сеть для сегментации изображения печени. Чтобы еще больше повысить точность сегментации, Ли и др. [26] предложили использовать трехмерный метод для сегментации печени и опухолей печени в сочетании с трехмерной полностью сверточной сетью и алгоритмом вырезания графа для достижения автоматической сегментации КТ-изображений.Sun et al. [27] использовали несколько критериев для улучшения различных характеристик КТ-изображений и предложили автоматическую сегментацию опухоли печени с помощью многоядерной полностью сверточной сети (MK-FCN). Этот метод использует несколько соотношений для улучшения различных характеристик КТ-изображений для слияния многофазных элементов высокого порядка. В [28] был предложен метод объединения традиционных моделей деформации и сверточных сетей для достижения точной сегментации простаты. Чтобы в полной мере использовать глобальную пространственную информацию изображения и преодолеть большую вычислительную сложность алгоритма сегментации на основе заплат, Карими и др.[29] использовали тренировку полностью сверточной сети для достижения сегментации простаты. Milletari et al. [19] предложили новую полностью сверточную сеть, основанную на традиционной полностью сверточной сети. Эта сетевая модель вводит идею остаточной сети в слое извлечения признаков сети U-Net и решает проблему дисбаланса выборки с помощью коэффициента подобия. Yu et al. [30] предложили сверточную модель, основанную на остаточном мышлении. Метод длинных и коротких остаточных соединений не только хорошо интегрирует информацию о локальных и глобальных характеристиках, но также улучшает эффективность обучения модели и способность распознавания.Однако у него есть более серьезная проблема с переоснащением. По указанным выше причинам модель глубокого обучения широко применяется и популяризируется в сегментации медицинских изображений. Однако метод глубокого обучения имеет следующие проблемы в процессе подачи заявки. (1) Проблема оптимизации сетевой структуры модели глубокого обучения: в стандартной сверточной нейронной сети каждый скрытый слой может только получать входные данные от своего соседнего предыдущего слоя, а затем передавать свои выходные данные следующему более низкому уровню. Это не только ограничивает гибкость структуры сверточной нейронной сети, но также не позволяет полностью использовать многомасштабную информацию о характеристиках.(2) Проблема переобучения: явление переобучения сильно снижает эффективность модели глубокого обучения при изучении характеристик разнородных данных, что снижает точность классификации разнородных данных с помощью модели вычисления глубины. В то же время феномен переобучения ограничивает количество скрытых слоев в модели глубокого обучения. Традиционный метод отсева может снизить вероятность переобучения. Однако это ограничивает обобщающую способность моделей глубокого обучения [31–35].В связи с этим, чтобы лучше решить проблему сетевой структуры модели глубокого обучения, эта статья устанавливает оптимизированную модель сверточной нейронной сети путем добавления межуровневых соединений в традиционные сверточные нейронные сети. В оптимизированной модели сверточной нейронной сети для сегментации можно одновременно использовать функции из разных масштабов. В то же время, чтобы решить проблему, заключающуюся в том, что традиционный метод отсева снижает обобщаемость модели глубокого обучения, в данной статье предлагается адаптивная модель отсева.В зависимости от положения скрытого слоя разработана функция адаптивного распределения, которая устанавливает вероятность активации нейронов каждого слоя. Это дополнительно расширяет возможности обобщения модели отсева. Затем функция адаптивного распределения применяется к модели глубокого обучения, и предлагается модель глубокого обучения, основанная на адаптивном отсеве. Основываясь на вышеизложенных идеях, в данной статье предлагается алгоритм сегментации медицинских изображений, основанный на оптимизированном вычислении глубины отсева с адаптацией к сверточной нейронной сети.Раздел 2 этой статьи посвящен оптимизации модели структуры сверточной нейронной сети. В разделе 3 систематически описывается модель расчета глубины на основе адаптивного отсева, предложенная в этой статье. В разделе 4 представлен алгоритм сегментации медицинских изображений, основанный на оптимизированном вычислении глубины отсева, адаптированном к сверточной нейронной сети. В разделе 5 анализируется алгоритм сегментации медицинских изображений, предложенный в этой статье, и сравнивается его с широко распространенным алгоритмом сегментации медицинских изображений.Наконец, документ резюмируется и обсуждается. 2. Оптимизированная модель сверточной нейронной сети. 2.1. Оптимизированная структура модели сверточной нейронной сети Оптимизированная структура модели сверточной нейронной сети, предложенная в этом разделе, включает в себя входной слой, сверточный слой с чередованием s-групп и уровень объединения, полностью связанный слой и выходной слой. Полностью связанный слой получается путем сращивания этих сверточных слоев и объединения слоев с помощью межуровневого соединения, как показано на рисунке 1.

Faith Ringgold Publishing on Cloth — PARSE

Художественная карьера Фейт Рингголд, которая насчитывает более пяти десятилетий, включает активную деятельность, писательское мастерство, а также перформанс и создание картин, политических плакатов и одеял. Рингголд родилась в Гарлеме, штат Нью-Йорк, в 1930 году. Она афроамериканская художница, которую историк искусства Джулия Брайан-Уилсон признала в контексте США «одной из первых феминисток, включивших текстиль в свою практику.» ¹ Ее опубликованные произведения включают в себя многочисленные детские книги и мемуары, Мы пролетели над мостом (1995). Несмотря на широкое признание, собственное признание Рингголд того, что «я не могу жить в этом мире, не осознавая, что раса и пол влияют на все, что я делаю в своей жизни», представляет нам пересекающуюся политику, которая долгое время влияла на ее карьеру. ² В этом письме я отхожу от некоторых из наиболее хорошо отрепетированных аспектов карьеры Рингголд как активиста, ³ художника, ⁴ и художника-перформанса, ⁵ , чтобы сосредоточиться на одном конкретном аспекте ее художественной практики. : взаимосвязь между текстом и текстилем, обнаруженная в стеганых одеялах Рингголд, и события, которые заставили ее использовать текстиль как поверхность, на которой она могла публиковаться.

В публичном диалоге с художественным руководителем Serpentine Galleries Хансом Ульрихом Обристом, который сопровождал ее одноименную персональную выставку в Лондоне (6 июня — 8 сентября 2019 г.), Рингголд рассказала о реакции своего первоначального издателя на ранний черновик своих мемуаров, впервые названный Being Моя собственная женщина , которая в конечном итоге будет опубликована как Мы летели над мостом :

Она [издатель] сказала, что это не ваша история. И я сказал, о боже мой.Во-первых, она сказала раньше, что собирается издать мою книгу. Не знаю, почему она просто посмотрела на меня и решила, что моя книга будет односторонней. А это было не так. Итак, когда я дал ей свою автобиографию, выросшую в Гарлеме и поступившую в Городской колледж, и все испытания и невзгоды, она решила, что это не ваша история. Потому что большинство писателей, чернокожих женщин-писателей, писавших свои рассказы в то время, писали рассказы обо всех ужасах, которые им принесла их жизнь.Мне жаль. Моя жизнь не была ужасом. Меня не изнасиловали, не выбросили в окно, не избили и все такое. Со мной этого не случилось. Итак, что мне делать? Сделайте это так, чтобы меня опубликовали? И, может быть, некоторые из них тоже так поступили. Я не знаю. Но я решил, что хочу рассказать свою историю. ⁶

Когда Обрист спросил Рингголд, как она пришла к формату лоскутного одеяла, она вернулась к теме публикации: «Ну, как я могу быть опубликован? Как я могу сказать свое слово? » ⁷ «Это можно сделать, написав это на моем произведении искусства.Напиши это. Никто не может помешать мне это сделать. У меня есть речь по этому поводу ». ⁸

Там, где Рингголд рассказала о проблемах, с которыми она столкнулась при публикации своих мемуаров, Керли Рэйвен Холтон добавляет, что Рингголд «называли феминисткой, но она быстро напоминает нам, что феминистское движение, естественно, не искало лиц, которые выглядели как ее. » ⁹ Американский историк искусства Алисса Аутер отмечает, что «поиск Рингголд и других художников-феминисток художественной самобытности вне мейнстрима тесно связан с их законным желанием профессионально заниматься в мире искусства, враждебном их присутствию. ¹⁰ «В случае Рингголда это было утверждение расовой идентичности в искусстве, которое обязательно поставило под сомнение маргинализацию западного африканского искусства как ремесла». ¹¹

Вспоминая свое детство, Рингголд отмечает: «Я выросла в Гарлеме во время Великой депрессии. Это не значит, что я был бедным и угнетенным. Мы были защищены от притеснений и окружены любящей семьей ». ¹² В случае Рингголд первоначальная «неспособность» ее биографии в глазах ее первоначального издателя рассказать о переживании бедности или насилия, с которым она, по сути, не прожила, вдохновила ее на решение обратиться к письму. текстиль.«Позже Фейт отметит, что это было началом включения фактического письменного текста в свою работу и, возможно, началом ее формальной карьеры писателя». ¹³ По иронии судьбы обращение к ткани в качестве места публикации также вовлекло практику Рингголд в дебаты о ценности искусства по сравнению с ремеслом, которые рисковали усугубить маргинализацию, которую она уже испытывала в силу своего пола и расы. Автор отмечает: «Важно отметить, что исследование Фейт Рингголд разделения между искусством и ремеслом продемонстрировало, что эти отношения были обусловлены не только полом, но и расой, расширив феминистскую критику эстетической иерархии за пределы ее связи с домашней сферой. ¹⁴

Лоскутное одеяло как рассказчик

Лоскутное одеяло появляется в широком диапазоне культурных контекстов и исторических моментов в качестве рассказчиков — иногда рассказчиков под принуждением. При диктатуре генерала Пиночета в Чили (1973–1990), сшитые ткани arpilleras , вывезенные контрабандой из страны, объявили пропавшими без вести мужья, сыновья и братья тех, кто сшил ткани до других форм сообщений, таких как радио и газетная бумага. ¹⁵ В Зимбабве такие проекты, как Weya Appliqués, сшитые в конце 1980-х — начале 2000-х годов, также являются частью традиции рассказывания историй, первоначально финансируемой за счет туризма, но в конечном итоге затрагивающей такие темы, как эпидемия ВИЧ / СПИДа. ¹⁶ Совсем недавно выставки, такие как «Жизнь на окраинах» на Спайк-Айленде, Бристоль, отметили карьеру филиппинской американской художницы Пакиты Абад (1946-2004), чьи крупномасштабные работы сочетают живопись и trapunto и имеют сходство с эстетикой Рингголда. . ¹⁷ Сама Рингголд писала о творчестве Абада: «Много путешествующий, Абад создает свои работы с точки зрения международной цветной женщины. Те из нас, кто также много путешествовал, знают, что цветные творческие женщины работают по всему миру, а не являются просто фигурами «меньшинства» в узких рамках западного мира искусства.” ¹⁸

Но афроамериканский ученый Белл Хукс также предостерегает от широких сравнений.Она называет, без использования этого термина, то, что мы сегодня можем назвать признанием интерсекциональности в работе:

Работа чернокожих женщин-мастериц требует особого феминистского критического комментария, учитывающего влияние расы, пола и класса. Многие чернокожие женщины стегали, несмотря на тяжелые экономические и социальные обстоятельства, которые часто требовали проявления творческого воображения способами, радикально отличавшимися от таковых у белых женщин-коллег, особенно у привилегированных женщин, у которых был больший доступ к материалам и времени.Часто черные рабыни стегали стеганые одежды как часть своей работы в белых семьях . ¹⁹

Предлагаемые предупреждающие крючки применимы к чтению лоскутных одеял Рингголда, чья семейная история — это опыт порабощенного труда: «Вилли Поузи [мать Рингголда] рассказала, как ее бабушка Бетси Бингхэм кипятила и отбеливала цветочные мешки, чтобы выстилать одежду. одеяла она сшила. Сьюзи Шеннон, мать Бетси, была рабыней в довоенной Флориде и шила одеяла в рамках своих обязанностей. ²⁰

Производство текстиля, особенно хлопка, и американское рабство были взаимозависимыми.Как отмечает Свен Бекерт в своем обширном исследовании истории хлопка, «хлопок требовал буквально охоты за трудом и постоянной борьбы за его контроль […] сопутствующее физическое и психологическое насилие, связанное с удержанием миллионов в рабстве, имело центральное значение для расширения производство хлопка в Соединенных Штатах и ​​промышленная революция в Великобритании ». ²¹ Хотя предупреждение Хукса верно в отношении семейной истории Рингголда, она также рискует навязывать автобиографическое ожидание работе, подобно тому, как это делал Рингголд в раннем издательском опыте.Лоскутные одеяла, несмотря на всю их способность рассказывать истории, также подвергались чрезмерным претензиям в отношении их повествовательного влияния.

Один из примеров увеличения повествовательного потенциала лоскутных одеял можно найти в том вкладе, который лоскутные одеяла, возможно, внесли в порабощенных людей, перемещающихся по Подземной железной дороге. ²² Жаклин Л. Тобин и Раймонд Дж. Добард опубликовали широко оспариваемую книгу, в которой утверждали, что лоскутные одеяла буквально содержат в своих шаблонах коды, которые направляют порабощенных людей, которые путешествовали к своей свободе в американских штатах, где рабство было незаконным. ²³ Предположение о том, что эти коды, пересказанные через устную историю, сообщенную одной из владельцев лоскутного магазина, Оцеллой Уильямс в Чарльстоне, Южная Каролина, функционировали как закодированные карты, было решительно оспорено, возможно, наиболее эффективно благодаря базовому признанию того, что путешествие происходило пешком ночью. где повешение одеял в качестве маркеров или карт не только вызвало бы подозрения, но и было бы невозможным для тех, кто путешествовал под покровом темноты. ²⁴ Как пишет Фергус М. Бордевич:

Важность подземной железной дороги заключается не в фантастических легендах, а в разнообразной истории мужчин и женщин, черных и белых, которые заставили ее работать и в далеком прошлом. -достижение политических и моральных последствий того, что они сделали.Подземная железная дорога была первым крупным национальным движением массового гражданского неповиновения после Американской революции, вовлекшим тысячи граждан в активный подрыв федерального закона, а также первым массовым движением, которое провозгласило принцип личной ответственности за права человека других. Это было также первое межрасовое политическое движение в стране, которое с самого начала в 1790-х годах объединило свободных чернокожих, белых аболиционистов, а иногда и рабов, в сотрудничестве, которое разрушило расовые табу . ²⁵

Работа Тобина и Добарда о подземной железной дороге превратила потенциал в факт, но в отсутствие существенных подтверждающих доказательств. Для многих других примеров во всем мире текстиль и, возможно, лоскутное одеяло в частности, действительно заслуживают признания не только как рассказчики, но и как рассказчики, способные сообщать альтернативные и несанкционированные версии истории. Верно и обратное: лоскутное одеяло как структура, метафора и символ появляется и способствует написанию художественной литературы.

Литературные лоскутные одеяла

Стипендия о появлении лоскутного шитья в американской литературе включает в себя прочтение Элейн Шоуолтер сходства между лоскутным одеялом и повествовательными структурами в письме американских женщин девятнадцатого и двадцатого веков. ²⁶ Шоуолтер пишет: «Я хотел бы предположить, что знание фрагментов, техники сборки фрагментов в замысловатый и гениальный дизайн, может обеспечить контексты, в которых мы можем интерпретировать и понимать формы, значения и повествовательные традиции Письмо американских женщин. ²⁷ Подобно крючкам, и несмотря на ее энтузиазм по поводу ряда обстоятельств, в которых происходило и происходит квилтинг, ²⁸ Шоуолтер призывает обратить внимание на конкретные контексты: «чтобы понять взаимосвязь между сбором кусочков и письмом американских женщин. , мы также должны демантизировать искусство стеганого одеяла, поместить его в его исторический контекст и отбросить многие из сентиментальных стереотипов идеализированной, сестринской и неиерархической женской культуры, которые цепляются за него.” ²⁹

Шоуолтер далеко не единственная в своем исследовании. Санни Падающий дождь использует аналогичную стратегию чтения, чтобы проследить структуру того, что она считает сумасшедшим лоскутным одеялом в романе Тони Моррисон « Возлюбленный » (1987):

Моррисон буквально создал сумасшедшее лоскутное одеяло. Каждый компонент сумасшедшего лоскутного одеяла имеет аналог в романе. Диапазон литературных приемов, использованных для превращения романа в сумасшедшее лоскутное одеяло, включает прямые высказывания о лоскутных одеялах, цветах, тканях и стегальном шитье, а также их значении в жизни персонажей.Но автор также создал очень тонкие техники для имитации структур квилтинга, методы, которые, как я полагаю, мог заметить только тот, кто разбирается в квилтинге — кто-то ищет структуры, напоминающие сумасшедшее квилт. ³⁰

Я бы добавил, что лоскутное одеяло в Beloved существует не только в остатках ткани и структурах лоскутного шитья, которые следы падающего дождя на протяжении всего романа, но и в цветных пятнах, заявленных на теле:

Ее прошлое было таким же, как ее настоящее — невыносимым, и, поскольку она знала, что смерть — это что угодно, только не забвение, она использовала немного оставшейся энергии для размышлений о цвете.

«Если есть, принесите немного лаванды. Розовый, если нет.

И Сет могла помочь ей чем угодно, от ткани до ее собственного языка. Зима в Огайо была особенно суровой, если вы любили цвета. Небо представляло собой единственную драму, и рассчитывать на горизонт Цинциннати для главной радости жизни было действительно безрассудно . ³¹

Роман Алисы Уокер « Пурпурный цвет » (1982), вдохновивший Рингголда на создание «Пурпурное одеяло » (1986) Рингголда, также оказывает значительное влияние на текстиль и шитье в повествовании. ³² Главный голос книги принадлежит Сели, большая часть книги передана в письмах между Сели и ее сестрой Нетти, которая работает миссионером с вымышленным народом олинка в Африке. Одеяло используется, чтобы вызвать воспоминания о Коррин, работодателе и коллеге-миссионере Нетти, о смертном одре и подтвердить точное биологическое материнство. ³³ Конструирование и пошив брюк позволяет Сели получить некоторые экономические и личные возможности в надомном производстве, которое она называет Folkspants Unlimited. ³⁴ И важность визуальной красоты, обнаруживаемая как в текстиле, так и в текстильных фрагментах в Beloved — видение розового зимой на языке — также очевидна в романе Уокера, когда Шуг, после того, как познакомила Сили с ее собственной сексуальностью , замечает: «Я думаю, что это бесит Бога, если вы проходите мимо фиолетового цвета где-нибудь в поле и не замечаете его. ³⁵

В ряде случаев крючки также относятся к лоскутным одеялам в ее сочинении. В версиях ее сочинений, опубликованных в The Object of Labor: Art, Cloth and Cultural Production , появляется расположение текста и «заплат», в то время как крючки напоминают эстетическое наследие ее собственного детства. ³⁶ Маленькие белые блоки, лишенные текста, изначально разделяют страницу и нарушают ожидаемые ритмы согласованных столбцов слов. По мере написания хуков некоторые пустые блоки начинают частично заполняться фрагментами изображений из лоскутных одеял Рингголда, сначала незавершенными, а затем постепенно приближающимися к завершению по мере развития письма, предлагая еще один подход к историческим исследованиям Шоуолтера. ³⁷

Лоскутные одеяла Фэйт Рингголд

Стратегия Рингголда по публикации на ткани появилась в 1980-х годах и нашла отражение в таких сюжетных лоскутных одеялах, как Who’s Afraid of Aunt Jemima? (1983), Slave Rape Story Quilt (1985) и The Purple Quilt (1986). Ее использование текстильных материалов связано с влиянием ее матери, Вилли Поузи Джонс, местного модельера, и того, что Рингголд просмотрел тханка картин. ³⁸ Писательница-феминистка Мишель Уоллес, одна из двух дочерей Рингголд, размышляет о том, что ее мать «видела в этих свитках без рамок» тибетские и непальские картины пятнадцатого века thanka в Государственном музее летом 1972 года «решение ее проблемы». проблема с перемещением, хранением и транспортировкой картин […] Картины на танках [sic] могли катиться. ³⁹ Сама Рингголд объясняет в интервью 1975 года:

Кто сказал, что искусство — это масляная краска, натянутая на холст с художественными рамками? Я этого не говорил. Никто, кто когда-либо был похож на меня, не говорил этого, так какого черта я это делаю? Так что я просто остановился; а теперь я занимаюсь шитьем и всем остальным. Шитьем традиционно занимались все женщины во всех культурах. Что случилось с этим? С политической точки зрения, я думаю, некоторые женщины, вероятно, сказали бы: «Я не хочу, чтобы меня поместили в сумку [] женского искусства… шитья.«Хорошо, это твой выбор… Я не хочу, чтобы меня поместили в сумку, где, как мне кажется, все искусство состоит в создании чего-то, что никто не может сдвинуть с места». Создание какой-то большой, монументальной, монолитной вещи, которую я даже не могу себе позволить… Феминистское искусство — это мягкое искусство, легкое искусство, искусство шитья. Это уникальный вклад женщин . ⁴⁰

Уоллес замечает, что серия Slave Rape (1972) «служит предшественником идеи, более полно воплощенной в сюжетных лоскутных одеялах 1980-х годов» благодаря использованию тканевой рамки, вдохновленной картинами така и поддерживался руководством шитья матери Рингголд.Каждая работа в серии из трех частей содержит центральное нарисованное изображение обнаженной и частично замаскированной листвой «африканских женщин, сопротивляющихся плену и сексуальному насилию». ⁴¹ Работы обрамлены тканевой окантовкой, которая противоречит материальным ожиданиям белого куба, чтобы он соответствовал прямым углам и прямым краям. Возможно, ткань можно было бы сшить более ровно, а композиции — более сбалансированными, если бы такая эстетика была желательна. Такая обработка ткани, но не деталей вышивки, является стилистической чертой, которая проходит через всю работу Рингголда с тканью.

Но шитье — это не то, что, как утверждает Рингголд, «делают все женщины во всех культурах». Уокер обращается к этому европейскому и североамериканскому стереотипу в конце серии The Color Purple через диалог между Сили и Альбертом, отчим мужа Сели, по сути, продал ее и подверг ее изнасилованию, которые достигли некоторой формы примирения через их взаимную любовь и неприятие одной и той же женщиной. ⁴² Сели узнала через миссионерскую работу своей сестры в Африке, что текстильные традиции, такие как шитье, не организованы, как она испытала в Америке, и пытается поделиться этими знаниями с Альбертом.Их диалог представляет собой резкую демонстрацию гендерных норм, с которыми они живут:

Мужчины и женщины не должны носить одно и то же, сказал он. Мужчины предпочитают носить брюки.
Итак, я сказал: «Ты должен сказать это мужчинам в Африке».
Сказать что? Он аст. Впервые он подумал о том, что делают африканцы . […]
И мужчины тоже шьют в Африке, говорю я.
Они делают? Он аст.
Да, говорю. Они не такие отсталые, как здесь мужские.
Когда я рос, сказал он, я пытался шить вместе с мамой, потому что она всегда этим занималась. Но все надо мной смеялись. Но знаете, мне понравилось.
Ну, теперь посмейся над тобой, сказал я. Вот, помогите мне вшить эти карманы.
Но я не знаю как, говорит он.
Я вам покажу, сказал я. И я сделал.
А теперь сидим, шьем, говорим и курим трубки . ⁴³

Рингголд позже сотрудничала со своей матерью над тем, что считается ее первым стеганым одеялом в 1980 году. Echoes of Harlem . ⁴⁴ Лоскутное одеяло состоит из блоков раскрашенных лиц без сопроводительного текста, которые Аутер описал как «сшитую сетку из кусочков ткани с сильными отсылками к афроамериканской традиции квилтинга в использовании остатков и импровизационного контраста цвета и узор », отметив, что Рингголд позже выразила сожаление по поводу того, что не последовала первоначальной идее матери для границы,« боялась, что узор будет выглядеть непрофессионально. Когда она поняла, каким образом интерес ее матери к изготовлению каймы от руки связан с афроамериканской традицией изготовления лоскутных одеял, она пожалела, что не реализовала первоначальную идею. ⁴⁵ В диалоге с Обристом Рингголд размышляет о содержании стеганого одеяла:

FR: В 1960-х годах в Гарлеме каждые пять минут на улице происходили беспорядки.

HUO: Вы могли видеть беспорядки на улице, вы их видели, но кадры не транслировались по телевидению или в газетах?

FR: Нет, вообще ничего. Я не мог понять, что ты можешь стоять на улице и ничего не увидишь в новостях, когда вернешься домой.Мне пришло в голову, что кто-то скрывает информацию . ⁴⁶

Наблюдение Рингголда может быть легко применено к другим контекстам, где текстильное производство было ранним свидетельством насилия, таким как чилийское arpilleras .

Указано как ее первое лоскутное одеяло для рассказа, Who’s Afraid of Aunt Jemima ? (1983) ⁴⁷ использует 56 панелей, чтобы рассказать альтернативное повествование о лице американского бренда блинов, «преобразованном в черную феминистскую икону, женщину, преуспевшую в бизнесе, привлекательную, молодую и никому не подчиненную. ⁴⁸ Рингголд охарактеризовал прием лоскутного одеяла в то время как «очень противоречивый» и пояснил, что в своей версии истории тетя Джемайма — предприниматель. ⁴⁹ Текстовые панели проходят сверху вниз, но читаются справа налево, за исключением последней панели, которая находится по центру внизу лоскутного одеяла. ⁵⁰ На первой панели лоскутного одеяла написано:

Джемайма Блейки (рис. А) произошла не от обычных людей. Ее бабушка и бабушка выкупили свободу из рабства в Новом Орлеане.Бабушка Джемайма Блейки — ее тоже звали тетя Джемайма — пекла торты и устраивала прекрасные вечеринки для владельцев плантаций в Луизиане. И бабушка Блейки тоже была первоклассным портным. По памяти он мог сшить костюм по фигуре, как перчатку. Они были определенно умными людьми, эти Блейки. И Джемайма была такой же, как они: трудолюбивая и богобоязненная до самой своей смерти в году.

История продолжается, рассказывая о браке Джемаймы с Большим Руфусом, несмотря на то, что ее родители запрещали матч, ее переезде в Тампу, штат Флорида, и работе домработницей до тех пор, пока молния буквально не поразит дом, оставив Джемайму единственной выжившей .Удар молнии дает наследство Джемайме и Большому Руфусу, которые вместе с детьми переезжают в Нью-Йорк, где открывают ресторан. Затем повествование крутится вокруг браков детей пары и дальнейшего движения, на этот раз в Новый Орлеан, прежде чем Джемайма и Большой Руфус погибнут в автокатастрофе, а их дети унаследуют. Талия Гума-Петерсон считала это и многие другие лоскутные одеяла Рингголда примерами рассказов, которые объединяют «элементы народных преданий и анекдотов с африканской и западноафриканской сказкой о дилеммах, традиции, которые Рингголд переняла из рассказов ее матери», признавая, что Рингголд истории, как правило, остаются открытыми, редко подтверждая окончательный вывод или предлагая единственный правильный результат. ⁵¹ Кто боится тети Джемаймы? Номер остается любопытной смесью фантастического и морального смысла и дает начало шаблону, который проявляется во многих повествовательных лоскутках Рингголда.

In Одеяло из рассказов об изнасиловании рабов (1985) «текст имеет приоритет над изображениями », ⁵² с композицией, основанной на широкоцентровом кресте из белой ткани с текстом, заполняющим все, кроме четырех центральных квадратов, которые вместо этого заполнены человеческими фигурами. ⁵³ Написанный рассказ длиннее, чем многие другие примеры стеганых одеял Рингголда, и повествует о матери и дочери, путешествующих на невольничьем корабле Cariolle, о самоубийстве матери после родов, утоплении насильника вместе с ней и о том, что Гума-Петерсон читает как еще один открытый финал. ⁵⁴ Если Echoes of Harlem (1980) позволили Рингголд пересказывать через изображения свои личные воспоминания о людях в определенный момент истории, то Slave Rape Story Quilt (1985) гораздо больше полагается на письменное слово, чтобы передать повествование.

Год спустя, The Purple Quilt (1986) — необычный пример Рингголд, явно черпающий вдохновение из другого повествования: романа Алисы Уокер, получившего Пулитцеровскую премию, The Color Purple (1982) и его последующего фильма. экранизация, режиссер Стивен Спилберг (1985).Главные герои нарисованы высокими продолговатыми блоками, а отрывки из текста Уокера включены в панели аналогичного формата справа и слева от средней части стеганого одеяла, обрамленные торсами других персонажей и окрашенными в галстуки блоками сверху и снизу. ⁵⁵ Использование Рингголд текста Уокера — стратегия, которая нечасто встречается в ее работах. Исключение составляет часть 2 из серии Jones Road (2010 г.), в которой она цитирует известных исторических личностей: Мартина Лютера Кинга, Харриет Табман и Соджорнер Трут.Гума-Петерсон пишет о The Purple Quilt : «В этой работе, как и в Slave Rape Story Quilt , Рингголд заявляет о повествовании тройного черного женского голоса (ее собственного, Элис Уокер и Сели [главного героя Уокера] ) интерпретировать женский опыт через форму искусства (Одеяло), которое часто считается коллективным, анонимным творением ». ⁵⁶

Сама Уокер резко подняла вопрос об анонимности афро-американских квилтеров:

в Смитсоновском институте в Вашингтоне, округ Колумбия.С., там висит одеяло, не похожее ни на одно другое в мире […] Под этим одеялом я увидел записку, в которой говорится, что оно было сделано «анонимной черной женщиной из Алабамы сто лет назад». Если бы мы смогли найти эту «анонимную» чернокожую женщину из Алабамы, она оказалась бы одной из наших бабушек — художницей, оставившей свой след в единственных материалах, которые она могла себе позволить, и в единственном средстве, которое позволяло ей ее положение в обществе. используйте . ⁵⁷

Шоуолтер справедливо отмечает, что «пирсинг и лоскутное шитье не были анонимными искусствами, хотя имена и личности мастеров лоскутного шитья часто замалчивались историей современного искусства и кураторством музеев. ⁵⁸ Но и Уокер, и крючки предостерегают от забвения обстоятельств исторических традиций лоскутного шитья в афроамериканской культуре.

Шесть лет спустя Purple Quilt отдает дань уважения авторскому голосу Уокера, собственные письменные и стеганые голоса Рингголда собраны вместе в Tar Beach (1988), нарисованном сюжетном лоскутном одеяле, которое сейчас хранится в Соломон Р.Коллекция Музея Гуггенхайма и первая из пяти коллекций под названием « Женщины на мосту » и детская книга ⁵⁹ с тем же названием (1991). ⁶⁰ Рассказ Рингголд, рассказанный голосом восьмилетней Кэсси Луиз Лайтфут, напоминает о ее детском опыте летних вечеров, спасающихся от жары на (просмоленной) крыше многоквартирного дома, где она жила в детстве. Представляя свою перспективу высоко в небе, смотрящую вниз на крышу и близлежащий мост Джорджа Вашингтона, рассказчик объясняет: «Сон на Тар-Бич был волшебным.Лежа на крыше в ночи, окруженная звездами и небоскребами, я чувствовала себя богатой, как будто я владел всем, что мог видеть. Мост был моим самым ценным достоянием ». ⁶¹

Далее рассказывается, что дата открытия моста совпадает с датой рождения Рингголда, строительные работы ее отца на мосту, а затем его опыт безработицы и исключения из профсоюза, «потому что дедушка не был член.» ⁶² Панели с рукописным текстом появляются вверху и внизу лоскутного одеяла, а книжная версия сопровождается дополнительными иллюстрациями. ⁶³ Расизм не исключается из повествования, но Рингголд пришел к дидактическому выходу через формат детской литературы, которая объединяет элементы автобиографии и художественной литературы.

В то время как стратегия Рингголда по публикации на ткани началась с работ, выполненных в течение 1980-х годов, Мишель Уоллес отмечает, что публикация Tar Beach (1991), за которой последовали ее мемуары Мы пролетели над мостом (1995) «сняла срочность, которая поначалу она хотела включить свои рассказы в одеяла ». ⁶⁴ Тем не менее, она отказалась от художественного подхода. Coming to Jones Road Part 1 (1999-2000) и Part 2 (2009-2010), серия — даже называемая tankas в некоторых названиях работ части 2 — акрила на холсте в обрамлении ткани. границы включают текст, взятый у известных исторических личностей, таких как Мартин Лютер Кинг-младший, Харриет Табман и Соджорнер Трут, которые создают фоновую рамку вокруг лица каждого человека. В более поздних работах, особенно в серии French Connection , по-прежнему присутствуют литературные и художественные ссылки. ⁶⁵

Ringgold продолжает создавать картины и текстиль с политическим содержанием. Акриловые холсты American Collection # 1: We Came to America (1997) ⁶⁶ и The American Collection # 6: The Flag is Bleeding # 2 (1997) изображают, соответственно, океан черных тел, плывущих к Черная статуя Свободы с дредами и американский флаг, капающий красной кровью и частично скрывающий чернокожую женщину, которая стоит с двумя детьми, держась за ее талию.Сегодня, когда ей почти девяносто лет, она продолжает работать, заработав статус признанной и знаменитой артистки. Но пересечение расы и пола, стереотипные предположения Рингголд, которые сначала привели ее к публикации на ткани, втягивают ее работу в сложные отношения с ремеслом. Автор, чей раздел о Ringgold в String, Felt, Thread озаглавлен «Художник, который работает в лоскутном одеяле», признает: критика границ и иерархий мира искусства, которые повлияли на нее как на афроамериканскую художницу.С другой стороны, ее защитное отношение к названию «живопись» для этих работ, когда ценность их гибридности ставилась под сомнение, также свидетельствует о столь же значительных инвестициях в успех в том же мире искусства. С точки зрения Рингголда, цель преодоления или разрушения границ между искусством и ремеслом, имеющими важное значение для формального и политического значения данного произведения, может быть достигнута только во имя искусства . ⁶⁷

Первоначальное стремление Рингголд публиковаться на тканях было вызвано желанием раскрыть жизнь большего подчинения, чем когда-либо.Текстиль предоставил полезный и, в конечном итоге, успешный путь в издательский мир, где она хотела, чтобы ее голос был услышан. Эффективность того значения, которое она придавала своим одеялам, воспринимаемым как искусство, а не ремесло, сегодня гораздо менее очевидна. Вместо этого стеганые одеяла Рингголд знаменуют определенный этап в ее карьере — возможно, не меньший интерес из-за того, что и к чему ведет, чем из того, как они стоят особняком.

UNC Группа признания видения

2015

Runway to Realway: визуальный анализ моды

WACV 2015

AAAI 2015

2014

Эмпирические методы обработки естественного языка (EMNLP) 2014

Труды Ассоциации компьютерной лингвистики (TACL) — будут представлены на EMNLP 2014.

IEEE Transactions on Pattern Analysis (TPAMI) 2014.

Европейская конференция по компьютерному зрению (ECCV) 2014.

Европейская конференция по компьютерному зрению (ECCV) 2014.

ACM Multimedia (ACM MM) 2014.

Зимняя конференция по приложениям компьютерного зрения (WACV) 2014.

2013

Международная конференция по компьютерному зрению (ICCV) 2013.

Frontiers in Psychology, Perception Science, декабрь 2013 г.

Ассоциация компьютерной лингвистики, (ACL) 2013.

Компьютерное зрение и распознавание образов, (CVPR) 2013.

IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), декабрь 2013 г.

2012

Компьютерное зрение и распознавание образов, (CVPR) 2012.

Компьютерное зрение и распознавание образов, (CVPR) 2012.

Ассоциация компьютерной лингвистики (ACL) 2012.

Североамериканское отделение Ассоциации компьютерной лингвистики (NAACL) 2012.

Европейское отделение Ассоциации компьютерной лингвистики (EACL) 2012.

2-й Международный семинар по пониманию человеческой деятельности на основе 3D-данных на конференции по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR) 2012 г.

2011

Нейронные системы обработки информации (НИПС), 2011.

Компьютерное изучение естественного языка (CoNLL), 2011.

11-й Международный симпозиум по интеллектуальной графике (SG), 2011 г.

Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR) 2011 (устно)

Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR) 2011 г.

Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR) 2011 г.

Могут ли компьютеры овладеть искусством общения? Экскурсия с акцентом на визуальную аналитику

IEEE Computer Graphics and Applications, май / июнь 2011 г.

2010

Европейская конференция по компьютерному зрению (ECCV) 2010.

ACM Multimedia, Мультимедийный трек, ориентированный на человека (ACM MM) 2010.

Все дело в данных

Тамара Л. Берг, Александр Сорокин, Gang Wang, Дэвид А.Форсайт, Дерек Хойем, Али Фархади, Ян Эндрес.

Труды IEEE, специальный выпуск об Internet Vision, август 2010 г., 98-8, 1434-1453.

2009

2-й семинар Internet Vision на конференции по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR) 2009.

Слова и изображения: категории, модификаторы, изображение и иконография

Д.А. Форсайт, Т. Берг, Ч. Альм, А. Фархади, Дж. Хокенмайер, Н. Лёфф, Г. Ван.

Категоризация объектов: компьютерное и человеческое зрение. Cambridge University Press, 2009, в печати. Свен Дикинсон, Майкл Тарр, Алес Леонардис, Бернт Шиле (редакторы)

2008

Гэри Б. Хуанг, Марван Маттар, Тамара Берг и Эрик Лирнед-Миллер.

Семинар по лицам на изображениях из реальной жизни на Европейской конференции по компьютерному зрению (ECCV) 2008.

2007

Гэри Б. Хуанг, Ману Рамеш, Тамара Берг и Эрик Лирнед-Миллер.

Массачусетский университет, Амхерст, технический отчет 07-49, октябрь 2007 г.

Дж. Понсе, Т. Л. Берг, М. Эверингем, Д.А. Форсайт, М. Хеберт, С. Лазебник, М. Маршалек, К. Шмид, B.C. Рассел, А. Торральба, К.К.И. Уильямс, Дж. Чжан и А. Зиссерман,

К распознаванию объектов на уровне категорий, Конспект лекций Springer-Verlag по информатике. Дж. Понсе, М. Хеберт, К. Шмид и А. Зиссерман (ред.), Февраль 2007 г.

U.C. Технический отчет Беркли, январь 2007 г.

U.C. Технический отчет Беркли, январь.2007 г.

Кандидатская диссертация

U.C. Беркли, доктор философии. Диссертация, май. 2007 г.

© UNC Vision Recognition

Обучение студентов критическому мышлению (мнение)

На протяжении почти 50 лет преподаватели и политики, от учебных классов до Овального кабинета, подчеркивали важность того, чтобы выпускники были квалифицированными критически мыслящими студентами.

Контент, который когда-то приходилось вбивать в головы учащимся, теперь можно просто провести пальцем по телефону, но способность разобраться в этой информации требует критического отношения к ней. Точно так же наша демократия сегодня находится под угрозой не из-за отсутствия доступа к данным и мнениям по наиболее важным вопросам дня, а из-за нашей неспособности отделить правду от фальши (или безнадежно предвзято).

Мы, безусловно, добились прогресса в обучении критическому мышлению за последние пять десятилетий.Курсы, посвященные этому предмету, можно найти в каталогах многих колледжей и университетов, в то время как академические стандарты последнего поколения K-12 подчеркивают не только содержание, но и навыки, необходимые для критического осмысления содержания, преподаваемого на английском языке, математике, естествознании и социальных сетях. учебные классы.

Несмотря на этот прогресс, 75 процентов работодателей заявляют, что студенты, которых они нанимают после 12, 16 или более лет формального образования, не обладают способностью критически мыслить и решать проблемы — несмотря на то, что почти все преподаватели заявляют, что уделяют первоочередное внимание помощи студентам в развитии этих самых навыки.Эти статистические данные были включены в книгу Ричарда Арума и Джосипы Роксы « Academically Adrift » 2011 года, которая вызвала переполох, когда авторы заявили, что студенты практически не достигли прогресса в развитии критического мышления в течение учебы в колледже.

С ростом опасностей, многие из которых объясняются недостаточным критическим мышлением по наиболее важным предметам, мы, безусловно, должны делать больше, чтобы сегодняшние ученики завтра стали умелыми мыслителями. К счастью, мы в состоянии сделать это, не отменяя существующую систему высшего образования или не разоряя банк.

Что мы подразумеваем под «критическим мышлением»?

Одним из препятствий, мешавших нам добиться большего прогресса в обучении критическому мышлению за последние несколько десятилетий, является представление о том, что мы все еще недостаточно хорошо понимаем эту концепцию, чтобы определить, как обучение навыкам критического мышления может быть интегрировано в учебную программу.

Этот паралич частично проистекает из дебатов внутри критически мыслящего сообщества по поводу того, как следует определять этот термин. Но такие дискуссии, хотя и являются вдумчивыми и конструктивными, не должны заслонять тот факт, что существует широко распространенный консенсус относительно того, какие навыки составляют критическое мышление, а также серьезные исследования того, как этим навыкам можно успешно обучать.

Например, критическое мышление предполагает структурированное мышление. Термин, обычно используемый для описания этой формы продуктивного, структурированного мышления — «логика», но логика описывает ряд систем для систематического мышления.

Формальная логика сводит слова и идеи к символам, которыми можно манипулировать, например, так же, как числа и символы, используемые в математике. Хотя формальная логика необычайно мощна (спросите любого программиста), мы также можем систематизировать наши рассуждения, используя неформальную логику, которая позволяет нам учитывать значение слов, а не сводить их к символам, вписывающимся в структуру.Существует также ряд графических систем для отображения логических взаимосвязей, некоторые из которых достаточно просты для понимания молодыми учащимися, которые могут быть применены к любой области контента.

Поскольку большая часть коммуникации, о которой нам необходимо критически относиться, включает в себя повседневный человеческий язык, а не машинный код, опытные критические мыслители также должны уметь переводить устный и письменный язык в точные утверждения, которые можно встроить в логическую структуру. Этот процесс перевода — это не только наука, но и искусство, но с практикой студенты могут выполнять такой перевод чего угодно, от исторических или литературных документов до научных идей и математических доказательств.

Когда эти переведенные точные утверждения встроены в логическую структуру, у вас есть аргумент — основная единица рассуждения. Аргументы можно найти в политических выступлениях, редакционных статьях и рекламных объявлениях, а также в общении в разных областях науки, науки и техники, а правила анализа качества аргументов существуют уже более 2000 лет.

Структурированные аргументы играют особую роль в подчеркивании важности причин для убеждения (называемого в логической аргументации ордером ), что дает студентам возможность понять, почему истинные предпосылки могут привести к ложному заключению, а не работать под неправильное представление о том, что мир состоит из фактов, которые могут быть правдивыми или ложными, а все остальное попадает в категорию мнений (или, что еще хуже, «просто мнений»).

Еще один миф, который замедлил более глубокую интеграцию обучения критическому мышлению в учебную программу, — это опасение, что педагогические навыки, в том числе навыки критического мышления, должны происходить за счет преподавания академического содержания. И все же нельзя критически относиться к предмету, о котором ничего не знаешь. Поскольку базовые знания , включая знание содержания, относящегося к академическим дисциплинам, являются жизненно важной частью критического мышления, понимание содержания и критическое мышление о нем не должны вступать в конфликт.

В то время как люди продолжают спорить о роли таких элементов, как творчество, в процессе критического мышления, существует общий консенсус, восходящий к самым ранним определениям этого термина, что концепция включает в себя три взаимосвязанных элемента: знания (например, знание одной или нескольких логических систем), навыков (например, навыков применения этой логической системы для построения и анализа аргументов) и предрасположенностей (таких как готовность применять принципы критического мышления вместо того, чтобы прибегать к существующим неисследованным убеждениям, или просто верьте тому, что вам говорят авторитетные лица).

Обучение студентов критическому мышлению

Точно так же, как существует достаточный консенсус относительно того, что такое критическое мышление, у нас также есть адекватное согласие относительно того, как лучше всего обучать критическому мышлению. Исследования показывают, что элементы критического мышления необходимо преподавать явно, , а не предполагать, что они придут в голову, когда вдумчивые учителя просматривают сложный материал со студентами. Как упоминалось ранее, почти все профессора колледжей уделяют первоочередное внимание развитию способностей своих учеников к критическому мышлению, но чтобы перейти от стремления к прогрессу, они должны объединить этот приоритет с практиками, которые делают обучение критическому мышлению явным в рамках дисциплины.

Например, математика — это предмет, по которому учащихся постоянно знакомят с примерами дедуктивного мышления в форме математических доказательств. Тем не менее, сколько профессоров математики используют эту возможность, чтобы подробно познакомить студентов с принципами дедуктивного мышления или противопоставить дедуктивную логику индуктивной логике (основной способ рассуждения, используемый в науке)? Точно так же действия, связанные с информационным чтением и аргументированным письмом, предоставляют идеальные возможности для ознакомления студентов на уроках письма в колледже с логическими аргументами, в которых доказательства (в виде предпосылок аргумента) приводят к заключению и как эти аргументы могут быть проверены на достоверность и обоснованность. , сила и слабость.

Как выясняется, количество критически мыслящих тем, которые необходимо понять профессорам и студентам, относительно невелико, конечно, по сравнению с гораздо большим объемом контента, который студенты должны освоить на курсах английского языка, математики, естественных наук или истории. Однако для того, чтобы студенты могли развиваться как критические мыслители, они должны применить эти знания на практике сознательной практики , которая специально направлена ​​на развитие навыков критического мышления. Этого можно достичь с помощью тщательно разработанных мероприятий и заданий, которые предоставляют студентам возможность практиковать применение принципов критического мышления для ответа на вопросы и решения проблем, характерных для академических областей.

Предыдущий пример, где профессор математики противопоставляет дедуктивное и индуктивное рассуждения и объясняет, что каждая форма рассуждения привносит в разные дисциплины, демонстрирует потенциал навыков критического мышления для передачи между академическими областями. Поскольку критическое мышление применимо повсеместно, преподаватели могут также использовать примеры и целенаправленные практические упражнения, чтобы показать студентам, как они могут применять методы критического мышления к вопросам вне класса, например, как систематически принимать решения относительно учебы или работы или как избежать манипуляций со стороны политики и рекламодатели.

Один исследователь критического мышления предположил, что для того, чтобы стать квалифицированным критическим мыслителем, требуется такое же количество практики, которое требуется для того, чтобы стать высококвалифицированным спортсменом или музыкантом: примерно 10 000 часов. Если это предложение хотя бы частично верно, оно указывает на проблему, поскольку ни один класс или даже годы обучения не могут предоставить такое количество времени для практики.

Вот почему профессора должны не просто обучать студентов навыкам критического мышления и давать им возможности применять их, но они также должны вдохновлять их продолжать практиковать эти навыки самостоятельно по академическим предметам и во всех сферах жизни.Учитывая, что мышление — это то, чем мы занимаемся каждый час бодрствования и не требует тренировочных площадок, инструментов или специального оборудования, вдохновленные ученики могут применять навыки критического мышления, которым они овладевают в классе, чтобы улучшить свои оценки и принимать более правильные решения в жизни, укрепляя свою ценность и создание эффективного цикла непрерывного использования.

Практики обучения критическому мышлению с высоким уровнем использования

Методы, которые я описал выше — подробные инструкции по принципам и техникам критического мышления, возможности осознанной практики, которые заставят эти методы работать, поощрение перехода между областями и воодушевление студентов на самостоятельную практику критического мышления — все это представляет собой высокую оценку. — использовать практики критического мышления, применимые к любой области.Такие практики могут применяться к целевым областям содержания, подчеркивая тот факт, что включение практик критического мышления в учебную программу не должно вытеснять другие занятия, которые преподаватели колледжей использовали в течение многих лет.

Конкретные методы улучшения способности студентов к критическому мышлению могут помочь колледжам и университетам, в том числе гуманитарным школам, испытывающим трудности в эпоху, в которой особое внимание уделяется STEM и профориентационным специальностям, таким как бизнес, определить свою миссию как место, где явно используются наиболее важные навыки 21-го века. учили, практиковали и осваивали.Одним из основных направлений, в котором новый акцент на практическом развитии навыков критического мышления может иметь двойное влияние, является образование, где студенты, обучающиеся по программам подготовки учителей бакалавриата и магистратуры, могут обучаться с использованием эффективных практик критического мышления, которые они затем могут применять в классе. когда они поступают на работу в школы K-12.

Изменение колледжей, чтобы они охватили оба метода и культуру критического мышления, не требует капитального ремонта образования, исключения курсов или даже просьбы профессоров пожертвовать подходами, которые они разработали и успешно использовали.Он просто включает в себя добавление новых инструментов в их арсенал, которые позволяют им выполнять то, что они уже всем сердцем поддерживают: помогать ученикам развивать навыки, необходимые для критического мышления о мире.

парсинг одежды github

Сеть условных функций для синтаксического анализа одежды, 19-я Тихоокеанская конференция по мультимедиа (PCM) 2018 (CCF-C Rank Conference) Vol. Обзоры женской одежды 6 минут прочтения Фон «Условная прогрессивная сеть для анализа одежды.»Ознакомьтесь с API Paytabs в каталоге API RapidAPI. Это может быть как товар, так и услуга. В настоящее время он поддерживает только синтаксический анализ CExplosionEvent, но может быть довольно полезным для предотвращения маршрутизации» чрезмерных «взрывов или взрывов, которые «слишком близко» к игроку и оружие неподходящего типа. Обо мне. В общем, spaCy ожидает, что все пакеты конвейеров будут следовать соглашению об именах [lang] _ [name]. Для конвейеров spaCy мы также… Глубокое обучение в Мода (Часть 3): Учебное пособие по подбору одежды 9 августа 2016 г. / Бизнес, Разработчики, Пример использования графических данных, Учебные пособия Во второй части этой серии мы обсудили, как сайты модной электронной коммерции обычно рекомендуют одежду на основе сходства изображений (вот кстати отличный учебник о том, как это сделать).Если вы столкнулись с ошибкой, откройте новую проблему на GitHub. Их гораздо легче отслеживать и расставлять приоритеты. SwapNet может менять внешний вид одежды между двумя изображениями (A и B) людей произвольной формы и позы. Я посоветовал обратиться к истории GTA Online, потому что это может помочь вам понять, почему некоторые компоненты игры были разработаны такими, какие они есть, и, таким образом, принять более правильные решения о том, что покупать и что делать в игре. Часть 1. Структура папок проекта. 27.05.2021 ∙ Шанчен Панг и др.Примерка виртуальной обуви, приложение Wanna Kick () Технически такое решение использует модель оценки позы стопы, основанную на глубоком обучении. Реконструкция планировки комнаты Манхэттена на основе одного 360-градусного изображения: сравнительное исследование современных методов Чухан Цзоу *, Чжэн-Вэй Су *, Чи-Хан Пэн, Алекс Колберн, Ци Шань, Питер Вонка, Хун-Куо Чу и Международный журнал компьютерного зрения Дерека Хойема (IJCV), 2021 Paper Code Data. Здесь мы обращаемся к проблеме захвата обычной одежды полностью одетых людей в движении.Код и модель для SIZER: НАБОР ДАННЫХ И МОДЕЛЬ ДЛЯ РАЗБОРКИ 3D ОДЕЖДЫ И ИЗУЧЕНИЯ ЧУВСТВИТЕЛЬНОЙ К РАЗМЕРУ 3D ОДЕЖДЫ, веб-сайт ECCV 2020 (Oral); Набор данных и предварительно обученная модель (отправьте письмо по адресу: [электронная почта защищена] для получения доступа к набору данных) Предварительные условия Ознакомьтесь с API Paytabs в каталоге API RapidAPI. Детальный анализ изображений — это особая задача семантической сегментации для классификации частей объекта в изображениях на уровне пикселей. Биография Джиебо Луо присоединился к Рочестерскому университету осенью 2011 года после более чем пятнадцати лет плодотворной работы в исследовательских лабораториях Kodak, где он был старшим научным сотрудником и руководил исследованиями и передовыми разработками.Он принимал участие в многочисленных технических конференциях, в том числе был сопредседателем программ ACM Multimedia 2010, IEEE CVPR 2012 и IEEE ICIP 2017. В частности, эффективный синтаксический анализ ткани в 2D был достигнут с использованием контролируемого обучения и генеративных сетей [55, 56,58,18, 19, 20]. Напишите тему письма с заглавной буквы. Soft-Gated Warping-GAN для синтеза изображений человека с управлением по позе Haoye Dong 1; 2, Xiaodan Liang3, Ke Gong, Hanjiang Lai, Jia Zhu4, Jian Yin1; 2 1 Школа данных и компьютерных наук, Университет Сунь Ятсена 2, Лаборатория ключей Гуандун анализа и обработки больших данных, Гуанчжоу 510006, P.R.China 3Школа инженерии интеллектуальных систем, Университет Сунь Ятсена 234 iccv-2013-Learning CRFs for Image Parsing with Adaptive Subgradient Descent. Загрузите открытые наборы данных по тысячам проектов + обменивайтесь проектами на одной платформе. Полностью сверточные нейронные сети (FCN) • CNN для семантической сегментации • Полностью сверточная архитектура Полностью сверточные сети для семантической сегментации Джонатан Лонг, Эван Шелхамер, Тревор Даррелл CVPR 2015 64. Сравнение результатов (a): нормальное изображение RGB и (b) : наше изображение псевдо-NIR-цветности.Анализ видеособытий с помощью вывода цели и прогнозирования намерений М. Пей, Ю. Цзя и С.-К. Чжуская международная конференция по компьютерному зрению (ICCV), 2011 г. Неконтролируемое изучение событийной и-или грамматики и семантики из видео [pdf] [веб-сайт] З. Си, М. Пей, З. Яо и С.-К. Zhu International Conference on Computer Vision (ICCV), 2011 $ 19,99 / мес при продлении. Попробуйте обучающие программы в Google Colab — установка не требуется. В частности, эффективный синтаксический анализ ткани в 2D был достигнут с использованием контролируемого обучения и генеративных сетей [55,56,58,18, 19, 20].Надеюсь, это прояснит проблемы, связанные с анализом файла. Сегодня я хотел бы познакомить вас с Fabric.js — мощной библиотекой Javascript, которая упрощает работу с холстом HTML5. Также рассматривалось определение стиля моды [2] и более субъективные атрибуты, такие как «насколько модно выглядит человек» [12]. Очень важной особенностью тестирования API-интерфейсов является время их отклика для измерения производительности приложения. Набор данных содержит более 1000 изображений с аннотациями на уровне пикселей для… В последней версии сервера (1543+) добавлена ​​поддержка синтаксического анализа и предотвращения маршрутизации игровых событий.Попробуйте обучающие программы в Google Colab — установка не требуется. SwapNet: передача одежды на основе изображений Amit Raj 1, Patsorn Sangkloy, Huiwen Chang2, James Hays1; 3, Duygu Ceylan 4 и Jingwan Lu 1 Технологический институт Джорджии 2 Принстонский университет 3 Argo AI 4 Adobe Research Рис.1. XWR1642 от Texas Instruments — это интегрированная радиолокационная система миллиметрового диапазона в одном корпусе. Зарегистрируйтесь сегодня бесплатно, чтобы подключиться к GitHub Repository Forks API и многим другим! В-третьих, DeepFashion содержит более 300 000 пар изображений кросс-позы и кросс-доменов.Компания имеет несколько складов для отгрузки и хранения в северо-восточных портах США и в портах стран Юго-Восточной Азии. Это простой способ поддержать наш недооцененный проект и повысить наш рейтинг как на GitHub, так и на jamstack.org, гигантском списке генераторов статических сайтов. GitHub Gist: отметьте и разветвите суть jrajav, создав учетную запись на GitHub. Это простой способ поддержать наш недооцененный проект и повысить наш рейтинг как на GitHub, так и на jamstack.org, гигантском списке генераторов статических сайтов.Посмотреть на GitHub … Анализ аналитики и очистка устаревшего кода. Я создал структуру папок на своем локальном компьютере, чтобы аккуратно поместить файлы проекта в отдельные папки. Предлагаемая архитектура 6SDWLDO 7UDQVIRUPHU 67 7H [WXUH (QFRGLQJ / 670I, QSXW, PDJH 6W \ Oh2HW,) LUVWVL [FRQYROXWLRQ OD \ HUV) HDWXUH 0DS I 0 N, F IQW N и 21 NF LQW K [NF LQW] [LQW K] синтезировать образы одетых людей в разных позах. Описание: Street2Shop содержит 20 357 изображений одежды, которую носят люди в реальном мире, и 404 683 изображения одежды с торговых сайтов.У продукта всегда будет один или несколько вариантов продукта и может быть одно или несколько изображений продукта. [Sent-12, score-0,324] VITON [13] и CP-VTON [37] все представили виртуальную попытку на основе изображений -в сети, которая может Это исходный код нашего проекта Fashion Clothing Parsing. В настоящее время нет набора данных, посвященного индийскому стилю и одежде. Почему? Узнайте больше об этом API, его документации и альтернативах, доступных на RapidAPI. (c) Результат анализа сцены (a) (d) Результат анализа сцены (b) небо небо растительность транспортное средство человек дорога земля земля Рис.Нет необходимости переделывать вашу тему, и нет необходимости создавать процесс Python. Редактировать эту страницу Темы Rouge на 100% совместимы с таблицами стилей Pygments. GAN; 2019-05-30 чт. Обновление синтаксического анализа R-CNN для точного синтаксического анализа множественных людей Лу Ян1 [0000 00033857 3982], Цин Сун1? Power Apps Мощный… гибкий прием данных. По сравнению с существующим набором данных ATR с изображениями, просматриваемыми почти спереди, наш новый набор данных в основном содержит изображения в дикой природе (например, более сложные позы, окклюзию и стили одежды).Библиотека синтаксического анализа управления viperConfiguration создана DashenSteve FranciaDevelopment, он возглавляет Googlegolang, он также отвечает за разработку продуктаgohugo.io, один из основателей библиотеки синтаксического анализа командной строкиcobraDevelopers. Сеть условных функций для синтаксического анализа одежды нескольких пользователей. 3D-изображения одежды и 2D-изображения одежды в качестве тренировочных данных, а затем изучает плотное сопоставление силуэтов одежды с УФ-картой 3D-модели одежды. Продукт в магазине Tienda Nube — это предмет для продажи, и это совокупность сущностей, образующих объект продукта.Ключом будет строковое значение подарка, а его ценность будет… 8 Введение В последнее время анализ человека [3 1] привлек большое внимание в связи с его широким применением в человеко-ориентированном анализе, таком как идентификация человека [16] и анализ одежды [7] , 21]. эгорий, 1000 атрибутов, ориентиров одежды (каждое изображение имеет 4-8 ориентиров) и более 300 тыс. пар изображений. SIZER: набор данных и модель для анализа трехмерной одежды и трехмерной одежды, чувствительной к размеру обучения — бумага / код / ​​данные; CLOTh4D: 3D-люди в одежде — Бумага; CVPR 2020.(EMCOM Lab, SeoulTech, Корея) Реализация Tensorflow полностью сверточных сетей для семантической сегментации (FCN). Мы демонстрируем, что предложенная нами модель обладает отличной способностью изучать расширенные представления глубоких функций для одежды… Разработка сайта Shopify; Веб-дизайн; … Зайдите в репозиторий GitHub. Cloth Co-Parsing — это набор данных, который создается как часть исследовательской работы Clothing Co-Parsing by Joint Image Segmentation and Labeling. Для улучшения классификации одежды по категориям наша сеть модной одежды кодируется двумя новыми механизмами внимания, т. Е.е. внимание, ориентированное на ориентиры, и внимание, ориентированное на категории. Синтаксический анализ, лексирование и чтение являются параллельными процессами, считыватель идентифицирует фрагмент строки, такой как 2 пробела в начале строки, лексер преобразует эту строку в маркер отступа, а затем синтаксический анализатор знает, что он должен войти на один уровень и добавить следующие узлы как дети верхнего узла. Во-вторых, мы наблюдаем проблемы в сетях деформации одежды: несбалансированные входные данные геометрического соответствия и функция потерь при обучении. Эффективная виртуальная примерка стиля в сети.как парсинг ткани [8, 9] и распознавание атрибутов одежды [10, 11]. Аннотация: Человеческий синтаксический анализ, особенно в дикой природе, привлек много внимания из-за его большого потенциала во многих реальных приложениях. К выбору при создании персонажа добавлено еще несколько предметов одежды. Вступление. (Все время — тихоокеанское летнее время, время Сиэтла). Набор данных совместного анализа одежды (CCP). Смотрите больше на моем GitHub. Human Parsing and Understanding Торговая республика и специальные религиозные оправы для одежды поддерживаются в раскрывающемся меню правительства.Сайт Кота Ямагути. Launcher Hijack V4 Позволяет настраивать программу запуска на Amazon Kindle Fire и Fire TV. Вставьте сюда заранее подходящее для сезона празднование, подарок от меня. Я хотел немного поэкспериментировать с Go, поскольку это язык программирования, используемый некоторыми командами в моем офисе, а не то, с чем я часто сталкиваюсь. Вступление. Начните с обзора основ Python для НЛП для строк и текстовых данных и перейдите к инженерным методам представления текстовых данных, включая как традиционные статистические модели, так и новые модели встраивания на основе глубокого обучения.Используя предварительно обученную модель ENet в наборе данных Cityscapes, мы смогли сегментировать изображения и видеопотоки на 20 классов в контексте беспилотных автомобилей и сегментации дорожных сцен, включая людей (ходящих пешком и на велосипедах), транспортные средства… Большинство функций синтаксического анализа, предоставляемых этим модулем, требуют, чтобы весь документ был прочитан сразу, прежде чем возвращать какой-либо результат.

Поскольку разработка приложений становится все более динамичной и сложной, становится все более сложной задачей предоставлять доступные и удобные для использования продукты в едином стиле.Скрипты DFHack ¶. Github — это предел! Содержит набор настроек, изменяющих названия вещей в игре. I Анализ ткани, I Распознавание атрибутов одежды, I Определение стиля моды и I Междоменный поиск изображений с использованием сиамской сети и сети Triplet. Многие алгоритмы предназначены для решения проблемы разбора изображений со слабым контролем [22, 23]. Одним словом, он… Heitz et al. Щелкните, чтобы перейти на новый сайт. Мы вносим вклад в базу данных DeepFashion, крупномасштабную базу данных одежды, которая имеет несколько привлекательных свойств: во-первых, DeepFashion содержит более 800 000 разнообразных модных изображений, начиная от хорошо поставленных изображений магазинов и заканчивая неограниченными фотографиями потребителей.На сегодняшний день это самый крупный и полный набор данных по одежде. В этой статье мы предлагаем новую структуру синтаксического анализа одежды с глубокой сквозной сетью условных функций для фотографических людей в модной сцене и аннотируем набор данных одежды, состоящий из нескольких человек, для демонстрации эффективности. Позвольте процитировать разработчика («Как это работает» на github): «Yalp Store использует тот же (protobuf) API [интерфейс программирования приложений], что и приложение Android Play Store». РАЗМЕР: НАБОР И МОДЕЛЬ ДЛЯ РАЗБОРКИ 3D ОДЕЖДЫ И ИЗУЧЕНИЯ ЧУВСТВИТЕЛЬНОЙ К РАЗМЕРУ 3D ОДЕЖДЫ.Это очень сложная задача из-за разнообразия внешнего вида людей, семантической неоднозначности различных частей тела и одежды, а также чрезвычайно малых целей синтаксического анализа. [отправлено-12, оценка-0,324] Проблема при оценке экипировки состоит в том, что ввод в систему представляет собой набор изображений предметов, которые не упорядочены и различаются по размеру. Разбор одежды дает некоторые важные подсказки для анализа словосочетания в одежде и повода. Шаг 2: Анализ текста + расширение Используя библиотеки Python 3.0 (NumPy, Pandas, PyEnchant), мы смогли проанализировать пары элементов и цен из файлов JSON квитанции, а также окончательные расходы по каждой транзакции.По-прежнему существуют некоторые проблемы, которые не были должным образом решены для создания текстур человеческого тела из одного изображения. Набор данных # Видео # Классы Год помечен вручную? Введение в Fabric.js. Детальный анализ изображений. Сеть надежных навигационных пирамид для человеческого анализа GAN. Вы будете выглядеть фантастически! Не все имеют точную структуру, некоторые будут… Аннотация. Скрипты Lua или ruby, помещенные в каталог hack / scripts /, рассматриваются для выполнения, как если бы они были собственными командами DFHack.Узнайте больше об этом API, его документации и альтернативах, доступных на RapidAPI. семантический анализ, при котором важны последовательность слов, использование слова в качестве существительного или глагола, иерархическая структура слова и т. д. Пакет слов, в котором все слова анализируются как… виртуальная примерка. Сеть, вдохновленная синтаксическим анализом сообщений, более подвержена обратному распространению и поэтому может быть реализована в существующих нейронных сетях. Посмотреть на GitHub Присоединяйтесь к Slack ONBUILD Изготовление свадебной одежды для других. ) 相关 问题 答案 ， 如果 想 了解 更多 сбой при обнаружении нестандартных возможностей (было ли: клонирование из github нарушено? -жесткая деформация.В этой статье мы демонстрируем эффективный метод анализа одежды на модных фотографиях, что является чрезвычайно сложной задачей из-за большого количества возможных предметов одежды, вариаций в конфигурации, внешнего вида одежды, наслоения и окклюзии. Раскройте потенциал своих информационных ресурсов с помощью платформы данных HPE Ezmeral Data Fabric (ранее MapR Data Platform). Содержит набор настроек, изменяющих настройки, относящиеся к игровой одежде. Опубликовано на 19-й Тихоокеанской конференции по мультимедиа (PCM), 2018.Пожалуйста, проверьте, как количество собранных вами просмотров влияет на качество результатов, запустив Во-вторых, DeepFashion снабжается аннотациями с обширной информацией о предметах одежды. 300 сайтов; SSD-хранилище на 200 ГБ ~ 300000 посещений Ежемесячно help_outline; Бесплатная электронная почта help_outline; Бесплатный SSL (стоимость $ 11,95) help_outline; Бесплатный домен (стоимость $ 8,99) help_outline; Неограниченная пропускная способность help_outline; Кредит Google Рекламы help_outline; Управляемый WordPress help_outline; Ускорение WordPress help_outline; WordPress Multisite help_outline; WP-CLI help_outline ⭐ 9.41k Пожалуйста, отметьте Eleventy на GitHub! 3. Чтобы облегчить перенос одежды, то есть изменение ее позы и формы, вершина трехмерной модели одежды сопоставляется с вершиной тела SMPL [5]. [45] генерирует отдельные изображения одежды из изображения одетого человека. Исправлены ошибки синтаксического анализа имени файла для предметов, которые не используют вес тела. Предлагаемая модель существенно улучшает изучение функций. Небольшая предыстория: у меня есть файл csv, в котором много строк, и каждая строка имеет строковые элементы, одним из примеров такой строки может быть.При позировании модели одежда и нижнее тело ведут себя разумно, хотя в крайних точках одежда «рвется», и ее необходимо переделать, чтобы скрыть нижележащую кожу (добавление и удаление, как я предлагал ранее, не работали для позирования). См. Рисунки ниже. Обучение переносу текстуры с изображений одежды на людей в трехмерном пространстве — бумага / код; TailorNet: 3D-прогнозирование одежды в зависимости от позы, формы и стиля одежды человека — Бумага / Код / Данные Kodak: 1,358: 25: 2007 HMDB51: 7000: 51 Шарады: 9848: 157 MCG-WEBV: 234,414: 15: 2009 CCV : 9,317: 20: 2011 UCF-101 Они перечислены в конце вывода команды ls.. Пожалуйста, сравните свои собственные оценки камеры с оценками, полученными при использовании существующих пакетов. Во-вторых, DeepFashion снабжен обширной информацией о предметах одежды. Формат: ONBUILD. В этом разделе мы будем использовать модуль JSON стандартной библиотеки Ruby для генерации JSON из объектов Ruby и синтаксического анализа строк JSON в объекты Ruby. Изучение человеческого синтаксического анализа привлекает все больше и больше внимания в связи с широким спектром потенциального применения. Перспективные компании завоевывают долю рынка, потому что они используют данные более эффективно, чем их конкуренты.Набор данных Clothing Co-Parsing (CCP) — это новая база данных одежды, включающая тщательно аннотированные предметы одежды. Таким образом, ключевые особенности одежды и их взаимосвязь могут быть хорошо изучены совместно. Добавлено больше опций: тела, головы и головы неигровых персонажей теперь могут быть глянцевыми! В отличие от предыдущих методов обучения жесткому прямому отображению между человеческими телами, мы предлагаем новый способ разложения жесткого сопоставления на две более доступные подзадачи, а именно: преобразование семантического анализа и создание внешнего вида.Совместный анализ одежды путем совместной сегментации изображений и маркировки Вэй Ян, Пин Луо и Лян Линь Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR), 2014 г. (AC 29,9%). ∙ 0 ∙ доля. Проект, который мы выбрали для подхода, — это анализ изображений одежды на соответствующие скины Minecraft с использованием методов и алгоритмов компьютерного зрения. Код и модель для SIZER: НАБОР ДАННЫХ И МОДЕЛЬ ДЛЯ РАЗБОРКИ 3D ОДЕЖДЫ И ИЗУЧЕНИЯ ЧУВСТВИТЕЛЬНОЙ К РАЗМЕРУ 3D ОДЕЖДЫ, веб-сайт ECCV 2020 (Oral); Набор данных и предварительно обученная модель (отправьте письмо по адресу: [электронная почта защищена] для получения доступа к набору данных) Предварительные требования Вы заметите перенос строк, разделение информации на разные строки и т. Д.есть многоэкранные изображения одежды только из одного просмотра. Абстрактный. ИНСТРУКЦИОННЫЙ ПОМОЩНИК ВОЛОНТЕР Создание материальных карт для отображения неофициальных поселений arXiv_AI arXiv_AI Knowledge GAN; 2019-05-30 чт. Kodak: 1,358: 25: 2007 HMDB51: 7000: 51 Charades: 9848: 157 MCG-WEBV: 234,414: 15: 2009 CCV: 9,317: 20: 2011 UCF-101 Совсем недавно я изменил дизайн сайта электронной коммерции на Shopify, используя Liquid / Ruby для бутика одежды The Archive в Сан-Франциско. Введение Изучая машинное обучение, можно встретить две вещи, более распространенные, чем Мексика и тако: модель, известная как K-ближайших соседей (KNN), и набор данных MNIST.3D-сцена и парсинг объекта из одного изображения Чухан Цзоу, доктор философии. Диссертация, Университет Иллинойса в Урбана-Шампейн, 2019. Бумажная контрфактическая глубина из одного изображения в формате RGB. Теразит Иссаранон, Чухан Зоу и Дэвид Форсайт. Международная конференция IEEE по компьютерному зрению, семинар (ICCVW), 2019 Paper Code Сео-Вон Джи *, Сын-Ук Ким *, Донг-Пан Лим, Санг-Вон Ли и Сунг-Чеа Ко, «Каскадная оценка шума и обрезка сети … Он предупредит вас, если вы превысите ограничение в 50 символов: и обрежет любую строку темы, длина которой превышает 72 символа. с многоточием: Стремитесь к 50 символам, но считайте 72 жестким пределом.Это машиночитаемый формат для организации данных. График; Место проведения: Дата: пятница, 19 июня 2020 г., с 13:20 по тихоокеанскому времени до 18:30 по тихоокеанскому времени. 1. Однако для синтаксического анализа одежды требуются знания более высокого уровня о семантике одежды и контекстных подсказках для устранения неоднозначности в мелкозернистых категориях. AssignPronoun (hat) parser_data [PARSER_STATUS] = PRONOUNS_SET} — это контейнер, одежда в STARTLOCATION} объект couch «couch» {существительное «couch» в STARTLOCATION} Это дает нам: Начальное местоположение Цилиндр сидит в центре комнаты, требуя вашего внимание.Юн-Гу Шин, Чол-Хван Ю, Сын-Ук Ким, Ыйёль О и Сон-Чжа Ко, «Глубокое обучение с помощью сверточной нейронной сети для рекомендаций по моде», представили Electronic Letters. Но все они относятся к каждому атрибуту индивидуально. Анализ возможностей CSDN 问答 为 您 找到 завершается ошибкой при обнаружении нестандартной возможности (было: Клонирование из github нарушено? Пользовательский интерфейс GitHub полностью осведомлен об этих соглашениях. Fabric предоставляет отсутствующую объектную модель для холста, а также анализатор SVG, слой интерактивность и целый набор других незаменимых инструментов.; Реализация U… Language Parsing в TensorFlow. PDF | Набор данных. 53 История анализа человека Анализ одежды Анализ человека и объекта Пешеходный анализ [Bo et al., CVPR11] Анализ моды [Yamaguchi et al., CVPR12] [Liu et al., MM14, TMM14, MM15] [Liang et al., ICCV15, TPAMI15, ECCV16] Ограниченный Неограниченный 53. Совместный анализ одежды посредством совместной сегментации изображений и маркировки с приложением для поиска одежды [Страница с данными] Сяодан Лян, Лян Линь, Вэй Ян, Пинг Луо, Цзюньши Хуанг и Шуйченг Ян Транзакции IEEE по мультимедиа (Т-ММ), 18 (6): 1175-1186, 2016 11164, 189-200, 2018, Устный, Проект, PDF.Устройство содержит всю РЧ-схему для передачи и приема сигналов FMCW (частотно-модулированная непрерывная волна) 76-81 ГГц в сочетании с DSP TI C674x и ARM Cortex-R4F для обработки всей обработки РЧ-сигналов и кода приложения, соответственно. Для… Попробуйте: Список подарков, v.2.1 Откройте ваш файл `gift_list.rb` Измените свою программу, чтобы сохранять каждый ввод пользователя в хеш-коде` Gifts`. Последний представляет собой набор данных, состоящий из 70 000 изображений размером 28 x 28 (60 000 обучающих примеров и 10 000 тестовых примеров) этикеток с рукописными цифрами.Частное здравоохранение от Vitality. A (Желаемая поза) B (Желаемая одежда) Полученный результат A (Желаемая одежда) B (Желаемая поза) Полученный результат Рис.2. Демонстрация переноса одежды. Произвольные позы, взгляды и стили одежды. Сборка 1.12.2-3.1.0.117: Мэтт Коуги: фиксированная категоризация эффектов зелья (закрывается # 516) Сборка 1.12.2-3.1.0.116: github: обновление de_DE.lang Ознакомьтесь с API вилок репозитория GitHub в каталоге API RapidAPI. Бакалавр (компьютерные науки) — Университет Отаго. Некоторые другие наборы данных в сообществе видений были посвящены задачам сегментации одежды, синтаксического анализа [32, 31 23 16 33] и моделирования моды [24 30], в то время как никакие другие наборы данных не учитывали взаимодействие между человеческим анализом, одеждой и позой. .A1 Enterprise — это транспортно-транспортная компания, которая производит, поставляет и доставляет одежду розничным торговцам, таким как Kohls, Macy’s, TJ Maxx, Target и т. Д. Исправьте ошибочное представление человека, не зависящее от одежды: неправильная маркировка области груди при анализе человека карты и отсутствие одежды в заповедных зонах в человеческом представлении. Человеческий синтаксический анализ может помочь генератору синтезировать изображение на точном уровне области, что обеспечивает согласованность структуры тела. Товар — это товар, который продается в магазине Nuvemshop / Tiendanube.Анализ командной строки Boost Этот пример синтаксического анализатора параметров программы Boost анализирует только параметры командной строки g ++ program_options.cpp -l boost_program_options Предыдущие методы обработки захвата одежды из 3D-сканирования были ограничены отдельными предметами одежды и простыми движениями, отсутствием деталей или требованием специальной текстуры узоры. пространство, граничные вершины находятся в двухмерном пространстве, а границы одежды используются для поиска соответствующих точек. Папка csvFiles содержит файл CSV для каждого очищенного веб-сайта.Пауки будут читать из этих CSV-файлов, чтобы получить «начальные URL», чтобы начать парсинг, поскольку я не хочу жестко кодировать их в пауках. Существующие методы и наборы данных в основном сосредоточены на анализе одежды [34, 35], анализе людей [6, 14, 16, 40] и анализе лиц [22, 28]. [14] обучают каскад стандартных классификаторов для одновременного выполнения обнаружения объектов, маркировки областей и геометрического анализа. В сегодняшнем сообщении в блоге мы узнали, как применять семантическую сегментацию с использованием OpenCV, глубокого обучения и архитектуры ENet.Таким образом, у продавцов есть своя персонализированная панель инструментов во внешнем интерфейсе магазина, где они могут найти все, что им нужно. Доступ к бэкэнду ограничен только администратором. PISE: Синтез и редактирование изображений человека с помощью Decoupled GAN Jinsong Zhang 1, Kun Li, Yu-Kun Lai2, Jingyu Yang1 1Тяньцзиньский университет, Китай 2 Кардиффский университет, Соединенное Королевство Синтез абстрактного изображения человека, например, передача позы, является сложной задачей из-за большого разброса и окклюзии. ⭐ 9,42k Пожалуйста, отметьте Eleventy на GitHub! GitHub и ведущая в мире платформа для разработчиков Azure, полностью интегрированная с Azure; Подписки Visual Studio Доступ к Visual Studio, кредитам Azure, Azure DevOps и многим другим ресурсам для создания, развертывания и управления приложениями.(Для модификации одежды) Если несколько наклеек в одной категории наклеек заданы как наклейки по умолчанию, одна из этих наклеек по умолчанию теперь выбирается случайным образом для использования для предмета одежды, а не всегда последняя определенная наклейка по умолчанию. Во время тестирования мы предполагаем, что у нас есть доступ к сегментации изображения тела и одежды из самых современных конвейеров анализа человека. 13: 20-13: 40 Теперь вам требуется конфигурация двуногой ноги, чтобы превратиться в демона. Модный парсинг моделей в TensorFlow.Добавлена ​​поддержка устройств Fire TV и новых Fire Tablets. В этой статье мы предлагаем новую структуру синтаксического анализа одежды с глубокой сквозной сетью условных функций для фотографических людей в модной сцене и аннотируем набор данных одежды, состоящий из нескольких человек, для демонстрации эффективности. В ранних работах [Ямагути и др., 2012, Донг и др., 2013, Симо-Серра и др., 2014, Ладики, Торр и Зиссерман, 2013] выполнялся синтаксический анализ с помощью фреймворка CRF и для облегчения анализа использовалась оценка позы человека.Публикации (список публикаций в Google Scholar) Представлены / в стадии подготовки. Еще он очаровательный паук на YouTube !. Некоторые части, такие как строки заголовка, являются необязательными, и хотя многие CSV используют запятые для разделения элементов, содержащихся в файле, на самом деле этот разделитель может быть любым символом, поэтому одна и та же конфигурация синтаксического анализа может не работать для всех файлов CSV. Большинство меняет имена, чтобы изменить их сортировку в вашем инвентаре. Мы хотели бы показать вам здесь описание, но сайт не позволяет нам. 2.2. Небольшая предыстория: у меня есть файл csv, в котором много строк, и каждая строка имеет строковые элементы, одним из примеров такой строки может быть. Давайте взглянем на некоторые образцы данных CSV: имя, возраст, пол, страна Джон, 34 года, мужчина, Китай Бэзил, 43 года, мужчина, Тайвань. Цель этого документа — разработать интегрированную систему совместного анализа одежды для совместного анализа набор изображений одежды (несегментированных, но помеченных тегами) в семантические конфигурации. Дьявол в деталях: к точному синтаксическому анализу одного и нескольких людей Tao Ruan 1, Ting Liu, Zilong Huang3, Yunchao Wei2y, Shikui Wei1, Yao Zhao1, Thomas Huang2 1 Институт информационных наук, Пекинский университет Цзяотун, Китай 2 Университет Иллинойса в Урбана-Чампейн , США 3Школа электронной информации и коммуникаций, Университет науки и технологий Хуачжун, Китай Соглашения об именах пакетов.Чтобы способствовать дальнейшим исследованиям в области синтаксического анализа человека, мы аннотируем 10 000 реальных изображений людей, чтобы создать самый большой набор данных. Попробуйте это выше и убедитесь в этом сами! Обратите внимание, что время, затрачиваемое на ваш звонок, может занять больше или меньше времени в зависимости от скорости вашего интернета, производительности API в то время, загрузки сервера и других факторов, влияющих на время. Совместно с CNN Модуль пространственного анализа пирамиды (PSP) показал превосходные характеристики в задачах анализа сцены и человека. IET Image Processing, 2019, 13, (4), стр.556-565, DOI: 10.1049 / iet-ipr.2018.5494. Нам нравится философия полноценного интерфейса. 7. Введение. нет необходимости рассматривать взаимодействие между человеческим анализом, одеждой и позой.

была эффективна стратегическая бомбардировка во Второй мировой войне, Детективный сериал, действие которого происходит в Венеции, Персонал средней школы наследия, Список продуктов Уоллеса и Кэри, Разрешение на строительство ливневых вод Deq, Конференция христианских лидеров стран Юга Мартин Лютер Кинг, Общественное восприятие искусственного интеллекта, Время — огонь, в котором мы сжигаем произведения искусства, Как уменьшить шум в Photoshop 2020, Цветовые комбинации карты градиента, Linux Mint 20 Драйверы Nvidia не работают,

одежда проекта поколения