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基于结构化预测的联合抽取方法,最早出现在17年论文《Jointextractionofentitiesandrelationsbasedonanoveltaggingscheme》中,这篇论文用一个统一的序列标注框架抽取实体关系,如上图所示:直接以关系标签进行BIOES标注,subject实体序号为1,object实体序号为2。
mAP:meanAveragePrecision,即各类别AP的平均值.AP:PR曲线下面积,后文会详细讲解.PR曲线:Precision-Recall曲线.Precision:TP/(TP+FP)Recall:TP/(TP+FN)TP:IoU>0.5的检测框数量(同一GroundTruth只计算一次).FP:IoU<=0.5的检测框,或者是检测到同一个GT的多余检测框的数量.…
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论文提出了一个纯粹基于点的框架,用于联合人群计数和个体定位。对于这个框架,论文提出了一个新的度量标准,称为密度归一化平均精度(densityNormalizedAveragePrecision--nAP),而不是仅仅报告图像级别的绝对计数误差,以提供更全面和更精确的性能评估。
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2)利用1,3,5-triformylphloroglucinol(Tp)和melamine(MA)了内嵌有C3N4构建模块的COF,将其作为一种高效可见光响应型无金属光催化剂。该材料将促发光催化性能的三个因素巧妙地整合到COF骨架中,其中三嗪单元作为光活性中心,环酮单元作为吸电子基团,共轭结构作为光电子转移平台。
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