Perceptron for Word Segmentation

本文介绍了一种使用C++实现的词分割方法,包括结构化和非结构化的感知器算法,旨在解决自然语言处理中的词边界识别问题。

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Word Segmentation including structural and nonstructural perceptron using Cpp

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URL: https://github.com/So1ene/Perceptron-For-Word_Segmentation

内容概要:本文档定义了一个名为 `xxx_SCustSuplier_info` 的视图,用于整合和展示客户(Customer)和供应商(Supplier)的相关信息。视图通过连接多个表来获取组织单位、客户账户、站点使用、位置、财务代码组合等数据。对于客户部分,视图选择了与账单相关的记录,并提取了账单客户ID、账单站点ID、客户名称、账户名称、站点代码、状态、付款条款等信息;对于供应商部分,视图选择了有效的供应商及其站点信息,包括供应商ID、供应商名称、供应商编号、状态、付款条款、财务代码组合等。视图还通过外连接确保即使某些字段为空也能显示相关信息。 适合人群:熟悉Oracle ERP系统,尤其是应付账款(AP)和应收账款(AR)模块的数据库管理员或开发人员;需要查询和管理客户及供应商信息的业务分析师。 使用场景及目标:① 数据库管理员可以通过此视图快速查询客户和供应商的基本信息,包括账单信息、财务代码组合等;② 开发人员可以利用此视图进行报表开发或数据迁移;③ 业务分析师可以使用此视图进行数据分析,如信用评估、付款周期分析等。 阅读建议:由于该视图涉及多个表的复杂连接,建议读者先熟悉各个表的结构和关系,特别是 `hz_parties`、`hz_cust_accounts`、`ap_suppliers` 等核心表。此外,注意视图中使用的外连接(如 `gl_code_combinations_kfv` 表的连接),这可能会影响查询结果的完整性。
### Frustum-PointPillars 的具体方法 Frustum-PointPillars 是一种高效的多模态融合算法,它结合了相机和激光雷达的优势,在自动驾驶场景中实现了实例分割任务。该方法的核心在于通过投影的方式将二维图像信息与三维点云数据相结合,从而减少计算复杂度并提升性能。 #### 方法概述 Frustum-PointPillars 将 2D 图像中的感兴趣区域 (ROI) 投影到 3D 点云的空间范围(即 frustum),随后仅对该子集内的点云进行处理[^1]。这种方法显著减少了需要处理的点云数量,同时保留了来自图像的语义信息。以下是其实现的关键部分: 1. **基于图像的目标检测** 使用 CNN 对输入的 RGB 图像进行目标检测,生成一组边界框(bounding boxes)。这些边界框定义了可能包含对象的 ROI 区域[^2]。 2. **Frustum 提取** 利用相机内外参矩阵,将每个 2D 边界框映射至对应的 3D 坐标系下的锥形空间(frustum)。此操作筛选出了与当前目标相关的点云子集。 3. **PointPillars 编码器** PointPillars 是一种高效点云编码方式,采用动态体素化技术将点云划分为固定尺寸的小柱状单元(pillars)。对于提取出的 frustum 数据,应用相同的编码流程以生成 BEV 特征图[^2]。 4. **特征融合与分类** 结合从图像中提取的高级语义特征以及由 PointPillars 得到的几何特征,构建一个多通道特征向量。最终送入全连接层完成类别预测与边界的回归运算[^2]。 --- ### 实现代码示例 以下为 Python 和 PyTorch 下的一个简化版实现框架: ```python import torch from torchvision import models from point_pillars_encoder import PillarEncoder # 自定义或第三方库 class FrustumPointPillars(torch.nn.Module): def __init__(self, num_classes=3): super(FrustumPointPillars, self).__init__() # 加载预训练的图像特征提取模型 self.image_feature_extractor = models.resnet18(pretrained=True) self.image_feature_extractor.fc = torch.nn.Identity() # 移除最后的 FC 层 # 初始化 PointPillars 编码器 self.pillar_encoder = PillarEncoder() # 融合后的分类头 self.classifier_head = torch.nn.Sequential( torch.nn.Linear(512 + 64, 128), # 合并图像特征与点云特征 torch.nn.ReLU(), torch.nn.Dropout(p=0.5), torch.nn.Linear(128, num_classes) ) def forward(self, image, lidar_points, camera_intrinsics, extrinsics): """ :param image: 输入的RGB图像 [batch_size, C, H, W] :param lidar_points: 激光雷达点云 [num_points, 3] :param camera_intrinsics: 相机内参数矩阵 [3, 3] :param extrinsics: 外参数矩阵 [4, 4] """ # Step 1: 图像特征提取 img_features = self.image_feature_extractor(image) # 输出维度取决于 ResNet 配置 # Step 2: 计算 frustums 并过滤点云 frustums = compute_frustums(camera_intrinsics, extrinsics, img_features.shape[-2:]) # 获取 frustum 子集 filtered_lidar_points = filter_points_in_frustums(lidar_points, frustums) # 只保留相关点 # Step 3: PointPillars 编码 pillar_features = self.pillar_encoder(filtered_lidar_points) # Step 4: 特征拼接与分类 combined_features = torch.cat((img_features.flatten(start_dim=1), pillar_features.flatten(start_dim=1)), dim=-1) predictions = self.classifier_head(combined_features) return predictions def compute_frustums(intrinsics, extrinsics, roi_shape): """根据相机内外参及 ROI 形状计算 frustums""" pass # 具体逻辑省略 def filter_points_in_frustums(points, frustums): """筛选位于指定 frustums 中的点云""" pass # 具体逻辑省略 ``` --- ### 性能优化建议 为了进一步提高效率,可以考虑以下几个方面: - **稀疏张量加速**: 在 GPU 上使用稀疏张量表示 pillars,降低内存占用。 - **轻量化网络设计**: 替代标准 ResNet 或 VGG,选用 MobileNet 等更适合嵌入式设备的架构。 - **硬件支持**: 如果部署环境允许,可借助 NVIDIA Jetson AGX Xavier 等专用芯片运行推理过程[^3]。 --- ###
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