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通过语义组件级解析提升草图识别可解释性
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种结构化素描识别网络，通过构建语义组件级别的记忆模块，增强了识别网络的解释能力。实验证明了记忆模块的灵活性和识别网络的解释能力。
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关键要点
- 本文提出了一种结构化素描识别网络。
- 通过构建语义组件级别的记忆模块，增强了识别网络的解释能力。
- 该网络可以处理带有或不带有语义组件标签的素描识别情况。
- 在 SPG 和 SketchIME 数据集上的实验证明了记忆模块的灵活性。
- 实验结果显示识别网络的解释能力得到了提升。
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