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遥感图像的目标检测任务是遥感应用领域的一个研究热点,一直受到广泛的关注。随着遥感图像分辨率的提高,遥感图像中目标的多方向性、目标大纵横比等特点更加明显,这对于已有的方法是一个挑战。针对以上问题,提出了基于单级特征金字塔的图像旋转目标检测模型。设计了单级特征金字塔结构,并结合膨胀卷积组获得目标的多尺度特征;使用分类方法处理旋转框的角度信息,结合DETR的集合预测思想,构造新的边界框回归损失,实现无锚框旋转目标检测;为了减少模型计算量并加快收敛速度,在解码器的交叉注意力上加入权重约束,将全局注意力计算限制在局部范围内。在DOTA数据集上的实验证明,该方法在提升模型检测性能的同时,有效地解决了DETR模型收敛速度慢的问题。 相似文献
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现有的自动化测试和检查工具能够解决一些常规的测试和检查问题,但是对于行业应用软件开发过程的某些个性化测试和检查要求,没有提供很好的支持.因此针对行业应用软件的个性化要求,提出了一种面向行业应用的软件开发检查工具,在通用测试和检查工具的基础上,从代码检查、数据结构检查、接口检查和日志检查4个方面,对系统进行进一步的测试和检查.实验结果表明,该工具能有效地提高软件系统的开发效率和正确性,降低软件系统的开发成本. 相似文献
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目的 近年来,随着我国遥感技术的快速发展,遥感数据呈现出大数据的特点,遥感数据的时效性增强,针对新环境下遥感算法编程语言众多,程序运行和部署环境需求多样,程序的集成和部署困难的问题,提出了一种遥感算法程序快速封装与Docker容器化系统集成架构。方法 该系统架构主要包括:1)遥感算法程序的镜像自动化封装制作;2)镜像的分发管理,达到算法程序镜像的共享;3)遥感信息产品生产流程的容器化编排服务,将相关联的算法程序镜像串联,以满足特定遥感信息产品的生产;4)容器的调度运行,调用镜像,实现特定遥感产品的容器化运行。本文在上述容器化系统集成架构下,以Landsat5数据的NDVI、NDWI信息产品的生产作为容器化生产实例,并同物理机、KVM (kernel-based virtual machine)虚拟机在运行时间、内存占用量、部署效率等性能进行了对比。结果 Docker容器虚拟化环境下的产品生产和物理机环境下在运行时间和内存占用量上几无差别,优于KVM虚拟机。Docker容器虚拟化环境和KVM虚拟机环境下在部署上能够节省大量时间,相比于物理机环境能够提高部署效率。结论 容器化的系统集成方式能够有效解决遥感算法程序集成和部署困难的问题,有利于遥感算法程序的复用和流程的共享,提高系统集成效率,具备较强的遥感数据实时快速处理能力。 相似文献
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