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针对驾驶场景中目标检测卷积神经网络模型检测精度较低的问题,提出一种基于改进RefineDet网络结构的多尺度特征融合目标检测方法。在RefineDet网络结构中嵌入LFIP(Light-weight Featurized Image Pyramid,轻量级特征化的图像金字塔)网络,将LFIP网络生成的多尺度特征图与RefineDet中的ARM(Anchor Refinement Module,锚点框修正模块)输出的主特征图相融合,提升特征层中锚点框初步分类和回归的输出效果,为ODM(Object Detection Module,目标检测模块)模块提供修正的锚点框以便于进一步回归和多类别预测;在RefineDet网络结构中的ODM之后嵌入多分支结构RFB(Receptive Field Block,感受野模块),在检测任务中获得不同尺度的感受野以改善主干网络中提取的特征。将模型中的激活函数替换为带有可学习参数的非线性激活函数PReLU(Parametric Rectified Linear Unit,参数化修正线性单元),加快网络模型的收敛速度;将RefineDet的边界框回归损失函数替换为排斥力损失函数Repulsion Loss,使目标检测中的某预测框更靠近其对应的目标框,并使该预测框远离附近的目标框及预测框,可以提升遮挡情况下目标检测的精度;构建驾驶视觉下的目标检测数据集,共计48 260张,其中38 608张作为训练集,9 652张作为测试集,并在主流的GPU硬件平台进行验证。该方法的mAP为85.59%,优于RefineDet及其他改进算法;FPS为41.7 frame/s,满足驾驶场景目标检测的应用要求。实验结果表明,该方法在检测速度略微下降的情况,能够较好地提升驾驶视觉下的目标检测的精确度,并能够一定程度上解决驾驶视觉下的遮挡目标检测和小目标检测的问题。 相似文献
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一种取代环行器的电路 总被引:1,自引:0,他引:1
环行器广泛用于功率放大器电路等高频和微波电路中,然而在一些特殊情况下,环行器在体积、额定功率、插损、成本等方面存在不足之处.为了避免这些不足,研究了环行器在功率放大器电路中的作用,提出了一种取代环行器的方案,并设计了实际电路进行验证,结果表明该电路能够取代环行器起到保护功率放大器的作用,并且减小了体积,降低了成本,提高了功率放大器的效率. 相似文献
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本文首先介绍了一种实用的发射分集技术——循环延迟分集(CDD),以及其在编码的OFDM(COFDM)系统中的应用;接着给出其系统模型;然后分析该技术在COFDM系统中的性能、参数设置,以及和空时分组码相比较的技术优势;最后介绍了该技术在EBCM CS和M C-CDMA中的应用。 相似文献
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Inrecentyearsthedielectricwaveguidehasattractedmuchattentionbecauseofitsmarvelouspropagationpropertiesformillimeterandsubmillimeterwaves,aswellasforlightwavesandsoon.Asanewtypeofwaveguide,plasmawaveguidehasalsoattractedgreatinterest.Manyscholarshavebee… 相似文献
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