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密集场景下小目标的高效精确检测是目标检测领域的关键问题。为了解决环境的多样性和小目标自身复杂性存在着特征难以提取、检测精度低等问题,提出一种面向密集场景结合TC YOLOX的小目标检测方法。首先,通过在CSPNet中引入Transformer Encode模块,不断更新目标权重实现增强目标特征信息,提高网络的特征提取能力;其次,在特征金字塔网络中增加卷积注意力机制模块,关注重要特征并抑制不必要特征,提高不同尺度目标的检测准确度;然后,采用CIoU代替IoU作为回归损失函数,使得模型训练过程中网络收敛更快,性能更好;最后在PASCAL VOC 2007数据集上验证。实验结果表明,所设计的TC YOLOX模型能够有效的检测出多样化场景中正常、密集、稀疏、黑暗条件下的小目标物体,mAP和检测速度可以达到946%和38 fps,与原始模型相比提升了109%和1 fps,对多种密集场景下的小目标检测任务均具有较好的适用性。 相似文献
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1概述 黑河西沟水电厂位于黑龙江省黑河市境内黑龙江支流公别拉河下游,总装机36MW,是黑龙江省北部电网装机最大的调峰电厂,在电网中担任调峰、事故调频及备用的作用,年平均发电量1亿2千kW.h。电厂1991年并网发电,1998年开始进行一系列的设备改造到2002年基本上完成了综合自动化改造,实现了计算机监控;其中自动化元件改造成为改造过程中的重点。 相似文献
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本文通过对及浓度计算步骤的剖析,解析了配制药剂和稀释样品中去离子水微量硬度的传递和影响,并用实测加以印证。 相似文献
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针对不同光照条件下的小目标交通标志检测存在的不易检测、错检等问题,提出了一种融合坐标注意力机制和双向加权特征金字塔(BiFPN)的YOLOv5s交通标志检测方法。首先,在特征提取网络中融入坐标注意力机制,提升网络对重要特征的关注程度,增加模型在不同光照条件下的检测能力;其次,在特征融合网络中使用BiFPN,提升模型的特征融合能力,改善对小目标交通标志的检测能力;最后,考虑到真实框与预测框之间的方向匹配问题,将CIoU损失函数改为SIoU损失函数,进一步提升模型的检测性能。在GTSDB数据集上进行验证,与原始模型相比,平均精度均值(mAP)提升了3.9%,推理时间为2.5 ms,能够达到实时检测的标准。 相似文献
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加速大数据聚类K-means算法的改进 总被引:1,自引:0,他引:1
为有效处理大规模数据聚类的问题,提出一种先抽样再用最大最小距离进行K-means并行化聚类的方法。基于抽样的方法避免了聚类陷入局部解中,基于最大最小距离法使得初始聚类中心趋于最优化。大量实验结果表明,无论是在单机环境还是集群环境下,该方法受初始聚类中心的影响降低,提高了聚类的准确性,减少了聚类的迭代次数,降低了聚类的时间。 相似文献
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前言贯彻落实科学发展观,转变发展方式,立足市场需求开发安全、环保、节能、经济的新型建筑材料是建材工业发展的基本原则。大力发展集防火、抗震、环保、保温、防水、降噪、装饰等多种功能于一体的新型建筑墙体和屋面材料是行业发展当务之急。微孔轻质混凝土断热节能复合砌块,符合国家产业政策, 相似文献