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为解决目前基于卷积网络的关键点检测模型无法建模远距离关键点之间关系的问题,提出一种Transformer与CNN(卷积网络)多分支并行的人像关键点检测网络,称为MCTN(multi-branch convolution-Transformer network),其利用Transformer的动态注意力机制建模关键点之间的远距离联系,多分支并行的结构设计使得MCTN包含共享权重、全局信息融合等特点。此外,提出一种新型的Transformer结构,称为Deformer,它可以将注意力权重更快地集中在稀疏且有意义的位置,解决Transformer收敛缓慢的问题;在WFLW、300W、COFW数据集的人像关键点检测实验中,归一化平均误差分别达到4.33%、3.12%、3.15%,实验结果表明,MCTN利用Transformer与CNN多分支并联结构和Deformer结构,性能大幅超越基于卷积网络的关键点检测算法。 相似文献
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针对变换气制碱外冷式碳化塔角阀密封装置中密封元件寿命短、易损坏的原因进行分析,设计出了用硬合金材质作为密封件且带有蒸汽吹堵结构形式的硬密封角阀。改进后的角阀延长了使用寿命,满足了外冷碳化塔生产工艺需要,减少了维修费用和维修工作量,取得了很好的经济效益。 相似文献
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由于新能源系统的广泛加入,系统中的电能质量扰动数量和种类也相应增加,而传统电能质量扰动(PQD)分类方法存在准确率和效率不高的问题,难以适应现有包含高新能源渗透率的电力系统的电能质量管理。因此,提出了一种基于图卷积神经网络(GCNNs)和格拉姆角场(GAF)的电能质量扰动分类方法。首先,对原始的PQD信号进行归一化和极坐标转化处理;然后采用GAF对不同种类的PQD一维信号进行图形化转换,生成包含不同PQD特征的二维图片;最后,采用GCNNs对不同种类的PQD图片进行训练和分类,实现不同PQD的分类。实验部分采用IEEE-39节点系统仿真并模拟不同种类的PQD曲线,对所提方法进行验证。实验结果表明,所提方法可以自动地进行特征的提取和优化,满足PQD识别和分类的高效性和准确性。 相似文献
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为了改善彩色场致发射(FED)显示器的显示质量,分析了彩色FED显示器中存在的显示亮度不均匀、灰度损失和灰度畸变等问题.通过实验测试和理论分析,提出了相应的亮度与灰度的非线性校正方案.将该校正技术应用到彩色FED驱动电路中,使彩色FED图像的亮度均匀性和灰度再现性能得到了较好的改善,同时也增强了图像显示的层次和细节程度. 相似文献