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1.
针对目前大多数人脸识别算法参数多、计算量大,难以部署到移动端和嵌入式设备中的问题,提出了一种基于改进MobileFaceNet的人脸识别方法。通过对MobileFaceNet模型结构的调整,将bottleneck模块优化为sandglass模块,改良深度卷积和逐点卷积的相对位置,适当增大sandglass模块的输出通道数,从而减少特征压缩时的信息丢失,增强人脸空间特征的提取。实验结果表明:改进后的方法在LFW测试数据集上准确率达99.15%,模型大小和计算量分别仅为原算法的61%和45%,验证了所提方法的有效性。  相似文献   
2.
Recent generative adversarial networks (GANs) have yielded remarkable performance in face image synthesis. GAN inversion embeds an image into the latent space of a pretrained generator, enabling it to be used for real face manipulation. However, current inversion approaches for real faces suffer the dilemma of initialization collapse and identity loss. In this paper, we propose a hierarchical GAN inversion for real faces with identity preservation based on mutual information maximization. We first use a facial domain guaranteed initialization to avoid the initialization collapse. Furthermore, we prove that maximizing the mutual information between inverted faces and their identities is equivalent to minimizing the distance between identity features from inverted and original faces. Optimization for real face inversion with identity preservation is implemented on this mutual information-maximizing constraint. Extensive experimental results show that our approach outperforms state-of-the-art solutions for inverting and editing real faces, particularly in terms of face identity preservation.  相似文献   
3.
Retrieving 3D shapes with 2D images has become a popular research area nowadays, and a great deal of work has been devoted to reducing the discrepancy between 3D shapes and 2D images to improve retrieval performance. However, most approaches ignore the semantic information and decision boundaries of the two domains, and cannot achieve both domain alignment and category alignment in one module. In this paper, a novel Collaborative Distribution Alignment (CDA) model is developed to address the above existing challenges. Specifically, we first adopt a dual-stream CNN, following a similarity guided constraint module, to generate discriminative embeddings for input 2D images and 3D shapes (described as multiple views). Subsequently, we explicitly introduce a joint domain-class alignment module to dynamically learn a class-discriminative and domain-agnostic feature space, which can narrow the distance between 2D image and 3D shape instances of the same underlying category, while pushing apart the instances from different categories. Furthermore, we apply a decision boundary refinement module to avoid generating class-ambiguity embeddings by dynamically adjusting inconsistencies between two discriminators. Extensive experiments and evaluations on two challenging benchmarks, MI3DOR and MI3DOR-2, demonstrate the superiority of the proposed CDA method for 2D image-based 3D shape retrieval task.  相似文献   
4.
Sandstorm is a meteorological phenomenon common in arid and semi-arid regions. A sandstorm can carry large volumes of sand unexpectedly, which leads to severe color deviations and significantly degraded visibility when an image is taken in such a scenario. However, existing image enhancement methods cannot enhance sandstorm images well due to the challenging degradations and the scarcity of sandstorm training data. In this paper, we propose a Transformer with rotary position embedding to perform sandstorm image enhancement via building multi-scale and multi-patch dependencies. Our key insights in this work are 1) a multi-scale Transformer can globally eliminate the color deviations of sandstorm images via aggregating global information, 2) a multi-patch Transformer can recover local details well via learning the spatial variant degradations, and 3) a U-shape Transformer with rotary position embedding as the core unit of multi-scale and multi-patch Transformer can effectively build the long-range dependencies. We also contribute a real-world Sandstorm Image Enhancement (SIE) dataset including 1,400 sandstorm images with different degrees of degradations and various scenes. Experiments performed on synthetic images and real-world sandstorm images demonstrate that our proposed method not only obtains visually pleasing results but also outperforms state-of-the-art methods qualitatively and quantitatively.  相似文献   
5.
黄建业  刘冰倩  廖飞龙  刘恒旺  林锐 《中州煤炭》2022,(2):241-246,256
为降低主动配电网运行网损与成本,提升其分布式电源消纳能力,研究了基于边缘计算的主动配电网功率自动补偿方法。设计包含终端设备层、边缘计算层、信息管理层与云计算层的主动配电网自动管理平台,实时监控主动配电网各设备的运行状况,运用边云协作模式实现平台对设备信息数据的采集、存储及预处理,并结合最低线路总网损目标函数,由云计算层建立双层规划主动配电网功率自动补偿模型,通过边缘计算层运算该模型后,完成主动配电网功率自动补偿。实例分析结果表明,该方法可有效降低主动配电网的总线路损耗,提升其运行的经济性,改善分布式电源消纳水平,运算的收敛性能好、精度与效率较高,CPU消耗量低,可保障主动配电网的低成本与安全稳定运行。  相似文献   
6.
朱力  李成  郭龙  刘云鹏  史炯 《中州煤炭》2022,(4):211-215,221
随着城市的快速发展,城市配电系统也进行了快速的扩展。空间负荷预测研究可以指导电力系统的管理与调度,并且其准确性会影响到方案的合理性。首先分析并总结了常用空间负荷预测方法的特点,然后提出了GCN-GRU时空负荷预测模型。GCN-GRU模型充分利用图神经网络在网络拓扑数据方面的优势以及GRU在时间序列建模方面的优势,对电网进行建模,考虑了负荷的空间特性和时间特性,并将影响负荷的因素转换为特征向量进行算法训练,提高了负荷预测的准确度。最后以湖北省某市区电网为研究对象,证明了该方法的有效性。  相似文献   
7.
夏敏浩  赵万剑  王骏 《中州煤炭》2022,(7):189-194,200
为了提高配电网差异化节能降耗效果,解决现有潜力评估方法存在的应用性能差的问题,提出碳中和背景下配电网差异化节能降耗潜力优化评估方法。根据配电网的空间结构,构建相应的等值电路模型。在该模型下,从设备损耗和运行附加损耗2个方面计算配电网的损耗量。根据损耗量计算结果,确定配电网差异化碳中和节能降耗方式。从静态和动态2个角度设置潜力评估指标,通过指标数据处理、指标权重求解等步骤,得出配电网差异化节能降耗潜力的综合量化评估结果。将设计潜力评估方法应用到配电网的差异化节能降耗改造工作中,能够有效降低配电网的实际线损量、降低区域损耗费用,并具有较高的应用价值。  相似文献   
8.
针对神经网络模型可以基于现有数据快速准确地预测风力机翼型的气动性能,但大量学习样本的构建需要较高的时间成本的问题,建立基于小样本集的风力机翼型神经网络模型,提出了多约束条件下的翼型气动性能优化设计方法,解决了训练数据过少所造成的学习不充分问题。基于建立的优化设计模型,应用粒子群算法完成了NACA4415翼型的优化设计,将新翼型与原始翼型进行气动特性对比分析。结果表明:新翼型在主要工作攻角范围内最大升力系数提高了6.96%,最大升阻比提高了7.37%,气动性能明显改善;该方法的优化效率远远高于传统方法,从而验证了该方法的可行性。  相似文献   
9.
以金桥煤矿4303工作面为例,采用网络并行电法对工作面煤层顶、底板含水层(体)富水性进行探测,获得该工作面的视电阻率剖面图,圈定其低阻异常区,并对圈定的异常区位置进行钻探验证,验证低阻异常区的富水情况,查明探测范围内的水文地质情况,为工作面安全回采提供依据。  相似文献   
10.
稀土是先进装备制造业、新能源、新兴产业和众多武器系统等不可或缺的原材料。中美两国在稀土生产和加工方面存在非对称的依赖关系。本文利用复杂网络识别中美两国在国际稀土市场中竞合关系的演化过程,并构建指标从稀土资源的市场集中度,生产国的供应能力和意愿三个方面对未来中国可能面临的稀土供应风险进行识别和量化,以期在中美资源博弈中,为中国制定应对措施提供参考。结果表明,中美两国在国际稀土市场的竞合关系具有时变特征,当中国从外部获取资源维持市场优势的时候,将面临潜在的供应风险。从市场集中度来看,中国对稀土市场的影响力不断下降;从供应能力来看,中国的前两大供应国的供应能力偏弱;从供应意愿来看,中国的主要稀土贸易伙伴具有较大的断供可能。  相似文献   
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