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1.
空洞空间金字塔池化(ASPP)在深度学习各种任务中均有应用,传统ASPP模块只考虑了提升卷积感受视野,但ASPP中的每次空洞卷积选取的像素点分散,会丢失大量像素点间的信息,而深度估计属于密集预测任务。针对ASPP模块这一弊端提出了一种动态密集的DSPP模块。该模块用一种动态卷积代替空洞卷积,结合ASPP的思想,采用不同大小的卷积尺寸,并结合通道注意力充分利用每一层的特征,解决了ASPP丢失信息的问题,与ASPP相比在大大减小模块参数量的前提下,提升了整体模型的准确率。在NYU Depth v2数据集上与主流算法相比深度图在均方根误差(RMSE)上降低了12.5%,到0.407,并且准确率(δ<1.25)提高了3.4%,达到0.875,验证了算法的有效性。 相似文献
3.
通过35CrMnSiA难加工材料切削加工试验,分析进给量f,切削深度ap以及切削速度vc的对切屑变形率的影响规律,对试验结果进行多元线性回归分析,建立切屑变形与进给量的f,切削深度ap以及切削速度vc的经验公式,并在显微条件下研究加工参数对切屑形貌的影响。研究结果表明:35CrMnSiA加工切屑呈锯齿形,属于挤裂切屑;随着切削深度ap的增加,变形率的增加趋势在逐步减少;试验所获得的数学模型具有参考价值和实际加工指导意义。 相似文献
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