基于加权损失函数的多尺度对抗网络图像语义分割算法

针对现有的语义分割算法存在分割结果空间不一致的问题,提出一种基于加权损失函数的多尺度对抗网络语义分割算法。在DeepLab v3基本框架的基础上,引入Pix2pix网络作为生成对抗网络模型,实现多尺度对抗网络语义分割。同时,为增加模型的泛化能力与训练精度,提出将传统的多分类交叉熵损失函数与生成器输出的内容损失函数和鉴别器输出的对抗损失函数相结合,构建加权损失函数。大量定性定量实验结果表明,该算法能够识别并分割细小的物体,其语义分割性能超过现有的深度网络,在保证语义分割空间一致性的同时提高了分割效率。     

强干扰环境中的SF6气体密度控制器温度补偿方法研究

针对SF6气体密度检测速度问题，设计了一款通过软件自动化校验的SF6气体密度控制器，并基于遗传算法优化的径向基神经网络，对压力传感器的温度补偿器进行优化。仿真实验证明，通过遗传算法优化的径向基神经网络，优化求解的速度大大提高，压力传感器经过温度补偿后仿真结果准确，精度较高。应用实验结果表明，设计的SF6气体密度控制器自动校验软件，检测结果准确，检测速度相较于传统人工检测方式，效率大大提高，值得在SF6气体密度检测中被应用推广。