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前列腺超声图像在临床中的准确分割对于后续诊断具有重要的影响,而当前已有研究结论无法精确分割各个部分。提出了一种基于点分布模型和流形学习的双态形状重构的方法,并对前列腺超声图像进行分割:通过随机森林指示隐态表达进行目标初定位;改进边界算子以改善粗分割准确性;使用显态表达与噪声部分相邻的部分灰度显著点来进行插值计算,从而恢复整体形状。该分割方式不仅减少了数据计算量,还增加了分割可靠性。实验表明,该方法的DSC指标为97.38%,mIoU指标为95.24%,精度强于当前热门分割神经网络。 相似文献
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虚拟机技术作为云计算的重要技术之一,近年来得到广泛关注,但是由于虚拟机管理层的存在,导致语义鸿沟,使得实时应用程序、并发程序等在虚拟机上的运行性能受到影响。分析和研究了Xen虚拟机管理器的Credit调度算法,针对其在并发调度和软实时调度方面存在的不足,提出了改进调度算法,实现了算法的调度器原型。新的调度算法对软实时虚拟机进行Credit比例预分配,采用动态调度时间片机制,以non-work-conserving方式实现软实时任务周期调度,保障调度周期满足运行周期要求。通过区分并发和非并发软实时虚拟机,采取不同的调度策略,在满足资源利用率的基础上,确保实时任务的顺利运行。测试结果表明,该调度算法在对并发和非并发软实时任务调度上,具有良好的表现,较好满足了软实时应用调度需求。 相似文献
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基于FPGA设计的Buck-Boost型静止电压稳定优化器,直接串联于市电与敏感负荷之间,当供电电压发生电压骤升或骤降时,可快速稳定电压,确保敏感负荷不受影响;采用前端整流装置代替固定储能装置可获取更长的故障穿越时间,采用单同步旋转坐标系软件锁相环(SSR F-SPLL)技术实现电网电压同步,而采用电压双闭环控制技术改善了系统的响应速度:试验结果表明,该装置能快速稳定电压骤升骤降,并能较好地抑制谐波. 相似文献
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针对无人机航拍时拍摄的对象大小不一、种类繁杂且容易被建筑遮挡等问题,提出了一种基于YOLOv5s的无人机目标检测改进算法VA-YOLO。在已有的主干网络中添加CA注意力机制模块,扩大检测区域,获得更准确的位置信息;针对检测小目标时尺度不一导致语义丢失的问题,添加小目标检测层与BiFPN结构,加深浅层语义与深层语义结合,以此丰富对检测目标的语义信息;使用损失函数Varifocal loss与EIoU,改善模型对小目标检测的准确性。实验结果表明,在VisDrone2019-DET数据集上,该算法的平均检测精度(mean Average Precision, mAP)达到了39.01%,相比YOLOv5s提高了6.26%。 相似文献
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针对地理空间遥感图像中检测目标存在多尺度特性、形态多变以及小目标判别特征过少等造成检测识别精度不高的问题,提出了基于多尺度下遥感小目标多头注意力检测算法YOLO-StrVB。对网络结构进行重构,搭建多尺度网络模型,增加目标检测层,提高特征提取网络下遥感小目标模型不同尺度下的检测能力;加入双向特征金字塔网络(Bi-FPN)进行多尺度特征融合,提高双向跨尺度连接和加权特征融合;在YOLOv5网络末端融合Swin Transformer多头注意力机制块,提升感受野适应目标识别任务的多尺度融合关系,优化主干网络;使用Varifocal loss对网络进行训练,提升遥感密集检测小目标的存在置信度和定位精度,并选用CIoU作为边界框回归的损失函数,提高感知分类得分(IACS)的边框回归精度。通过在遥感目标数据集NWPU VHR-10上的实验验证,对比YOLOv5原模型的mAP提高了3.05个百分点,能有效提高小目标的检测精度,达到了对地理空间遥感图像中小目标检测的鲁棒性。 相似文献
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面向复杂多变的遥感场景下目标检测易受干扰的问题,提出了结合自校准模块和D_Triplet Attention的任意方向目标检测模型SD-Centernet。该方法在网络结构中引入旋转角度,为检测框提供角度信息。在Dlanet特征提取网络中引入self-Calibrated模块,通过自适应校准操作融合来自两个不同空间尺度的信息,增大输出特征的感受野。同时为了加强图像局部信息的聚焦,引入D_Triplet Attention,更好的解决了跨维度交互问题。SD-Centernet在HRSC-2016数据集上的检测精度达到86.25%,检测速度达到14.9帧/秒,有效提高了遥感航拍中多方位目标的检测效果。 相似文献
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深度卷积神经网络能够解决复杂的计算机视觉问题,被广泛应用于图像识别任务中。在基于深度卷积神经网络的图像识别过程中,增加网络的深度和宽度能够产生丰富的特征信息,使用多尺度分割方法能够有效减少冗余的特征信息。然而,增加网络的深度和进行多尺度分割都会影响识别速度。如何在保证精度的同时提高识别速度,成为设计高效网络的关键问题。通过增加网络宽度的方法对ResNet残差网络进行改进,在保证精度的基础上提升识别速度。使用ResNet-D中的残差结构并减少网络长度,得到长度只有7层的残差网络,同时对HS-ResNet中的多尺度分割方法进行优化,只保留最后一次连接合并操作,得到图像识别残差网络SSRNet。在CIFAR 10和CIFAR 100数据集上的实验结果显示,SSRNet速度最高较ResNet网络提升7倍多,同时错误率最高下降8.81%,表明缩短网络长度可大幅加快图像识别速度,同时结合多尺度分割方法能够有效提升识别精度。 相似文献
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