改进R-FCN模型的小尺度行人检测

目的 为了有效解决传统行人检测算法在分辨率低、行人尺寸较小等情境下检测精度低的问题,将基于区域全卷积网络（region-based fully convolutional networks,R-FCN）的目标检测算法引入到行人检测中,提出一种改进R-FCN模型的小尺度行人检测算法。方法 为了使特征提取更加准确,在ResNet-101的conv5阶段中嵌入可变形卷积层,扩大特征图的感受野;为提高小尺寸行人检测精度,在ResNet-101中增加另一条检测路径,对不同尺寸大小的特征图进行感兴趣区域池化;为解决小尺寸行人检测中的误检问题,利用自举策略的非极大值抑制算法代替传统的非极大值抑制算法。结果 在基准数据集Caltech上进行评估,实验表明,改进的R-FCN算法与具有代表性的单阶段检测器（single shot multiBox detector,SSD）算法和两阶段检测器中的Faster R-CNN（region convolutional neural network）算法相比,检测精度分别提高了3.29%和2.78%;在相同ResNet-101基础网络下,检测精度比原始R-FCN算法提高了12.10%。结论 本文提出的改进R-FCN模型,使小尺寸行人检测精度更加准确。相比原始模型,改进的R-FCN模型对行人检测的精确率和召回率有更好的平衡能力,在保证精确率的同时,具有更大的召回率。     

基于频谱空间域特征注意的音乐流派分类算法

为了提升深度卷积神经网络对音乐频谱流派特征的提取效果,提出一种基于频谱空间域特征注意的音乐流派分类算法模型DCNN-SSA。DCNN-SSA模型通过对不同音乐梅尔谱图的流派特征在空间域上进行有效标注,并且改变网络结构,从而在提升特征提取效果的同时确保模型的有效性,进而提升音乐流派分类的准确率。首先,将原始音频信号进行梅尔滤波,以模拟人耳的滤波操作对音乐的音强及节奏变化进行有效过滤,所生成的梅尔谱图进行切割后输入网络;然后,通过深化网络层数、改变卷积结构及增加空间注意力机制对模型在流派特征提取上进行增强;最后,通过在数据集上进行多批次的训练与验证来有效提取并学习音乐流派特征,从而得到可以对音乐流派进行有效分类的模型。在GTZAN数据集上的实验结果表明,基于空间注意的音乐流派分类算法与其他深度学习模型相比,在音乐流派分类准确率和模型收敛效果上有所提高,准确率提升了5.36个百分点～10.44个百分点。     

抓好“贯标”工作 提高市场竞争能力

围绕企业实际,介绍贯标的做法及取得的成果经验,确定了今后的工作重点     

南钢超高功率电弧炉热装铁水的生产实践

本文介绍了超高功率电弧炉实行热装铁水,可有效地降低冶炼电耗、铁合金消耗和钢铁料消耗。对热装方法及工艺进行必要的改进,有关技术经济指标可望获得进一步改善。