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对于低等级的计算机视觉任务来说,图像去雨一直是一个热点问题.由于图像中雨线的密度不均一,导致单张图片中去雨成为极富有挑战性的问题.针对目标图像重点关注的两个部分:图像的整体结构和图像的细节,本文提出一种新颖的多流特征融合的卷积神经网络算法,通过多样的网络框架呈现优越的性能.该网络算法采用三条分支网络提取复杂多向的雨线特征,并运用级联的方式特征融合,通过与原图像结合去除有雨图的雨线,再经过细节加强网络获得高质量的无雨图.在合成的数据集以及真实雨图集下的去雨性能表明,所提出的算法与现有的基于深度学习的去雨算法相比,能够在去除雨线的同时保留更多的细节,保证了图片的质量. 相似文献
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YOLOx-Darknet53是以YOLOv3为基准增加各种技巧(trick)升级改进的检测网络, 但其仍然是以Darknet53为特征提取骨干网络(backbone), 因此网络的特征提取能力仍有欠缺. 本文依据CoTNet中的注意力机制改进得到CoA (contextual attention)模块, 并将其替代YOLOx骨干网络残差块里的3×3卷积, 得到融合注意力后的新残差块, 加强了骨干网络的特征提取能力, 并在Pascal VOC2007数据集上进行对比实验, 融合CoA模块的网络比原网络的平均精度均值AP@[.5:.95]高1.4, AP@0.5高1.4; 在改进骨干网络后的YOLOx检测头前加入无参3D注意力模块, 得到最终改进的检测网络, 进行上述对比实验, 结果表明比原网络的AP@[.5:.95]高1.6, AP@0.5高1.5. 因此, 改进后的网络比原网络检测更加精准, 在工业应用中能达到更好的检测效果. 相似文献
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为实现对教室光源的控制,达到节能的目的,采用脉宽调制技术和数字信号处理技术,设计一种以 MSP430F149单片机为核心控制器的教室节能系统。通过光照强度传感器、DHT11温湿度传感器、热释电红外传感器采集教室的信息,设计的系统成本低、实用性强。测试结果表明,系统能根据教室的实际情况,科学合理地控制用电设备,达到节能要求。 相似文献
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