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目的针对卷积神经网络在RGB-D(彩色-深度)图像中进行语义分割任务时模型参数量大且分割精度不高的问题,提出一种融合高效通道注意力机制的轻量级语义分割网络。方法文中网络基于RefineNet,利用深度可分离卷积(Depthwiseseparableconvolution)来轻量化网络模型,并在编码网络和解码网络中分别融合高效的通道注意力机制。首先RGB-D图像通过带有通道注意力机制的编码器网络,分别对RGB图像和深度图像进行特征提取;然后经过融合模块将2种特征进行多维度融合;最后融合特征经过轻量化的解码器网络得到分割结果,并与RefineNet等6种网络的分割结果进行对比分析。结果对提出的算法在语义分割网络常用公开数据集上进行了实验,实验结果显示文中网络模型参数为90.41 MB,且平均交并比(mIoU)比RefineNet网络提高了1.7%,达到了45.3%。结论实验结果表明,文中网络在参数量大幅减少的情况下还能提高了语义分割精度。 相似文献
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单轴旋转捷联惯性导航系统误差分析与转位方案研究 总被引:1,自引:1,他引:0
对单轴旋转捷联惯性导航系统误差调制原理与旋转方案进行研究,分析了单轴旋转调制对各项误差的补偿作用。给出单向连续旋转、大于360°两位置正反转停、小于360°四位置正反转停的3种转动方案,对其中2种转位方案在摇摆状态下进行了长时间导航仿真。仿真结果表明,两位置转停方案与四位置转停方案的长时间导航定位精度相当。结合工程实际,优选四位置转停方案,在自行研制的四位置转停单轴旋转捷联惯性导航系统上进行转台摇摆和车载环境验证试验验证,结果能够满足系统初始设计指标,具有工程参考价值。 相似文献
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提出了一种基于视网膜皮层理论和颜色视觉理论分层色彩校正算法:引入颜色视觉理论中的三色学说进行全局分类,使用广义高斯混合模型计算全局系数;简化分层色彩校正模型减少计算量;引用retinex理论对三通道分别进行处理,进行高光区域提取;使用对立学说进行色差计算,根据色度距离和空间距离设置系数权重,并根据系数校正像素;采用分层色彩校正模型整合图像。所提算法融合了颜色视觉理论和视网膜皮层理论,对现有的分层色彩校正进行了进一步的改进。实验验证该算法在模拟人类视觉系统色彩恒常性方面具有很好的合理性和实用性,实验表明该算法对非均匀多光源色偏图像有很好的校正效果。 相似文献
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对日光温室的6个葡萄品种结果母枝的粗度、芽位萌发的新梢与孕穗率的关系进行了研究。结果表明,攀金和着色香以结果母枝粗度在0.81~1.3 cm时,母枝上的结果枝比率及新梢结果系数均较高,粗度小于0.8 cm时,抽生的结果新梢少,大于1.31 cm时,孕穗率又降低;乍娜、维多利亚和白峰结果母枝粗度在0.8~1.4 cm时母枝上的新梢结果枝比率达50%~100%,新梢结果系数为1.46~1.85;红地球葡萄结果母枝粗度小于0.7 cm,其上抽生的新梢不能孕穗,大于1.4 cm时,孕穗率又降低,母枝粗度在0.9~1.3 cm时,5~8节芽位上抽生的新梢结果性能较好,新梢结果系数为0.986~1.318。 相似文献