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目前网络上的服装图像数量增长迅猛,对于大量服装图像实现智能分类的需求日益增加。将基于区域的全卷积网络(Region-Based Fully Convolutional Networks,R-FCN)引入到服装图像识别中,针对服装图像分类中网络训练时间长、形变服装图像识别率低的问题,提出一种新颖的改进框架HSR-FCN。新框架将R-FCN中的区域建议网络和HyperNet网络相融合,改变图片特征学习方式,使得HSR-FCN可以在更短的训练时间内达到更高的准确率。在模型中引入了空间转换网络,对输入服装图像和特征图进行了空间变换及对齐,加强了对多角度服装和形变服装的特征学习。实验结果表明,改进后的HSR-FCN模型有效地加强了对形变服装图像的学习,且在训练时间更短的情况下,比原来的网络模型R-FCN平均准确率提高了大约3个百分点,达到96.69%。 相似文献
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针对高可靠度机载多余度EWIS各组成部分寿命服从指数分布但参数未知的情况,提出采用无失效数据可靠度分析方法评估EWIS的可靠度水平。通过Monte-Carlo仿真方法对连接形式为“先并联、后串联”EWIS各组成部分寿命进行抽样,利用“最小最大值”方法获得系统寿命的抽样值,用概率纸检验法初步判断EWIS寿命是否服从威布尔分布,再用Pearson拟合优度检验法判断EWIS寿命是否服从威布尔分布。结合无故障飞行时间的样本值与EWIS寿命服从威布尔分布的假设,采用无失效数据分析方法评估EWIS的可靠度水平。研究方法对机载多余度EWIS无失效数据可靠度分析有一定的贡献。 相似文献
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DNAN及TNT基熔铸炸药综合性能比较 总被引:1,自引:1,他引:0
为了对比载体炸药2,4,6-三硝基甲苯(TNT)和2,4-二硝基苯甲醚(DNAN)、以及以它们为基的熔铸炸药的综合性能,系统研究了DNAN和TNT、以及DNAN/HMX(20/80)和TNT/HMX(25/75)熔铸炸药的流变、能量、安全、以及力学等性能。结果表明:载体炸药DNAN(6.87 m Pa·s)的粘度低于TNT(9.05 mPa·s),DNAN/HMX熔铸体系的极限固含量(约80%)高于TNT/HMX熔铸体系(约75%);DNAN/HMX(20/80)和TNT/HMX(25/75)熔铸炸药的爆速分别为8336 m·s~(-1)和8452 m·s~(-1),爆压分别为31.03 GPa和31.44 GPa;在1 K·min~(-1)的慢速烤燃条件下,DNAN/HMX(20/80)和TNT/HMX(25/75)熔铸炸药的响应等级分别为燃烧反应和爆炸反应;在4.51GPa的冲击波入射压力条件下,TNT/HMX(25/75)在8~12 mm内达到完全爆轰,而DNAN/HMX(20/80)在12 mm内未能达到完全爆轰;DNAN/HMX(20/80)的抗拉和抗压强度均大于TNT/HMX(25/75)。因此可以得出结论,在能量性能基本持平的情况下,DNAN/HMX(20/80)熔铸炸药的安全及力学性能优于TNT/HMX(25/75)熔铸炸药。 相似文献