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目前大部分图像去雾算法只在一种或几种均匀雾图数据集中有较好的表现,对于不同风格或非均匀雾图数据集去雾效果较差,同时算法在实际应用中会因模型泛化能力差导致模型场景受限。针对上述情况,该文提出一种基于迁移学习的卷积神经网络(CNN)用于解决去雾算法中非均匀雾图处理效果不佳和模型泛化能力差等问题。首先,该文使用ImageNet预训练的模型参数作为迁移学习模型的初始参数,以加速模型训练收敛速度。其次,主干网络模型由3个子网组成:残差特征子网络、局部特征提取子网络和整体特征提取子网络。3子网结合以保证模型可从整体和局部两个方面进行特征提取,在现实雾场景(浓雾、非均匀雾)中获得较好的去雾效果。该文在模型训练效率、去雾质量和雾图场景选择灵活性3个方面进行了研究和改进,为衡量模型性能,模型选择在去雾难度较大的非均匀雾图数据集NTIRE2020和NTIRE2021上进行定量与定性实验。实验结果证明3子网模型在图像主观和客观评价指标两个方面都取得了较好的效果。该文模型改善了算法泛化性能差和小数据集难以进行模型训练的问题,可将该文成果广泛应用于小规模数据集和多变场景图像的去雾工作中。 相似文献
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超宽带天线是宽带电子系统中的关键部件。本文开展了折叠缝隙对数周期天线的电磁仿真和性能实验研究。根据对数周期偶极子天线的基本原理,设计了共面波导馈电的折叠缝隙对数周期天线。采用在折叠缝隙对数周期天线的折叠缝隙单元中加载相位槽的方法,进一步改善了天线低频端的驻波特性。对相位槽加载的折叠缝隙对数周期天线进行加工测试,测试结果表明在2 GHz~18 GHz的阻抗带宽内,驻波比小于3.5,与仿真结果吻合良好。设计了基于相位槽加载的共形LPFSA,给出了具体的仿真结果。本文的研究工作为该天线的实际应用提供了技术参考。 相似文献
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PLC(可编程控制器)应用技术,是高职院校一门集知识和技能于一体实践性很强的课程,在教学过程中如何提高其教学效率,是我们教师应该探讨的课题。主要探讨在高等职业教育的PLC应用技术教学中如何提高课堂效率。 相似文献
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成像雷达具有全天时、全天候、远距离、高分辨对地观测的能力,使得雷达系统具有对观测区域进行成像和解译的能力。利用先进信号处理技术实现实时高分辨成像以满足图像解译的需求是雷达成像技术研究的重要目的和意义。随着深度学习的迅速兴起,深度学习网络在逆问题求解中得到广泛应用,也为提升成像质量和成像效率提供新的求解思路。本文基于雷达成像数学模型将雷达成像问题建模为成像逆问题,从逆问题求解的角度分析了基于深度学习的雷达成像方法的可行性。并综述了近年来雷达深度学习技术在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)、逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)、SAR运动目标成像等雷达成像领域的研究现状,在此基础上探讨了目前面临的亟待解决的问题,并对未来发展方向进行了展望。 相似文献
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研究一类由G?布朗运动驱动的时滞神经网络(G?DNN)的稳定性问题. 实际中噪声并不总是服从正态分布,为更好地描述实际情形,采用G?布朗运动来描述噪声,分析G?布朗运动噪声的离散观测值对时滞神经网络稳定性的影响. 针对指数稳定的时滞神经网络,引入由G?布朗运动驱动的随机噪声,并利用G?随机分析理论、Gronwall不等式、Borel-Cantelli引理等,给出随机噪声强度的上界,使得在噪声强度少于该上界的情形下随机时滞递归神经网络的稳定速度大于原来神经网络的稳定速度. 进一步分析噪声在离散的情形下随机时滞递归神经网络的稳定性问题. 借助G?It?公式、放缩技巧及一些基本不等式,得到能进一步加快随机时滞递归神经网络指数稳定速度的噪声离散步长的上界. 通过实例验证了理论结果的有效性. 相似文献
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冷却温度对AH36钢连铸坯热延展性的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
连铸坯角部横向裂纹是连续铸钢过程中经常出现的缺陷,直接影响钢材质量和生产成本.以 AH36钢为研究对象,采用 Gleeble-3800热模拟机模拟连铸坯冷却制度对连铸坯的影响.借助金相显微镜对断口微观组织进行分析表征,研究不同冷却温度下试样的热延展性,明确冷却温度对连铸坯角部横裂纹的影响.结果表明:以10℃/s 的冷速冷却至650℃后,回温至Ac3温度以上随后再缓慢冷却至825℃时的试样断面收缩率为67.02%,并且微观组织均匀,晶粒细小.热循环冷却制度能够有效提高连铸坯表面热延展性,降低裂纹敏感性,消除角部裂纹的产生. 相似文献
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FLASH动画以制作简便、便于播放和传输,在多媒体方面表现力丰富、交互空间广阔等优势,受到广大网络制作者的好评。那么如何使高职院校的学生对于FLASH动画制作感兴趣,并且学好FLASH动画制作的基本技能,是我们教师应该研究的课题。就FLASH动画以制作的教学问题进行一些探讨。 相似文献