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现有深度卷积神经网络中感受野尺度单一,无法适应目标的尺度变化和边界形变,故此本文提出了一种提取并融合多尺度特征的目标检测网络.该网络通过减少池化并在网络底层加入空间加信道压缩激励模块来突出可利用的细节信息,生成高质量的特征图;此外,在深层网络中加入可变多尺度特征融合模块,该模块具有多种尺度的感受野并可根据物体边界预测采样位置,最后通过融合多尺度特征使网络具有更强的特征表达能力并且对不同尺度实例及其边界信息更具鲁棒性.实验证明,本文结构实现了比原有结构更高的平均精度,与目前主流目标检测算法相比也具有一定优势. 相似文献
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30万吨/年过磷酸钙化成皮带机的设计徐兴龙肖存军(河南省国营黄泛区农场项目办西华466632)中图分类号TQ442.11河南省国营黄泛区化工总厂经“九五”期间技术改造后,硫酸、过磷酸钙的产量分别达到120kt/a和300kt/a,成为河南省硫酸、过磷... 相似文献
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降低过磷酸钙成本浅析肖存军(河南西华县国营黄泛区农场化工总厂)1过磷酸钙耗酸量的确定过磷酸钙耗酸量的常用计算方法,是按照原矿中五氧化二磷(P_2O_5)、二氧化碳(CO_2)、三氧化二铁(Fe_2O_3)、三氧化二铝(Al_2O_3)组分进行计算。G... 相似文献
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