排序方式: 共有30条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
现有的基于分割的场景文本检测方法仍较难区分相邻文本区域,同时网络得到分割图后后处理阶段步骤复杂导致模型检测效率较低.为了解决此问题,该文提出一种新颖的基于全卷积网络的场景文本检测模型.首先,该文构造特征提取器对输入图像提取多尺度特征图.其次,使用双向特征融合模块融合两个平行分支特征的语义信息并促进两个分支共同优化.之后,该文通过并行地预测缩小的文本区域图和完整的文本区域图来有效地区分相邻文本.其中前者可以保证不同的文本实例之间具有区分性,而后者能有效地指导网络优化.最后,为了提升文本检测的速度,该文提出一个快速且有效的后处理算法来生成文本边界框.实验结果表明:在相关数据集上,该文所提出的方法均实现了最好的效果,且比目前最好的方法在F-measure指标上最多提升了1.0%,并且可以实现将近实时的速度,充分证明了该方法的有效性和高效性. 相似文献
2.
3.
为获得铀酰(UO22+)吸附性能高的吸附剂,以蒙脱石(Montmorillonite,MMT)和铁酸盐(ZnFe2O4)为原材料与L-半胱氨酸通过水热反应制备了硫掺杂ZnFe2O4(S-ZnFe2O4)和ZnFe2O4/MMT(S-ZnFe2O4/MMT),采用XRD、FTIR和SEM对S-ZnFe2O4和S-ZnFe2O4/MMT进行了结构表征,研究了pH、接触时间和UO22+初始质量浓度对UO22+吸附效果的影响,结果表明:S-ZnFe2O4呈高分散的纳米颗粒状,并且均匀分布于蒙脱石片层结构表面;S-ZnFe2O4与蒙脱石复合后能明显提高其UO22+吸附性能,最佳吸附pH为6.0;S-ZnFe2O4和S-ZnFe2O4/MMT复合材料对UO22+的最大吸附量分别为51.44 mg/g和68.45 mg/g;吸附符合Langmuir等温吸附模型和伪二阶动力学模型,说明吸附过程属于表面单分子层化学吸附。 相似文献
4.
以钛酸丁酯和氧化镧为原料,通过一步法合成金红石相TiO2和La/金红石相TiO2。利用XRD、比表面积、DRS、Zeta电位等表征La/金红石相TiO2的光催化活性性能。结果表明,质量分数1.00%的La/,金红石相TiO2光催化活性最优。以甲基红、甲基橙和亚基甲蓝为降解目标的光催化,其反应动力学参数与表征结果吻合。 相似文献
5.
6.
7.
随着社会的发展对碲需求量日益增加,低品位大水沟碲矿的开发利用受到了日益关注。利用草酸在常压下对大水沟碲矿进行溶解研究。结果表明,在草酸浓度0.25 mol/L、液固比15︰1、反应时间15 d的条件下,草酸对Fe、Mg、Ca、Al和Si的溶解量分别为662、187、610、686、64 mg/L,而Te富集到滤渣中。各矿相溶解的先后顺序为:白云石>磁黄铁矿>碲铋矿。结合计算模拟草酸与白云石、磁黄铁矿和碲铋矿之间的结合方式和电子转移机制,表明草酸通过其氢原子的酸解作用和氧原子的络合作用吸附于矿物表面,并且其电子从草酸向白云石表面转移,而磁黄铁矿和碲铋矿相反。 相似文献
8.
9.
现有的基于分割的场景文本检测方法仍较难区分相邻文本区域,同时网络得到分割图后后处理阶段步骤复杂导致模型检测效率较低。为了解决此问题,该文提出一种新颖的基于全卷积网络的场景文本检测模型。首先,该文构造特征提取器对输入图像提取多尺度特征图。其次,使用双向特征融合模块融合两个平行分支特征的语义信息并促进两个分支共同优化。之后,该文通过并行地预测缩小的文本区域图和完整的文本区域图来有效地区分相邻文本。其中前者可以保证不同的文本实例之间具有区分性,而后者能有效地指导网络优化。最后,为了提升文本检测的速度,该文提出一个快速且有效的后处理算法来生成文本边界框。实验结果表明:在相关数据集上,该文所提出的方法均实现了最好的效果,且比目前最好的方法在F-measure指标上最多提升了1.0%,并且可以实现将近实时的速度,充分证明了该方法的有效性和高效性。 相似文献
10.
针对某烧结锰矿,主要研究有机酸和无机酸快速回收其中的各种元素。探讨在常温下乙酸、草酸、柠檬酸、盐酸、硫酸对Mn、Si、Ca、Mg、Fe的浸出效果。试验发现5 g锰矿、液固比50 mL/g、2.50 mol/L草酸投加10 mL的浸出效果最佳,Mn、Si、Mg浸出率分别为52.01%、66.53%和77.84%,原因是草酸酸性较强且对各元素具有络合作用。为提高Si的浸出率以获得可溶性硅,5 g锰矿在250 mL的0.50 mol/L草酸溶液中反应1 h,上清液中添加碳酸氢铵可获得固体可溶性硅,该可溶性硅的有效硅含量为61.86%,该结果可为制硅工艺提供有效参考。最后对各酸与各元素之间的吸附能和电子转移量进行了计算模拟。 相似文献