基于改进增强型超分辨率生成对抗网络的图像超分辨率重建算法

针对现有的图像超分辨率重建算法仍存在细节上处理不足的问题,提出一种基于改进增强型超分辨率生成对抗网络(ESRGAN)的图像超分辨率重建算法.首先,使用多尺度密集连接模块(MDB)代替密集连接模块(DB),并且在MDB后添加通道注意力机制,以调整不同通道的特征响应值,从而改进了ESRGAN的生成网络模型中的深层信息提取模...     

基于改进 YOLOv4 的嵌入式变电站仪表检测算法

随着机器人技术的快速发展,智能机器人广泛应用于变电站巡检,针对目前目标检测算法参数量过大且嵌入式设备性能有限,难以在嵌入式平台上实现实时检测的问题,提出了一种基于改进 YOLOv4 的嵌入式变电站仪表检测算法。以 YOLOv4 为基础,采用MobileNetV3 作为主干特征提取网络,在保证模型能够有效提取特征的情况下,降低运算量,提高检测速度;与此同时,将特征提取后的路径聚合网络(PANet)中的卷积运算替换成深度可分离卷积;采用迁移学习的训练策略克服模型训练困难问题;最后,利用TensorRT对改进后的模型进行重构和优化,实现快速和高效的部署推理。改进后的算法在嵌入式端 NVIDIA Jetson Nano上进行了测试,实验结果表明,在牺牲了较少精度的情况下,检测速度提高了 2 倍,达到 15 FPS,为边缘计算场景下的仪表实时检测提供了可能。