融入注意力机制的轻量化可回收垃圾检测方法

目的 针对目前智能垃圾分类设备使用的垃圾检测方法存在检测速度慢且模型权重文件较大等问题,提出一种基于YOLOv4的轻量化方法,以实现可回收垃圾的检测。方法 采用MobileNetV2轻量级网络为YOLOv4的主干网络,用深度可分离卷积来优化颈部和头部网络,以减少参数量和计算量,提高检测速度;在颈部网络中融入CBAM注意力模块,提高模型对目标特征信息的敏感度;使用K-means算法重新聚类,得到适合自建可回收数据集中检测目标的先验框。结果 实验结果表明,改进后模型的参数量减少为原始YOLOv4模型的17.0%,检测的平均精度达到96.78%,模型权重文件的大小为46.6 MB,约为YOLOv4模型权重文件的19.1%,检测速度为20.46帧/s,提高了约25.4%,检测精度和检测速度均满足实时检测要求。结论 改进的YOLOv4模型能够在检测可回收垃圾时保证较高的检测精度,同时具有较好的实时性。     

《欧洲药典》通则“用于疫苗质量控制的体外方法替代体内方法”的解读和思考

效价是控制疫苗有效性和批间一致性的关键指标，依据是否使用实验动物分为体内法和体外法。体内法存在动物需求量大、操作费时及检测结果变异大等缺陷，体外替代方法因操作简便、符合3R原则、变异小等优势一直是人们研究的重点，但因替代实验设计和操作复杂并缺少相应指南进展较慢。近年《欧洲药典》10.0版通则增加了“用于疫苗质量控制的体外方法替代体内方法”章节，明确了开展方法替代的考虑要点。本文在《中国药典》和《欧洲药典》收载的体内外效力检测品种及相关变革基础上，解读《欧洲药典》体外替代章节，提出对我国疫苗效价体外替代方法的思考，以期加速相关研究进程，提升我国疫苗质控和监管能力。