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行人在众多场景中都存在多尺度变化问题,严重影响检测器的精度,为此设计卷积特征重建和通道注意力两种模块来增强对多尺度行人的检测效果.以原始输入的多尺度特征为基础融合重建多个特征金字塔,然后融合多个特征金字塔中的相同尺度特征,并学习每层特征的通道注意力权值来增加有效通道层权重,由此得到的特征才用于最后的检测.将这两种模块集... 相似文献
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基于深度学习的图像超分辨率网络模型复杂度高,特征利用率较低,尤其是应用在复杂拍摄环境中的图像超分辨率重建,由于特征损失严重,最终重建的效果也较差。针对以上问题,提出分层特征融合图像超分辨率网络。引入对称式的分层结构,以增强不同层次图像特征的融合;使用更为密集的残差连接结构,减少局部残差损失,同时缓解梯度消失和梯度爆炸问题;在每个残差块中加入注意力机制,增强网络对图像高频信息的敏感度。为了验证算法在复杂环境中的效果,将模型应用于高空航拍图像超分辨率重建中。实验结果表明,所提算法相比于EDSR算法,在14个不同航拍图像环境中,尤其是复杂场景下的重建,平均PSNR提高了0.31?dB,效果显著。 相似文献
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Unity Temple是由美国建筑师弗兰克·劳埃德·赖特设计,于1908年建设完成。赖特在设计中创造出了极富诗哲意味的空间层次。尤其在Unity Temple的路径空间设计中,赖特在结构秩序与空间塑造、空间与建筑外在形态,两条严密的逻辑线上,建构并释放着一种浓烈的精神氛围,传递和弥漫着一种迷踪式的空间用意。文章依据在Unity Temple内的空间现场体验,对其路径空间的始末(流线)、进阶(竖向)、转承(光线、视线)等方面进行图解分析,试图找到通向和抵达赖特在Unity Temple中的空间用意的线索;并尝试在发现和推测中,揭示空间用意与生命痕迹在Unity Temple中的相遇与转化。 相似文献
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