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基于特征金字塔网络的目标检测算法没有充分考虑不同目标间的尺度差异以及跨层特征融合过程中高频信息损失问题,使网络无法充分融合全局多尺度信息,导致检测效果不佳.针对这些问题,提出了尺度增强特征金字塔网络.该方法对特征金字塔网络的侧向连接和跨层特征融合方式进行了改进,设计具有动态感受野的多尺度卷积组作为侧向连接来充分提取每一个目标的特征信息,引入基于注意力机制的高频信息增强模块来促进高层特征与底层特征融合.基于MS COCO数据集的实验结果表明,该方法能有效提高各尺度目标的检测精度,整体性能优于现有方法. 相似文献
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以芯吸高度与滴水扩散时间为吸湿指标,以蒸发速率和透湿量为排汗(快干)指标,分析了不同织物的吸湿排汗性能。选择氩气等离子对仿棉提花色织物进行改性,分析了等离子处理功率(档位)和处理时间对吸湿排汗性能的影响。结果表明:不同仿棉提花色织物中除紫色织物外,经纱纤维或经纬纱纤维均具有中空截面,整理前均具有较好的快干性能;氩气等离子改性能显著提高织物的吸湿性能,中空纤维截面未发生变化;三种织物经功率2档的氩气等离子处理0.5 min、1 min和22 min后,均达到GB/T 21655.1-2008吸湿速干机织类产品的吸湿排汗要求。 相似文献
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