揭秘国际品牌眼镜的“幕后英雄”(Ⅰ)

<正>曾经在网上看到一则不算笑话的笑话:有人问他的一位女性友人"你最喜欢什么花?"伊回答"我只喜欢两种花,一是有钱花,二是随便花。"年过完了,真正的春天来了,又是一年换装季,相信不少已是"有钱花"的朋友都在琢磨如何添置新行头,但考虑到大部分人还没有任性到可以"随便花"的境界,那么"怎么花"就成了一个值得考虑的现实问题。国人现在有钱了,说起Chanel、Hermès、Dior、LV、Gucci、Ferragammo、     

电影中的钻石

钻石是上帝赐予人类的礼物，而人类也爱着钻石，不仅要做成饰品佩戴在最醒目的地方，还要以电影的形式来记录下这些美丽的礼物。[编者按]     

“干将莫邪”情聚[征途]网游205时代呼啸而来

战神装备是在202级圣者装备的基础上升级而成,需要玩家等级达到转生205级才可以佩戴（武器需要转生206级）,但其在攻防属性上的提升,却是达到了一个令人恐怖的程度,同质量的205级装备对战202级装备,简直可以用“秋风扫落叶”来形容!而且,205战神装备的外形,较之202圣者装备更为绚丽霸气,其拥有者注定会成为《征途》...     

聆听飞傲FD5

飞傲如今在耳机市场已经形成了较为完整的产品布局,旗下产品系列根据单元类型、佩戴方式等有着精细的划分。入耳式有线耳机算得上是其中最庞大的产品线,包括圈铁混合、纯动铁以及纯动圈三个系列。相比产品型号更丰富的圈铁FH系列和纯动铁FA系列,代表纯动圈的FD系列此前仅有一款不到400元的FD1“撑门面”。不过随着FD5的上市,飞傲开始补全其在纯动圈耳机市场上的“拼图”。     

安全帽佩戴检测网络模型的轻量化设计

现有的安全帽佩戴检测网络模型存在准确率低、推理速度慢、部署到边缘计算设备时精度和实时性均达不到应用要求等问题。提出一种轻量化设计的DT-YOLO模型,对YOLOv4-Tiny目标检测模型进行改进,通过增加一个检测层提高模型在密集场景下对小目标的检测能力,并引入空间金字塔池化模块,提高模型对不同尺寸目标的检测能力。使用局部稀疏因子衰减算法进行稀疏化训练,从而使经过稀疏化训练后模型的平均精度均值（mAP）得到提高。根据缩放系数判断通道的重要性,并进行模型的通道剪枝,压缩模型的大小和计算量。使用TensorRT推理加速引擎进行网络层水平和垂直融合,消除拼接层操作,并将参数压缩成16位浮点型,提高模型的推理速度,最后在Jeston Nano边缘计算设备上实现模型部署。实验结果表明,与YOLOv4-Tiny模型相比,DT-YOLO模型的mAP提高了3.6个百分点,模型大小减少了83.5%,帧率提高137.7%,能够满足安全帽佩戴检测的要求。     

基于YOLOv5增强模型的口罩佩戴检测方法研究

人脸口罩佩戴检测是公共场所疫情防控中极为重要的措施,智能、高效地检测口罩佩戴情况对实现疫情防控的自动化和数字化具有重要意义。使用卷积类深度神经网络实现端到端的人脸口罩佩戴检测具有可行性,但卷积类神经网络具有结构复杂、参数量和浮点计算量庞大的特点,从而产生较高的计算开销和内存需求,极大地限制了其在资源有限的终端设备上的应用。为了使人脸口罩佩戴监督功能更易获取,并实现多尺度条件下的模型压缩和加速检测,提出一种基于改进YOLOv5的轻量化增强网络模型。设计参数量和计算量更小的GhostBottleneckCSP和ShuffleConv模块并替换原YOLOv5网络中的C3及部分Conv模块,以降低特征通道融合过程中的计算量并增强特征表达能力。实验结果表明,该模型的识别精度达95%以上,模型在精度近乎无损失的前提下,参数量和计算量分别仅为原YOLOv5网络的34.24%和33.54%,且在GPU和CPU上的运行速度分别提升13.64%和28.25%,降低了模型对内存存储及计算能力的要求,更适用于在资源有限的移动端部署。     

佩戴式虚拟现实技术

佩戴式虚拟现实系统可以让用户带着计算机进入真实世界 ,所以它对诸如医生、军人、消防队员等有着非常多的应用。本文介绍了佩戴式虚拟现实系统的概念、应用和产品 ,重点阐述了佩戴式虚拟现实系统的构成和关键技术     

新眼镜不适应原因

很多人在配了新眼镜后,觉得新眼镜戴着没有旧眼镜舒服,甚至出现头晕眼花症状,这究竟是什么原因呢？1.新眼镜度数与旧眼镜度数有所改变,佩戴时可能会出现轻微头晕、眼酸涨等现象。2.佩戴旧眼镜半年或更长时间,眼睛适应了旧眼镜的各项参数，而且佩戴旧眼镜时间越长，适应新眼镜的时间也就越长。3 原来佩戴球面镜片或者非球面镜片现在换成非球面或者球面，由于视物光学原理发生变化，会出现轻微头晕、眼酸涨等现象。4．从带鼻托的换成无鼻托的眼镜，或以无鼻托的换成有鼻托的眼镜，由于眼睛与眼镜距离发生变化会出现不适应。