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利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(C.elegans)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的C.elegans分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。 相似文献
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针对多角度下车辆出现一定的尺度变化和形变导致很难被准确识别的问题,提出基于多尺度双线性卷积神经网络(MS-B-CNN)的车型精细识别模型。首先,对双线性卷积神经网络(B-CNN)算法进行改进,提出MS-B-CNN算法对不同卷积层的特征进行了多尺度融合,以提高特征表达能力;此外,还采用基于中心损失函数与Softmax损失函数联合学习的策略,在Softmax损失函数基础上分别对训练集每个类别在特征空间维护一个类中心,在训练过程中新增加样本时,网络会约束样本的分类中心距离,以提高多角度情况下的车型识别的能力。实验结果显示,该车型识别模型在CompCars数据集上的正确率达到了93.63%,验证了模型在多角度情况下的准确性和鲁棒性。 相似文献
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《石油机械》2020,(6):37-42
现有脉冲射流发生工具存在脉冲强度沿程损耗大、提速效果不明显的问题。为此,研制了一种新型井底交变流场提速工具。该工具主要由叶轮式动力机构和盘阀式脉冲发生机构组成,通过将脉冲发生机构放入钻头内部的方法来减少脉冲强度沿程损耗。采用室内试验方法对其脉冲特性进行研究。研究结果表明:叶轮倾角的增大会提高叶轮转速;随排量的增加,叶轮转速先趋于线性增加,最终稳定在500~600 r/min,当盘阀孔数为2、3、4时,对应的脉冲频率分别稳定在20、30、40 Hz左右,当排量为23 L/s时,工具压耗最大为0. 6 MPa,压力波动幅值最大1. 6MPa,且脉动幅值随盘阀孔数减少而增大。最后对井底交变流场提速工具结构参数进行了优选,即动力机构优选叶片倾角为30°的叶轮,脉冲发生机构优选2扇形孔盘阀。研究结果可为井底交变流场提速工具及相似工具的优化设计提供依据。 相似文献
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针对在灰度图像着色领域中,传统算法信息提取率不高、着色效果不理想的问题,提出了基于密集神经网络的灰度图像着色算法,以实现改善着色效果,让人眼更好地观察图片信息的目的。利用密集神经网络的信息提取高效性,构建并训练了一个端到端的深度学习模型,对图像中的各类信息及特征进行提取。训练网络时与原图像进行对比,以逐渐减小网络输出结果的信息、分类等各类型的损失。训练完成后,只需向网络输入一张灰度图片,即可生成一张颜色饱满、鲜明逼真的彩色图片。实验结果表明,引入密集网络后,可有效改善着色过程中的漏色、细节信息损失、对比度低等问题,所提算法着色效果较基于VGG网络及U-Net、双流网络结构、残差网络(ResNet)等性能优异的先进着色算法而言取得了显著的改进。 相似文献
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油气吸收回收系统的研究及工业应用——(Ⅰ)中型试验及结果分析 总被引:12,自引:1,他引:11
在蒸发油气吸收回收技术小试研究的基础上,开发出常温常压吸收法油气回收中试装置,并利用已开发的吸收剂AbsFOV-97进行了中试试验。结果表明,当系统进料气、吸收剂AbsFOV-97、汽油的体积流量比为10.0:1.0:0.5、真空泵解吸压力小于13.3kPa时,系统回收率高达97%以上,高于设计指标,且回收汽油的质量满足使用要求。统计数据表明,油气回收系统进料气、尾气中平均油气摩尔质量分别为65.51、48.97g/mol,该值可为油品蒸发损耗及其控制技术的评价提供参考。 相似文献
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