【摘 要】
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针对传统图像处理方法和基于深度学习的分类模型对金手指表面划痕检测效果不理想的情况，提出了一种多注意力机制金字塔池化方法对金手指表面划痕进行语义分割。首先采用ResNet50模型获取输入图像的特征图；在金字塔的不同层中将特征图分成大小不同的子区域，然后对每个子区域进行平均池化操作；池化后的特征图加入多种注意力机制来提取关键部分的特征信息，并使用边界细化模块对边缘区域进一步精细化，提高分割准确度。通过
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针对传统图像处理方法和基于深度学习的分类模型对金手指表面划痕检测效果不理想的情况，提出了一种多注意力机制金字塔池化方法对金手指表面划痕进行语义分割。首先采用ResNet50模型获取输入图像的特征图；在金字塔的不同层中将特征图分成大小不同的子区域，然后对每个子区域进行平均池化操作；池化后的特征图加入多种注意力机制来提取关键部分的特征信息，并使用边界细化模块对边缘区域进一步精细化，提高分割准确度。通过上采样，将四种不同尺寸的特征图采用级联的方式对划痕区域进行特征融合；与带有整体信息的特征图拼接后经过卷积
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为挖掘木芙蓉(Hibiscus mutabilis L.)耐涝种质资源，对13个木芙蓉品种水淹15 d后的形态和生理生化指标进行研究，并构建耐涝评价体系。结果表明，水淹胁迫后，木芙蓉品种各性状的变化趋势和幅度均不同，部分性状间的相关性显著(P<0.05)。14个指标按贡献率大小归因为形态生长指标、不定根形态指标、膜脂过氧化指标、根系生物量指标、抗氧化指标及渗透调节指标。根据综合耐涝评价值(D)进行
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