【摘 要】
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为降低目标运动时产生的外观形变对目标跟踪的影响,在DaSiamese-RPN基础上进行改进,提出一种外观动作自适应的目标跟踪方法。在孪生网络的一个子网络中引入外观动作自适应模块,融合目标的时空信息和动作特征;利用两种欧氏距离分别度量真实图和预测图之间的全局和局部差异,并对二者加权融合构建损失函数,加强预测目标特征图与真实目标特征图之间全局和局部信息的关联性;在VOT2016、VOT2018、VOT
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为降低目标运动时产生的外观形变对目标跟踪的影响,在DaSiamese-RPN基础上进行改进,提出一种外观动作自适应的目标跟踪方法。在孪生网络的一个子网络中引入外观动作自适应模块,融合目标的时空信息和动作特征;利用两种欧氏距离分别度量真实图和预测图之间的全局和局部差异,并对二者加权融合构建损失函数,加强预测目标特征图与真实目标特征图之间全局和局部信息的关联性;在VOT2016、VOT2018、VOT2019以及OTB100数据集上进行测试。实验结果表明,在VOT2016和VOT2018数据集上,EAO
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为全面了解湖南省主要水系底泥中重金属含量及其潜在生态风险,在湖南省内的湘、资、沅、澧以及洞庭湖5个主要水系共采集了75个位点的底泥样品,分析了重金属元素含量和来源分布特征,并采用地累积指数法、内梅罗指数法和潜在生态风险指数法对其污染程度和潜在生态风险进行评价。结果表明,As、Cd、Cr、Cu、Mn、Pb和Zn的平均含量分别为32.87、7.59、78.09、70.69、1182.60、85.64
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