多尺度特征融合的轻量型垃圾分类方法

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针对垃圾图像背景复杂,类别易混淆,现有垃圾分类模型难以兼顾高精度、小体积与低延时要求的问题,建立了一个多尺度特征融合的轻量型垃圾分类网络ML-Xception(Multiscale Lightweight Xception),提出多尺度特征提取模块,进行特征融合,提升特征信息的丰富性;在输出层使用锯齿状扩张卷积,增强了深层特征的提取能力;增加Dropout模块缓解过拟合问题,并对网络进行裁剪优化。在优化策略中,提出了预热与余弦退火相结合的学习率控制方法;使用Gridmask数据增强提高了数据的多样性
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针对高分四号(GF-4)卫星影像波段较少导致传统云检测算法难以区分云与冰雪像元的问题,提出一种多时相多通道云检测算法。该算法首先对高分四号卫星影像进行辐射定标和配准,然后利用云与典型地表的光谱差异得到潜在云像元,其次利用序列高分四号卫星影像之间的差异识别出移动的云像元,最后利用中红外波段反演地表亮度温度来去除冰雪像元。该算法在海南、辽宁和安徽三个研究区域进行验证,并将检测结果与传统单时相云检测算法
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基于随机共振原理和人脑感知物体色彩的基本生物物理过程,本文提出了一种低照度彩色图像增强的可解释新算法。为此,我们首先研究了电导基积分放电神经元网络中的随机共振现象,揭示了放电阈值、突触权重和集群规模对输出响应信噪比的影响,并识别出放电阈值是影响随机共振效应的关键参数。然后,在结合彩色图像视觉感知的生理过程的基础上,给出了一种基于随机放电神经元网络的彩色图像增强算法,并以峰值信噪比(PSNR)和自然
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