【摘 要】
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针对金字塔网络在识别数字聚合酶链式反应（Polymerase Chain Reaction ，PCR）液滴时，存在忽略液滴的物理外观，及金字塔内部结构和层间关联性等问题，提出一种共现流增强双向金字塔卷积的PCR液滴识别和统计框架。首先，为增强金字塔的内部和层间相关性，设计具有时空分支的双向金字塔卷积网络以捕获液滴的物理外观等低层信息，实现对液滴的高阶语义和上下文信息进行建模。其次，设计切片共现注意
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针对金字塔网络在识别数字聚合酶链式反应（Polymerase Chain Reaction ，PCR）液滴时，存在忽略液滴的物理外观，及金字塔内部结构和层间关联性等问题，提出一种共现流增强双向金字塔卷积的PCR液滴识别和统计框架。首先，为增强金字塔的内部和层间相关性，设计具有时空分支的双向金字塔卷积网络以捕获液滴的物理外观等低层信息，实现对液滴的高阶语义和上下文信息进行建模。其次，设计切片共现注意力，进一步增强信息流对PCR图像上液滴的表征，实现低层和高阶信息流的共享与交叉聚合。实验结果表明，该方法
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骨干网络特征提取不充分以及浅层卷积层缺乏语义信息等往往导致了对于小目标检测的效果不佳，为提高小目标检测的精确性与鲁棒性，本文提出一种融合注意力机制的深层次小目标检测算法。首先针对骨干网络特征提取能力不足的问题，选用Darknet-53作为特征提取网络，通过构建新的分组残差连接来替换原Darknet-53中的残差连接结构，形成新的I-Darknet53骨干增强网络，该分组残差结构可通过交织不同通道的
土壤湿度为陆地生态系统水循环和能量收支的关键参数，陆面数据同化系统可获得时空连续的土壤湿度数据，但由于空间分辨率较低限制了进一步应用。以华北地区作为研究区，基于单一模型（梯度提升机、深度前馈神经网络和随机森林）以及Stacking集成学习方法，对中国气象局陆面数据同化系统(CLDAS-V2.0) 0～10 cm土层土壤湿度产品开展了降尺度研究，2019年4—10月降尺度模型的估算结果表明，0～10
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基于可见光、红外双模态数据的场景语义分割在多种复杂环境下较单模态显示出了更好的性能。然而，好的性能是在可见光相机和红外热像仪成像均清晰的基础上取得的。而真实场景中存在着诸多不利的环境条件，如恶劣光照和恶劣天气会对可见光或红外具有不同程度的干扰，限制了这些基于双模态方法的性能发挥。为了解决这个问题，提出了一种新型的双模态语义分割模型，以可见光和红外热图像为基础，在像素级、特征级上融合双模态信息来使得
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