【摘 要】
：
模型的效率在计算机视觉中变得越来越重要。本文通过研究用于火焰检测的神经网络结构，提出了几个关键的优化方案，以提高模型效率和检测效果。第一，提出一种由多卷积组合结构构建的主干网络（FIRE-Net），它能高效的从多个尺度上提取丰富的火焰特征；第二，提出一种改进的加权双向特征金字塔网络(BiFPN-mini)以快速地实现多尺度特征融合；第三，提出一种新的注意力机制（FIRE-Attention），让检
【出 处】
：
南京信息工程大学学报(自然科学版)
论文部分内容阅读
模型的效率在计算机视觉中变得越来越重要。本文通过研究用于火焰检测的神经网络结构，提出了几个关键的优化方案，以提高模型效率和检测效果。第一，提出一种由多卷积组合结构构建的主干网络（FIRE-Net），它能高效的从多个尺度上提取丰富的火焰特征；第二，提出一种改进的加权双向特征金字塔网络(BiFPN-mini)以快速地实现多尺度特征融合；第三，提出一种新的注意力机制（FIRE-Attention），让检测器对火焰特征更敏感。基于上述优化，本文开发出了一种全新的火焰检测器FIRE-DET，它在硬件资源有限的
其他文献
为提高肺结节分割的精度，解决分割过程中的隐识别问题，本文提出了双注意力生成对抗网络(DA-GAN)，通过在训练过程中捕捉信息的上下文依赖性和局部一致性，实现肺结节分割的高完整度以及高精度。该方法将自注意力机制引入生成器，使高分辨率特征图中的关键信息保留到低分辨率特征图中，实现上下文特征图之间长距离的依赖性，产生病灶区域的特征表示，使得分割图准确地保留肺结节区域，提高分割精度。同时，还强调肺结节区域
对于目前存在的视频行人重识别方法，无法有效的提取视频帧之间的时空信息，以及需要解决的手工标签问题，本文提出一种时间特征互补的无监督视频行人重识别方法。该方法首先利用时间特征擦除网络模块(TFE)挖掘行人不同的特征，减少每帧特征的冗余。其次利用约束性无监督层次聚类生成高质量的伪标签，提高模型性能。最后，利用PK抽样困难样本三元组损失减少困难样例对模型的影响。此方法的实验评估是在MARS数据集和Duk
多模态医学影像分割是医学影像分析领域的研究热点之一。有效利用不同模态影像的互补信息，从多种层面提供病灶区域及其周围区域的更多信息，可提高临床诊断的准确性。为了分析深度学习在多模态医学影像分割领域的研究现状及发展方向，对该领域近些年的分割方法进行了整理和研究。在分析它们的特点及存在的问题的基础上，对未来的研究方向进行了展望，可帮助相关研究者全面、快速地了解该领域的研究现状、存在的问题和未来研究方向。
现有井下配电室巡检行为检测方法的研究重点在于视频动作的分类，但在实际应用中，对于端到端的视频检测任务，不仅需要识别巡检动作的类别，还需要预测巡检动作发生的开始时间和结束时间。且现有基于监督学习的研究方法训练网络时需要标注视频的每一帧，存在数据集制作繁琐、训练时间较长等问题，基于弱监督学习的研究方法也依赖视频分类模型，导致在没有视频帧级别标注的条件下，很难区分动作帧和背景帧。针对以上问题，提出了一种
针对红外图像处理技术中，弱小目标检测的重要性及关键性，提出一种基于非线性抗噪声估计的检测算法来解决高可靠性、高鲁棒性的弱小目标检测问题。提出的方法基于传统视觉显著度算法及空间距离处理方法，对目标及背景区域采用非线性加权方法进行估计，在不显著降低目标信号信噪比的基础上，削弱孤立微小噪声点对检测算法性能的影响，可提高抗噪性能。首先，采用模块化及非线性映射方式预测背景，然后融入距离相关因子滤除噪声干扰，
In order to perform multi-dimensional data aggregation operations efficiently in edge computing-based Internet of things (IoT) systems， a new efficient privacy-preserving multi-dimensional data aggreg
在显著性目标检测领域常使用二分类交叉熵函数计算损失,但该损失函数独立计算各像素点的信息,忽视了每个像素之间的联系与显著目标的整体结构。当背景在整幅图像中占据主导位置后,会导致前景Loss被稀释,在计算损失时会同等对待所有像素,忽略了像素间的差异,这些缺点会导致边缘模糊的问题,越靠近显著物体边缘的像素点,预测的准确率越低。本文依据标签中不同像素之间的差异,基于交叉熵和交并比两种函数,采用加权的方法区
In recent years， with the rapid development of Internet of things (IoT) technology， radio frequency identification (RFID) technology as the core of IoT technology has been paid more and more attention
为了量化人类活动对盐城滨海湿地景观格局的影响，论文以盐城滨海湿地黄沙港东北侧至四卯酉河口岸段向南延伸4 km的区域为研究对象，基于景观格局指数、人为干扰指数和GIS等方法，利用1984—2020年的6期遥感影像数据，探讨了湿地景观格局和人为干扰度的动态变化及响应。结果表明：研究期间，研究区的自然景观面积总体上呈减少趋势，人工景观持续增长，不断向海推进，并逐渐取代自然景观成为研究区的主导景观；景观破
现行地质超前预报多用于铁路、公路等线状工程，适用于抽水蓄能项目地下洞室的地质预报方法及仪器设备较少，地下洞室的预报体系也未建立起来。抽水蓄能项目复杂多变的地质条件，导致隧道施工常遇到地质条件与勘察设计不符、围岩条件变化较大以及出现突发性地质灾害等情况，但由于各种条件的限制，多种地质预报方法不太适应抽水蓄能项目。为尽可能减少地质预报出现的偏差并提高预报准确率，针对抽水蓄能电站地下洞室建立了“三阶段、