【摘 要】
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为解决由于型钢表面缺陷形态多样、微小缺陷众多所带来的检测效率低与检测精度差的问题，提出一种基于可变形卷积与多尺度-密集金字塔的型钢表面缺陷检测算法Steel-YOLOv3。首先，使用可变形卷积代替Darknet53网络部分残差单元的卷积层，强化特征提取网络对型钢表面多类型缺陷的特征学习能力。其次，设计了多尺度-密集特征金字塔模块：在原有YOLOv3算法3层预测尺度上增加1层更浅层的预测尺度，再对多
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为解决由于型钢表面缺陷形态多样、微小缺陷众多所带来的检测效率低与检测精度差的问题，提出一种基于可变形卷积与多尺度-密集金字塔的型钢表面缺陷检测算法Steel-YOLOv3。首先，使用可变形卷积代替Darknet53网络部分残差单元的卷积层，强化特征提取网络对型钢表面多类型缺陷的特征学习能力。其次，设计了多尺度-密集特征金字塔模块：在原有YOLOv3算法3层预测尺度上增加1层更浅层的预测尺度，再对多尺度特征图进行跨层密集连接，增强对密集微小缺陷的表征能力。最后，针对型钢缺陷尺寸分布特点使用K-mean
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为探讨新疆不同区域沙漠、绿洲地表温度（Land surface temperature，LST）、归一化植被指数（Normalized difference vegetation index，NDVI）及大气水汽含量三者间的相关关系，利用2001—2019年MOD13C3植被指数、MOD11C3地表温度以及2013—2017年Suomi NPP VIIRS水蒸气含量数据，运用Slope趋势分析方法
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