【摘 要】
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针对嵌入式摄像设备在执行目标检测任务过程中，对于移动中车辆的检测耗时较长无法及时反馈检测结果的问题，提出了一种基于残差连接和注意力机制的轻量级卷积网络来对SSD(Single Shot MultiBox Detector)目标检测模型进行改进。首先，采用h-swish和h-sigmoid激活函数分别替换残差块中的ReLU激活函数和通道注意力模块中的sigmoid激活函数，降低训练和推理所需计算量。
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针对嵌入式摄像设备在执行目标检测任务过程中，对于移动中车辆的检测耗时较长无法及时反馈检测结果的问题，提出了一种基于残差连接和注意力机制的轻量级卷积网络来对SSD(Single Shot MultiBox Detector)目标检测模型进行改进。首先，采用h-swish和h-sigmoid激活函数分别替换残差块中的ReLU激活函数和通道注意力模块中的sigmoid激活函数，降低训练和推理所需计算量。然后根据实际应用中特定角度下车辆外形的特征为依据，重新设计SSD目标检测方法的默认框生成比例，并结合输入
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针对计算机断层扫描(CT)影像中肺结节检测灵敏度较低，且存在大量假阳性的问题，提出一种改进的U型残差网络用于肺结节检测。首先，采取U-net网络的U型结构并利用残差学习方式构建深层次网络，同时引入自校正卷积增加特征的信息提取能力，进行通道间与局部信息增强，有利于检测不同形态的结节；其次，通过引入的通道注意力机制，对特征提取过程中的特征进行重标定，实现自适应学习特征权重，进一步提高检测的准确率；另外
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交通标志检测是智能驾驶任务中的重要一环。为了满足检测精度和实时检测的要求，基于YOLOV3提出一种改进的实时交通标志检测算法。首先采用跨阶段局部网络作为特征提取模块，优化梯度信息，减少推理计算量；同时以路径聚合网络替代特征金字塔网络，在解决多尺度特征融合的同时，保留了更加准确的目标空间信息，提高目标检测精度；并且引入完备交并比损失函数替代均方误差损失，提高定位精度。与其他目标检测算法在CCTSDB
由于汉字拥有大量的字符，大多数对汉字的研究主要集中在汉字的识别和分类问题上，对于生成汉字的研究较少，尤其是在没有大量配对的汉字数据集的情况下。该模型使用内容和风格样式都不匹配的汉字数据集，将生成个性化手写汉字的过程公式化为一个从现有的标准印刷字体到个性化手写汉字样式映射的问题。在基于无监督学习的图像翻译模型的基础上，利用注意力机制和自适应标准化层来增强个性化汉字生成的内容和风格，并且通过改进损失函
目前大量被提出的关于单目视觉深度估计网络研究中其网络结构庞大臃肿，在实际部署中会存在占用大、延迟高的问题。针对以上问题，本文提出了基于可学习步长的量化策略的轻量化深度估计网络。该网络采取特征金字塔（FPN）的网络结构对图片不同尺度的特征信息进行提取。并结合内存优化，对网络的特征提取部分采用深度可分离卷积，使得网络相对于ResNet参数总量下降1/3。同时文中对特征解码器进行设计，网络计算中跳跃连接
生活中似是而非的手语表达语义含糊，欠规范的手势动作易混淆，同时从有限样本中难以获得充足特征用于训练手语识别模型，模型容易过拟合进而导致识别准确率较低.针对此问题，提出一种在有限样本条件下扩充欠规范手语识别容错特征的表示学习方法.该方法基于手语表达时人体骨架的运动信息，面向手语的时空关联性构建自编码器，从手语语料库中少量原始样本提取标准特征；然后利用生成对抗网络从标准特征产生大量欠规范样本，再通过自
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研究休闲期稻作梯田的土壤水分、养分和酶活性特征对提高梯田土壤有机碳的固持水平具有重要的指导意义。在广西龙脊梯田景区内采集休闲期19个稻田土壤样品，测定土壤养分和酶活性。结果表明，龙脊稻作梯田土壤水分、pH、有机碳、总氮、碱解氮、总磷和速效磷的平均值分别为40.58%、4.76、18.82 g·kg~(-1)、1.97 g·kg~(-1)、97.51 mg·kg~(-1)、0.32 g·kg~(-1