【摘 要】
：
深度学习算法在城市生活垃圾图像检测领域具有重大研究意义。垃圾种类繁多、形态变化大，密集度高且背景复杂。提出一种在YOLOv5中融合卷积注意力模块和Transformer编码器的垃圾图像检测方法。首先，通过数据增强算法和自适应填充算法对数据集进行预处理，并根据数据集自动计算最优先验框尺寸。其次，整合卷积注意力模块提取精细垃圾图像特征，通过通道和空间两个维度强化有效特征。然后，添加Transforme
论文部分内容阅读
深度学习算法在城市生活垃圾图像检测领域具有重大研究意义。垃圾种类繁多、形态变化大，密集度高且背景复杂。提出一种在YOLOv5中融合卷积注意力模块和Transformer编码器的垃圾图像检测方法。首先，通过数据增强算法和自适应填充算法对数据集进行预处理，并根据数据集自动计算最优先验框尺寸。其次，整合卷积注意力模块提取精细垃圾图像特征，通过通道和空间两个维度强化有效特征。然后，添加Transformer编码器进一步覆盖图像全局上下文特征信息。最后使用先验框在特征图上预测垃圾对象，并将原始的损失函数替换为CIoU,提高定位能力。通过实验证明，该方法可以有效地检测复杂场景下的城市生活垃圾，具备一定的鲁棒性和泛化性能。
其他文献
背景:肝纤维化是慢性肝病的共同途径,一旦损伤因素持续存在,则会发展为肝硬化、肝癌,甚至导致死亡。早期肝纤维化是可以被逆转的,但是具体机制还未完全明确。所以,对肝纤维化的机制进行探究,有望发现潜在的治疗靶点。已知NOX2和NLRP3炎症小体在肝纤维化过程中起着关键作用,但是两者在肝纤维化的相互调控机制仍未明确。肠道内含有数量庞大且种类繁多的微生物群,参与机体多种活动,与疾病发展也密切相关。已有研究表
研究背景与目的:慢性胰腺炎（Chronic pancreatitis,CP）是一种胰腺慢性炎症性和纤维化疾病,常导致胰腺实质不可逆损伤和内外分泌功能不全。CP引起的一系列并发症,对于患者的生活质量及预后产生了很大危害。近年来,CP发病率逐步上升。面对病例的快速增长,迫切需要规范高效的存储及利用病例数据。这能为临床及科研工作提供巨大的帮助。自身免疫性胰腺炎（Autoimmune pancreatit
研究背景与研究目的:胃癌（Gastric cancer,GC）是全球第四大致死性恶性肿瘤,死亡率占所有癌症死亡率的7.7%,仅次于肺癌、结直肠癌和肝癌。由于胃癌早期缺乏特殊的症状及体征,常隐匿发病,因此早期胃癌诊断率特别低,而晚期胃癌往往因为错过最佳手术时机,治疗手段有限。因此,寻找能够用于胃癌早期检测、靶向治疗乃至预测预后的新型生物标志物十分迫切。有研究表明SKAP1在数种肿瘤中表达上调,包括结
本文从成渝地区双城经济圈建设对川渝省际高速公路通道的新要求着手，在厘清川渝省际高速公路通道建设情况及存在差距，合理预测未来省际交通需求的基础上，研究提出了川渝省际高速公路通道规划思路和目标，提出“做强成渝主轴线、拓展重庆都市圈、密实两翼毗邻带”的布局思路，以及“3区域38通道”的总体通道格局和“3主8辅”的主轴通道格局，为统筹谋划川渝省际高速公路通道建设发展提供借鉴和参考。
杭州某办公楼建筑高度145 m,结构高度130 m,结构存在斜柱等较多不规则项，属于超限高层建筑。结构采用钢框架（矩形钢管混凝土柱）+钢筋混凝土核心筒结构体系。文章对结构采取合适的抗震性能目标，针对结构的斜柱超限项，进行抗震性能化设计，并采取合理的措施对结构进行加强。结构合理、可靠，满足预期抗震性能目标。
目的:目前心房颤动是最常见的心律失常,心房颤动的危害大且治疗效果欠佳,我们拟通过生物信息学方法联合机器学习算法,探索心房颤动患者的关键基因,并探寻在心房颤动治疗中具有潜在治疗作用的小分子化合物,为临床上心房颤动的诊断及治疗提供新靶点以及新药物。研究方法:在这项研究中,我们通过登入NCBI（National Center for Biotechnology Information）进入其中的基因表达
“积分银行”是班级自主管理中的一种评价载体。在班级管理方面，积分银行实行按劳得分、怠工下岗、绩效奖励、优师优待等策略，使学生的工作热情高涨。在个人成长方面，“积分银行”实行反转加分、自律翻倍、花式兑换、积分贷款等，使学生能够在快乐中健康成长。
目的 探讨在初产妇分娩过程中使用责任制助产护理模式联合体位管理的效果及价值。方法 选取80例初产妇，根据随机数字表法分为对照组与观察组，每组40例。对照组初产妇使用常规轮班制及传统助产，观察组初产妇使用责任制助产护理模式联合体位管理。比较两组分娩前后心理状态、产程时间及分娩情况。结果 观察组初产妇的剖宫产率5.00%、阴道助产率5.00%均低于对照组的42.50%、20.00%，自然分娩率90.0