【摘 要】
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为了解决胶囊网络不能对复杂的小样本图像进行有效分类的问题，提出一种将Darknet进行改进融入胶囊网络的分类模型。首先将Darknet改进为同时包含浅层与深层特征提取器的模型，浅层特征提取器采用5×5的卷积核以捕捉长距离的边缘轮廓特征，深层特征提取器采用3×3的卷积核以捕捉更深层的语义特征，再将图像的浅层边缘特征与深层语义特征进行融合，以保留图像的有效特征；接着利用胶囊网络对图像有效特征进行向量化
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为了解决胶囊网络不能对复杂的小样本图像进行有效分类的问题，提出一种将Darknet进行改进融入胶囊网络的分类模型。首先将Darknet改进为同时包含浅层与深层特征提取器的模型，浅层特征提取器采用5×5的卷积核以捕捉长距离的边缘轮廓特征，深层特征提取器采用3×3的卷积核以捕捉更深层的语义特征，再将图像的浅层边缘特征与深层语义特征进行融合，以保留图像的有效特征；接着利用胶囊网络对图像有效特征进行向量化处理，解决特征空间表征能力缺失的问题；最后在损失函数中加入L_(2)正则化项，避免模型的过拟合问题。实验
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日干配错断裂位于青藏高原中部,是“V”型共轭走滑构造中班公湖—怒江缝合带以北的一条NEE–SWW走向左行走滑断裂,在调节青藏高原南北向挤压和东西向伸展过程中起着重要的作用。在2008年1月9日及2020年7月23日,先后在该断裂南西端和北东支分别发生6级以上强震。因此,查明该断裂的晚第四纪活动性及其与区域强震活动的关系,有助于更好地认识该地区的活动构造变形样式及其控震特征。本文通过高精度卫星影像解
根据现场遗留鞋印推断出作案人所穿鞋型，再到周围监控视频中搜索嫌疑鞋型已成为公安机关侦破案件的重要技战法。该技战法完全依赖人工筛查，受主观影响大，易造成漏检等问题。针对这一问题，本文提出一种基于注意力机制的鞋型识别算法，实现对监控视频中的行人所穿鞋型的自动识别。首先贴近公安刑侦实战建立样本容量为300的多背景监控鞋型数据集，进而提出一种注意力机制模型，用于增强ResNet50网络对鞋子重要特征的提取
针对目标检测网络FasterR-CNN存在的漏检、误检和检测精度问题，提出一种融合注意力机制和Soft-NMS的Faster R-CNN目标检测算法。首先，为了增强Faster R-CNN目标检测网络对特征图全局重要特性的提取并弱化无关特性，在网络中引入了注意力机制；其次，针对注意力机制CBAM采用两个全连接层构成瓶颈结构造成局部信息损失的问题，构建了一种可以和卷积神经网络进行端到端训练的非降维通
为了满足超冷量子气体亚微米原子成像分辨率的需求，本文基于无限远显微物镜结构原理设计加工了一套高分辨率原子显微成像系统。所设计的高分辨率显微成像光学系统的数值孔径为0.55、工作距离可达14mm，并在200μm×200μm视场范围内光学传递函数（MTF）曲线逼近理论衍射极限。该高分辨显微成像物镜系统实际分辨率小于1μm，可校正由真空视窗引入的像差，改善真空系统内的冷原子成像分辨率，为超冷量子气体实验
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