【摘 要】
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新冠疫情防控期间,为防止病毒扩散,需要在机场、车站等公共场所对人流的口罩佩戴情况实施管控。为了高效地监测人流的口罩佩戴情况,提出了一种基于YOLOv4-tiny改进的轻量级口罩检测算法。在YOLOv4-tiny的骨干网络之后引入空间金字塔池化结构,对输入特征层进行多尺度池化并融合,同时大幅增强网络的感受野。结合路径聚合网络,分两条路径将不同尺度的特征层相互融合、反复增强,以提升特征层对目标的表达能
【机 构】
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中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所,吉林 长春 130033;中国科学院大学,北京 100049;中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所,吉林 长春 130033
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新冠疫情防控期间,为防止病毒扩散,需要在机场、车站等公共场所对人流的口罩佩戴情况实施管控。为了高效地监测人流的口罩佩戴情况,提出了一种基于YOLOv4-tiny改进的轻量级口罩检测算法。在YOLOv4-tiny的骨干网络之后引入空间金字塔池化结构,对输入特征层进行多尺度池化并融合,同时大幅增强网络的感受野。结合路径聚合网络,分两条路径将不同尺度的特征层相互融合、反复增强,以提升特征层对目标的表达能力。使用标签平滑策略优化了网络损失函数,以抑制网络训练过程中的过拟合问题。实验结果表明,该算法在口罩目标
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针对现有图像去模糊卷积神经网络在图像复原过程中易出现纹理细节丢失、不加区分地对待所有通道和空间特征信息以及去模糊效果不佳等问题,本文提出了一种基于双任务卷积神经网络的图像去模糊方法。将图像去模糊任务分为去模糊子任务和高频细节恢复子任务来进行。其一,提出一种基于残差注意力模块和八度卷积残差块的编解码子网络模型,将此网络模型用于图像去模糊子任务;其二,提出一种基于双残差连接的高频细节恢复子网络模型,将
RNA binding motif proteins (RBMs) have been widely implicated in the tumorigenesis of multiple human cancers but scarcely studied in nasopharyngeal carcinoma (NPC).Here,we compare the mRNA levels of 29 RBMs between 87 NPC and 10 control samples.We find th
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江西赣南地区是典型的硒缺乏地理分布区,但近年来研究成果表明该地区稻谷富硒率高,土壤与稻谷富硒存在不一致的原因尚不明确,探讨土壤和稻谷硒含量特征和土壤硒的生物有效性,对赣南地区富硒土地资源利用和富硒农产品开发具有重要意义。本文以赣县清溪地区为研究对象,采用电感耦合等离子体质谱/发射光谱(ICP-MS/OES)等方法测定了研究区1734件表层土壤、57组稻谷及配套根系土硒等元素含量及硒形态地球化学指标
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